RNA-seq是近些年发展起来的针对转录组的测序技术，其能够获得mRNA、smallRNA以及各种非编码RNA的序列。在不同细胞或者在相同细胞的不同发育阶段细胞中这些RNA的表达水平是不同的，依赖RNA-seq测序技术对这些不同细胞进行差异表达分析，可以得出转录组层面上的表达模式，当前已广泛应用于基础研究、临床诊断和药物研发等领域。 文章目录1.数据质控2.mapping3.确定RNA丰度4.差异
1写在前面最近实在是忙的不行，根本没时间更新，一到家就只想睡觉。?今天写个最近用到的分析方法，Weighted correlation network analysis (WGCNA)，是非常经典的生信分析方法了，现在被引有9913次了，马上就要破万啦。? 网上相关的教程也是不胜枚举，但多多少少是有些不尽人意的地方，有的少步骤，有的代码不全。? 这里在仔细阅读了官方手册后，在这里和大家一起认真地
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2023-11-01 19:37:41
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1写在前面前面我们用WGCNA分析完成了一系列的分析，聚类分割模块。?随后进一步筛选，找到与我们感兴趣的表型或者临床特征相关的模块，而且进行了模块内部分析。?再然后是对感兴趣模块进行功能注释，了解模块的功能及涉及的潜在机制。?本期主要是介绍一些可视化的方法，大家了解一下吧。?2用到的包rm(list = ls())
library(WGCNA)
library(dplyr)3示例数据load("F
image.png下载好的文件大概格式如下image.png简单的了解一下都有什么A开头的grep "^A" hsa00001.kegimage.pngB开头的grep "^B" hsa00001.kegimage.pngC开头的(这一行是pathway行)grep "^C" hsa00001.kegimage.png黄色区域就表示keg
# 在 VSCode 中进行数据分析的入门指南
## 一、概述
数据分析是一个重要的领域，它帮助我们从数据中提取有价值的信息。Visual Studio Code（VSCode）是一个功能强大的编辑器，非常适合进行数据分析。在这篇文章中，我将会带领你一步步完成在 VSCode 中进行数据分析的流程。
## 二、流程图
在开始之前，让我们先看一下整个流程。以下是进行数据分析的主要步骤：
`
很多时候，我们需要做一些重复性的工作，比如说，每个月制作类似的数据分析报告，整个框架是基本固定的，此时，我们可以采用 Python 来自动生成数据分析报告，把更多的时间和精力用在分析上面，而不是调整报告的格式。python-pptx 是一个能够自动创建和更新 PPT 文件的 Python 库，可以用来自动生成数据分析报告。下面，我以自己的个人数据为例，用 python-pptx 制作一个简略版的数
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2023-09-11 16:26:48
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# 如何实现“文科生 数据分析分析”
## 整体流程
为了实现“文科生 数据分析分析”，我们需要经过以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据清洗 |
| 3 | 数据分析 |
| 4 | 结果展示 |
## 每一步的操作
### 步骤1：数据收集
在数据分析的过程中，首先需要收集相关的数据。你可以使用以下代码来从网络
1写在前面前面我们用WGCNA分析得到多个模块，其中有一些模块和我们感兴趣的表型或者临床特征是相关的。?接着就是要做模块的富集分析了，帮助我们了解这些模块的基因都有哪些已知的功能，涉及到哪些通路，在哪些疾病中最为重要。?现在这种做富集分析的包还是蛮多的，WGCNA包内也是内置了相关功能，不过首推的还是Y叔的clusterProfiler，在我心中真是YYDS。?2用到的包rm(list = ls(
一、使用vscode插件干什么？vscode插件是为了更高效的代码开发，为了美观的代码格式。下面推荐一些好用的插件1.简体中文语言包插件名称：Chinese (Simplified) (简体中文) Language Pack for Visual Studio Code 作用：将VSCode操作界面转换为中文，安装完成，重启VScode即可2.显示文件图标插件名称：vscode-icons 作用：
FastQC是一款基于Java的软件，一般都是在linux环境下使用命令行运行，它可以快速多线程地对测序数据进行质量评估（Quality Control），其官网地址为：Babraham Bioinformaticsfastx Toolkit 在使用FastQC之后，如果我们发现了一些问题（序列质量不高，），那么我们该使用什么样的工具，去解决这些问题呢？fastx Toolkit是包含处理fast
reportlab是Python的一个标准库，可以画图、画表格、编辑文字，最后可以输出PDF格式。它的逻辑和编辑一个word文档或者PPT很像。有两种方法：1）建立一个空白文档，然后在上面写文字、画图等；2）建立一个空白list，以填充表格的形式插入各种文本框、图片等，最后生成PDF文档。因为需要产生一份给用户看的报告，里面需要插入图片、表格等，所以采用的是第二种方法。安装第三方库reportla
数据科学是21世纪一个非常流行的术语，不得不说，当下各行各业每天都产生了大量的数据，社交、消费、电商......如果将开发与“数据科学”关联到一起是我们需要考虑的问题。尽管不同领域、不同背景，但是，有一些工具已经成了数据科学领域的标准化工具，例如，Python、Jupyter Notebook。感兴趣的同学可以浏览一下GitHub，你会发现，绝大多数数据科学相关的项目都是由Python和Jupyt
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2023-09-07 22:12:27
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数据分析需要从来源、行为、流失等方面进行分析。微信数据分析要根据微信传播的特性而定，微信传播是基于好友分享内容而产生的，这里不考虑单纯的复制粘贴，那样的传播指向性不明确，这里我们只讨论指向性明确的分享链接和内容。微信数据分析需要从用户入手，新增、活跃、留存代表着数据分析的三个方面，进行开源节流。数据分析的作用，能够帮助我们回顾过去，评估现在，计划明天，预测未来，从而能够展望未来。数据分析还能够帮助
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2023-10-12 10:59:57
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生信分析全景介绍概述 基因测序可以分为“湿”实验和“干”实验两个阶段。其中“湿”实验指的是将待测样本利用实验室方法进行核酸提取、文库构建（包括片段化、富集、扩增等一系列过程）到完成上机测序的实验过程，而“干”实验则是从得到下机数据开始，到完成生信分析和报告解读的整个过程。可以认为“湿“实验是对样本的处理，
一是把linux系统玩得跟windows系统一样顺畅熟悉黑白命令行界面。如何连接服务器(xshell,putty,VNC~~~)，了解你在服务器上面有什么权限。左右鼠标单击双击如何实现？磁盘文件浏览如何实现？文件操作如何实现？绝对路径和相对路径区别？需要了解的命令有下面这些：pwd/ls/cd/mv/rm/cp/mkdir/rmdir/man/locate/head/tail/less/morec
参考：GO分析学习笔记 (qq.com)1.富集分析前景基因：要重点研究的基因集背景基因：所有的基因集例：前景基因为对照组与处理组的差异基因 背景基因为对照组与处理组的所有基因2、GO的构成GO terms， 它提供生物过程的逻辑结构与相关关系，不同的GO terms之间的关系可以通过一个有向无环图来表示。注：GO terms是对基因的产物，而
# Python在生物信息学分析中的应用
生物信息学是一门涉及生物学、计算机科学和统计学等领域的跨学科学科，用于处理和分析生物学数据。Python作为一种简单易学、功能强大的编程语言，在生物信息学领域得到了广泛的应用。本文将介绍Python在生物信息学分析中的应用，并通过一个简单的示例来展示其使用。
## Python在生物信息学中的优势
Python作为一种通用编程语言，在生物信息学领域有
导语：生物信息学分析已经成为当前科研狗们的必备技能，但对于广大非生信专业的科研人员来说，Python，Perl和R语言这些高大上的专业生信技能似乎有些遥不可及，但其实我们完全不必和那些代码打交道，很多在线的网站就具有强大的分析作图功能。上期小编已经给大家分享了NCBI中的几个小工具(转录组分析是目前应用最为广泛的测序分析之一，最常见的目的是挖掘不同样品间的差异表达基因，并分析这些基因的功能注释和调
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2023-09-13 19:21:15
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华大人思想还是很深刻的，但做研究就容易过于肤浅，还是需要好好设计实验，产生好的数据才能做好分析。 为什么要搞多组学？大一统的野心 为什么生物医学大家都在玩转录组的数据，单细胞也是主要搞转录组？蛋白组（蛋白修饰组）和代谢组的数据我现在都没玩过。建库测序的可靠性，转录组优于蛋白组和代谢组，但是灵敏度则相反转录组处于重要的调控位置，对机制可以进行深入探讨，而蛋白组和代谢组则不行&nb
image.png做这个题目之间必须要了解一些背景知识1.超几何分布超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了由有限个物件中抽出n个物件，成功抽出指定种类的物件的次数（不归还），称为超几何分布。2.富集分析的原理基于筛选的差异基因，或其他自己定义的一组基因，采用超几何检验，判断上调或下调基因在哪些GO或KEGG或其他定义的通路富集。假设背景基因的数目为m背景基因中某一通路的pathway中的基
