宏基因组宿主去污染在上一篇文章中，详细的介绍了宏基因组如何下载以及如何使用fastp进行质控，本篇文章主要聚焦于如何对宿主污染进行去除。如何判断存在宿主污染的方法在上一篇文章中有提到，即GC含量严重偏离正态分布时我们就认为原始数据存在宿主污染，这里介绍的去除宿主污染的工具是bowtie2，同样的也有很多其他软件可以做到去污染，如bwa，kneaddata等软件。事实上，去除宿主污染的基本原理就是通
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2023-11-10 23:25:21
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目录1.GEO数据库简介2.从GEO数据库下载数据2.1使用GEOquery包从GEO数据库下载数据2.2了解下载函数返回的对象2.3ExpressionSet对象简单讲解3.芯片基础知识3.1基础介绍3.2illumina的bead 系列表达芯片扫盲 1.GEO数据库简介NCBI Gene Expression Omnibus（GEO）是一个存储各种高通量实验数据的公共数据库。这些数据包括基于
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2023-12-07 14:47:15
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geo高通量测序数据挖掘是生物信息学领域的一项重要技术，它可以通过分析大量基因组数据揭示生命现象的本质。随着数据的迅速增长，如何高效地挖掘和解析这些高通量测序数据便成为了当前的热点话题。在这篇博文中，我将为你详细介绍解决“geo高通量测序数据挖掘”的整个过程，分为环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展等部分。
## 环境准备
为了成功进行geo高通量测序数据挖掘，我们需要准
文章目录概览如何搜索目标数据数据组织形式实例 概览GEO是一个公共数据库，用来储存研究人员分享的数据，一般而言主要是指高通量测序，比如芯片，二代测序，三代测序等等。我觉着主要有两个目的，一是数据共享，不重复造轮子，不做无用功，二是数据的可重复性（数据上传的规范化）如何搜索目标数据大部分人都希望利用别人的数据发文章，毕竟生信是发文章的低成本通道。在分析数据之前我们需要收集我们感兴趣的数据，比如，乳
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2024-06-30 16:34:18
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步骤STEP1：表达矩阵ID转换STEP2：差异分析STEP3：KEGG数据库注释完整代码 写在前面——按照生信技能树的学习路线，学完R语言就该学习GEO数据挖掘了。有人说GEO数据挖掘可以快速发文不知道靠不靠谱。反正学一学总没有坏处。看完Jimmy老师的视频，写一篇总结方便日后复习。这里有很多操作在 STEP1：表达矩阵ID转换首先理解下面的4个概念：GEO Platform (GPL)GE
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2023-08-25 16:08:19
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# 高通量测序数据分析入门
高通量测序（High-Throughput Sequencing, HTS）是一种革命性的技术，使得我们能够快速、廉价地测定生物体的基因组信息。随着技术的发展，研究人员生成了海量的测序数据，这对于生物信息学和基因组学研究提出了新的挑战。本文将介绍高通量测序数据分析的基本概念，并通过代码示例演示如何进行数据处理和分析。
## 1. 高通量测序数据分析简介
高通量测序
一、GEO基本界面GEO主要的四类数据：1、GEO Dataset (GDS)：人工整理的某个类别的GSM集合2、★GEO Series (GSE)：所有样本的实验数据集合3、GEO Sample (GSM)：样本的实验数据4、GEO Platform (GPL)：GPL是芯片的平台，如Affmetrix, Aglent等一篇文章可有多个GSE数据集，一个GSE可有多个GSM样本；多个GSM可根据
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2023-12-26 13:04:27
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大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。此前，我们分享了染色质免疫共沉淀测序(ChIP-seq）的数据挖掘思路，进而筛选出TF结合/组蛋白修饰的目标区域和候选靶基因。做完ChIP-seq测序后，如果需要对分析结果中感兴趣的内容进行后期验证，则需要进行下游实验设计。ChIP-seq的进一步验证或后期试验包括以下5个方面：简单验证转录因子或组蛋白修饰添加基因的干扰实验（非靶向），
导读高通量DNA测序技术（DNA-seq）是临床和基础生物医学研究的重要手段之一。作为一种常规的技术方法，DNA-seq在多个领域均有广泛应用，例如个体基因分型和变异鉴定，种群和物种水平的基因组特征比较以及基于宏基因组的种群多样性等。随着测序成本的大幅降低，基于DNA-seq衍生了多种测序平台，以满足样本收集、文库制备、测序方法和下游生物信息分析的多样化需求。除了基于边合成边测序原理的Illumi
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2024-01-20 06:26:19
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前言随着二代测序数据的大量产生，存储高通量测序的数据库也越来越多，重要的数据库有ENCODE、Roadmap、SRA、GEO等，当我们测得了一些高通量测序的数据，并需要上传到公共数据库时，就要学会如何上传我们的数据了。同样的问题也在公众号中发布内容“SRA数据库介绍”时，便有粉丝提出了“求ncbi数据上传贴”的迫切需求。那么，这期给大家带来的便是是如何向GEO数据库中上传高通量测序的数据。GEO数
原创
2021-03-27 07:28:53
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# GEO数据库高通量测序数据分析的R语言实践
在生物信息学和基因组学领域，高通量测序（HTS）技术的出现极大地推动了生物科学的进步。Gene Expression Omnibus（GEO）数据库是一个重要的公共资源，存储了大量的基因表达和基因组数据。在这篇文章中，我们将探讨如何使用R语言对GEO数据库中的高通量测序数据进行分析，并给出相应的代码示例。
## GEO数据库简介
GEO是美国国
原创
2024-09-18 08:06:19
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深度测序（deep sequencing）,下一代测序（NGS），二代测序或者短读长测序（Shotr-read sequencing）在生命科学领域日趋成熟，甚至目前也发展出了单分子实时测序的第三代测序。利用测序研究生命活动的基本规律日趋重要，转录组测序，单细胞测序等等都已经成为大规模地研究基因的手段，使得研究人员可以根据数据，利用统计学的检验进行无偏见的选取目的基因。但是您可能会被那些令人生畏的
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2024-07-30 10:29:51
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二代测序第二代高通量测序也称为下一代测序技术，相比于第一代测序通量更高、速度更快、成本更低，主要有样本制备、文库构建、测序反应等过程。一、常用概念泳池（flowcell）：如图所示，测序反应就发生在其上面 泳道（lane）：泳池上面的八条线，每一条“泳道”的内表面都做了专门的化学装饰，主要有两种DNA引物（如图所示：
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2023-11-14 11:06:00
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# Python高通量测序入门指南
## 流程概览
高通量测序（High-Throughput Sequencing）是基因组学领域的革命性技术，能够快速、便宜地获得大量的基因组数据。以下是实现高通量测序的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------------|----------------------
原创
2024-09-29 05:20:10
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宏基因组篇前言之前的一篇文章已经从生物实验的角度讲述了高通量测序的原理，这篇文章旨在介绍宏基因组二代测序数据的处理方式及其原理。在正文开始之前，我们先来认识一下什么是宏基因组。以我的理解，宏基因组就是某环境中所有生物的基因组的合集，这个环境可以是下水道，河流等自然环境，也可以是人体内肠道，口腔等体环境。而宏基因组中的生物往往指的是微生物，如真菌，细菌，病毒，古细菌。我们这里主要以肠道微生物为例，也
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2023-12-30 16:05:40
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fastqc进行二代测序的原始reads的信息统计
本篇文章，主要参考了阳光1986的博文（http://www.dxy.cn/bbs/topic/31324367），自己测序的分析结果作为对比，加在其中了。 1.简介当二代测序的原始数据拿到手之后，第一步要做的就是看一看原始reads的质量。常用的工具就是fastqc (http://www.
高通量测序，又称为下一代测序技术，可以一次性对几十万至几百万条DNA分子进行序列测定，对一个物种的转录组和基因组进行深入、细致、全貌的分析，是现今应用最广泛的测序技术。高通量测序数据广泛应用于生物学、医学、遗传科学等诸多领域，具有重要研究价值。随着测序技术的不断改善和测序成本的持续降低，每天都会有海量的DNA序列产生，使得生物数据量呈指数规模增长，计算机是存储和处理DNA数据的主要工具，DNA测序
宏基因组数据处理方法数据下载wget下载宏基因组的数据主要分布在两个数据库：1. NCBI的SRA数据库，2. ENA。近年来也有许多研究者将数据上传到中国的数据库：NGDC你可以直接通过网页下载数据，或者是通过各个网站提供的下载工具进行批量下载。也可以到 sra-exporter 这个网站上输入项目号获得样本的下载链接。用wget或者其他下载工具进行下载，示例的命令如下:wget -c ftp:
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2024-06-07 22:02:57
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高通量测序的方式主要有：单端测序、paired-end/mate-paired(PE/MP)测序高通量测序的方式主要有：单端测序、paired-end/mate-paired(PE/MP)测序 。当要进行多 个样品同时测序时可以给不同的样品添加不同接头，混合后一起测序。 其中单端测序就是将 基因组随机打断后，对每个片段的进行测序。该方式建库简单，操作步骤少，常用于小基因 组、转录组、宏基因组测序。
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2023-08-02 20:29:43
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高通量量测序是一种现代生物学中的重要技术，广泛应用于基因组学、转录组学等研究领域。借助R语言，我们可以高效处理和分析高通量测序数据。本文将详细介绍如何在R语言中实现高通量量测序，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案及进阶指南。
## 环境配置
首先，我们需要设置合适的环境来执行R语言代码和高通量测序数据分析。以下是配置流程图和相关的Shell配置代码。
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