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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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
# 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
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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# 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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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
**R语言数据可视化_科学统计图表1——火山图1——什么是火山图？ 火山图中每个点代表一个基因，常被用于展示差异，比如差异表达基因、差异微生物等等。火山图的两轴分别表示基因表达值差异的显著性和差异的程度(1)火山图的y轴是-log10(PValue)，有事也可以利用PValue的校正值QValue，因此数值越高说明PValue越小，即差异越显著。 (2)横坐标是Log2(FD),即对Fold Ch
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2023-08-30 18:34:07
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# 如何实现“R语言 差异代谢物与差异基因互作网络图”
## 整体流程
为了实现“R语言 差异代谢物与差异基因互作网络图”，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 载入数据 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 差异代谢物与差异基因的关联分析 |
| 4 | 构建网络图 |
| 5 | 可视化展示 |
## 详细操作步骤
原创
2024-05-27 06:17:15
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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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# 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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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
原创
2022-06-01 11:56:02
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百趣代谢组学文献分享，2019年4月Nature communications杂志上发表了一篇关于慢性肾病早期诊断标志物筛选的文章《Identification of serum metabolites associating with chronic kidney disease progression and anti-fibrotic effect of 5-methoxytryptopha
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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代谢组学文献分享—研究背景近几年代谢组学的研究如火如荼的开展，极大地促进了各学科的发展，如疾病诊断与治疗、营养学、环境毒理学、进化和发育及药物等；与此同时，质谱成像技术（mass spectrometry imaging, MSI）结合质谱分析和影像可视化，凭借其样本处理简单、能反应多种分子在空间上的分布及分子结构信息而受到高度的关注；尤其2004年Cooks等[1]将ESI源去掉封闭外壳，开发了
R语言第一次作业9/9R的下载 1.1打开浏览器，输入网址：https://www.r-project.org/，点击download R。1.2找到China分类，点击选择清华大学的镜像地址进入：1.3点击Download R for Windows进行下载。1.4点击install R for the first time进入，1.5点击Download R 3.4.3 for Windows
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2024-05-31 10:03:29
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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）
翻译
2022-09-01 10:33:14
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R语言之相关系数计算篇简介：在环境微生物类的文章中，经常出现计算物种与基因、基因与基因、基因与代谢物之间的相关系数的内容，在这个计算的基础之上再进行相关的可视化。例如相关性热图、网络图等等。文献中常出现的相关系数有Spearman、Pearson两种。案例：之间课题组一个师兄想代谢组学中代谢物与基因之间的相关性，共选择了95种代谢物，3313个相关基因，三个实验组一个对照组（每组三个生物学重复，共
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2023-06-16 19:49:44
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