Python 1. Theano是一个Python类库，用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见
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2024-08-01 20:17:23
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生物学是一种复杂的学科，往往单一组学无法探究想要了解的生物学问题，这时就要运用到多组学联合分析。近年来，多组学研究的不断发展和持续火热，越来越多的研究者开始将微生物组学和代谢组学联合起来。16s全长扩增子测序可提供细菌构成、基因丰度，可以解决who-有谁以及many-有多少的问题。而代谢组学是研究生物体中代谢产物变化的科学，可以解决what h
代谢物的鉴定流程 蛋白组比基因组和转录组落后一档次，代谢组学比蛋白组又落后一档次，仅化合物的鉴定就让人头
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2022-06-01 11:56:02
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# R语言分析差异代谢物的流程指引
## 一、流程概述
在代谢组学中，分析差异代谢物的流程一般分为几个步骤。以下是一个清晰的步骤表：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|------------------------|--------------------------------
引言全基因组选择是 21 世纪动植物育种的一种重要的选择策略，其核心就是全基因组预测，即基于分布在整个基因组上的多样性分子标记来对育种值进行预测，为个体的选择提供依据。全基因组选择( genomic selection，GS) 是利用分布在整个基因组上的分子标记来估算育种值的一种高效、经济的方法．它实质上是估计所有基因或染色体片段的联合效应，并结合这些效应来预测基因组 估计的育种值( genomi
百趣代谢组学资讯：代谢组学（Metabonomics/Metabolomics）是继基因组学和蛋白质组学之后发展起来的新兴的组学技术，是系统生物学的重要组成部分，研究对象大都是相对分子质量1000以内的小分子物质。代谢组学是对某一生物体组份或细胞在一特定生理时期或条件下所有代谢产物同时进行定性和定量分析，以寻找出目标差异代谢物。可用于疾病早期诊断、药物靶点发现、疾病机理研究及疾病诊断等。国内外研究
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2023-12-12 19:27:11
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文章目录Introductionmodel-FreeModel-Based RLAdvantagesDisadvantagesModel定义目标一些模型表示方法：计划 PlanningSample-Based Planning 基于采样的计划整合Model-Free 和 Model-Based两种经验来源：Dyna基于模拟的搜索前向搜索算法 Foward Search基于模拟的搜索算法MCTS简
主成分分析（PCA）是一种无监督降维方法，能够有效对高维数据进行处理。但PCA对相关性较小的变量不敏感，而PLS-DA（偏最小二乘判别分析）能够有效解决这个问题。而OPLS-DA（正交偏最小二乘判别分析）结合了正交信号和PLS-DA来筛选差异变量。本分析主要用于代谢组学中差异代谢物的筛选。数据集液相色谱高分辨质谱法（LTQ Orbitrap）分析了来自183位成人的尿液样品。sacurine li
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2024-01-31 00:47:41
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1、KEGG简介KEGG 数据库于 1995 年由 Kanehisa Laboratories 推出 0.1 版，目前发展为一个综合性数据库，其中最核心的为 KEGG PATHWAY 和 KEGG ORTHOLOGY 数据库。在 KEGG ORTHOLOGY 数据库中，将行使相同功能的基因聚在一起，称为 Ortholog Groups (KO entries)，每个 KO 包含多个基因信息，并在一
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2024-03-05 21:03:50
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代谢是生命体内化学反应的总称，其所包含的代谢物变化规律可直接反映生命体的健康状态。非靶向代谢组学（untargeted metabolomics）
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2022-09-01 10:33:14
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# R语言差异代谢物倍数柱状图的绘制
在生物信息学领域，差异代谢物的分析有助于我们理解生物过程、疾病机制以及药物作用等。通过直观的可视化手段，研究人员可以更轻松地识别出值得关注的代谢物。在本文中，我们将学习如何用R语言绘制差异代谢物的倍数柱状图，并提供相关代码示例。
## 流程概述
下面是绘制差异代谢物倍数柱状图的简单流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[导
原创
2024-08-06 12:37:27
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Reference: Alex Graves的[Supervised Sequence Labelling with RecurrentNeural Networks]
Alex是RNN最著名变种，LSTM发明者Jürgen Schmidhuber的高徒，现加入University of Toronto，拜师Hinton。统计语言模型与序列学习1.1 基于频数统计的语言模型
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2024-08-08 08:02:15
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研究发现氧化三甲胺（TMAO）及相关代谢物含量的测定有助于心脑血管疾病、冠心病、糖尿病等多种疾病的诊断。迪信泰检测科技采用液相色谱质谱联用(LC-MS)的方法检测氧化三甲胺（TMAO）及相关代谢物的含量变化。
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2020-07-24 10:46:24
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# WGCNA模块内代谢物表达量热图分析
## 1. 引言
WGCNA（Weighted Gene Co-expression Network Analysis）是一种用于生物信息学领域中基因共表达网络分析的方法。它可以帮助我们理解基因之间的相互联系，并挖掘与生物过程相关的关键基因和模块。
在生物学研究中，我们常常需要分析代谢物在不同条件下的表达量变化，以揭示其在生物过程中的功能和调控机制。
原创
2023-09-05 18:54:22
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童医院--倪艳博士研究团队持续更新和优化MetOrigin软件分析功能和数据库，并升级云服务计算系统，...
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2023-07-26 16:35:21
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学习目标RNA-seq
了解如何设计实验
R1. 简介在过去的十年中，RNA-seq 已成为转录组差异表达基因和 mRNA在本教程中，将借助许多R包，带你进行一个完整的 RNA-seq workflow
2. 数据集本教程将使用Kenny PJ et al, Cell Rep 2014[1] 中的一部分数据进行演示。实验是在 HEK293F细胞中进行的，这些细胞，
手把手教你看KEGG通路图！ 亲爱的小伙伴们，是不是正关注代谢通路研究？或者你正面对数据，绞尽脑汁？小编当然不能让亲们这么辛苦，今天就跟大家分享KEGG代谢通路图的正确解读方法，还在迷糊中的小伙伴赶紧mark起来吧~ 怎么看KEGG中代谢通路图?KEGG，Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，京都基因和基因组百科全书，是系统分析基因功能，联系基
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2024-02-06 20:13:20
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这次将介绍代谢与转录组联合分析的常用方法，主要包括相关性分析、KEGG通路分析、典型相关性分析等，这里相关性分析是两两代谢物表或者基因表达量之间计算相关性，典型相关是多变量多个代谢物和多个基因一起的两组数据进行降维，可类比于PCA。下面将用一些实际案例来说明这些分析方法。文章《Comparative transcriptome and metabolome profiling reveal mol
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2024-01-27 20:08:13
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综述文章标准数据流程样例 & 实用工具
MetaboAnalyst的多组学分析
代谢组学数据质量评估主成分分析（PCA）PLS-DA/OPLS-DA二维图数据归一化分析单变量统计分析差异代谢产物聚类分析KEGG差异代谢产物通路分析程序综述文章【代谢组学】3.数据分析【代谢组学】4.生物标志物分析非靶向代谢组学数据分析方法总结标准数据流程样例 & 实用工具质谱原始数据出发，进行峰对齐
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2023-07-23 16:01:13
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识别差异表达蛋白编码基因题目回顾1.识别差异表达蛋白编码基因1.1文件读入1.2 预处理1.3 t检验1.4 fold change1.5合并2.绘制火山图2.1最简单的火山图绘制：2.2关于ggplot2的其他细节用法3.绘制热图3.1 选出up、down基因各100个3.2 作图 题目回顾1.利用T检验结合FC的方法识别差异表达蛋白编码基因及lncRNA（ESC与CM之间的差异）注：考虑
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2024-06-26 11:37:05
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