写在前面最初这份脚本是这样的：R语言一键批量完成差异统计和可视化。当时我们发布的版本，我封装的比较简单，每个步骤不能分开跑，只能按照流程从一而终，后来我做升级版：查看升级版本，将多重比较方法和可视化进行了丰富，再后来我发现正态分布函数错误，所以又进行了更正：查看更正版本，最后就是咱们这篇教程了。作为宏基因组副主编，我觉得有责任将这件事情做到底。过于厚实的封装让大家无法体会到每个步骤的输入输出，所以
自从Google 7.0系统发布开始以来，所有使用Googl gms 包服务的第三方厂商出货必须都要过GMS认证，而在2018年预计Android 8.1系统上要求将更为严格。。本篇博客列举展讯7731g 7.0平台GMS测试过程中常见的问题以及解决办法或者思路。本篇博客分为三个部分： 一、客制需求阶段需要注意的GMS相关的修改 二、CTS常见fail 项分析 三、GTS常见fail项分析一、客制
传统富集分析(基于超几何分布或者Fisher精确检验)：关注一列差异基因是否是随机分布在某一感兴趣的基因集中(某通路的基因)得到通路富集的结果时：(1)、一条通路中既有上调基因又有下调基因，无法确定这条通路总体的表现形式(是抑制还是激活)将上调和下调的差异基因分开进行分析。(1)这样分析会对结果产生偏倚，因为Fisher精确检验就是想要证明整个差异基因列表不是抽样得到的，如果将上下调基因分开，就对
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2024-03-24 16:45:03
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Identification of molecular correlations of RBM8A with autophagy in Alzheimer's disease二. 文章思路 三. 结果解读1.识别AD中差异表达的基因作者探索RBM8A在AD中的作用使用的是GSE33000数据集，样本为310AD患者 VS 157 norm，用limma包进行差异分析A：箱线图展示RBM
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2024-04-19 13:46:57
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Gene Ontology(GO)分析GO分析，在MF、BP、CC三方面富集基因，分析在三方面的功能注释内，基因富集的P Value使用DAVID实现GO分析：其实操作和实现KEGG pathways分析类似GO分析得到的txt文件：每一行是一条条目（term）Category列，或者说Ontology列：共有分为CC、BP、MF三类
对应基因的细胞组分，生物学过程和分子功能三类Term
这里我用的编辑工具还是6502Sim。第一步是确定容量：我写一个极短的汇编代码，16K容量就远远足够了。所以程序从$C000开始存放。图库大小也是最小就可以（即8K）。第二步是分派背景所在页和精灵所在页。不防定：背景=0页，精灵=1页。第三步是准备一个4K的背景用chr，和一个精灵用的chr。因为这次用不着显示精灵，所以精灵chr纯属是打酱油。不过也要用于填充，哪怕是4K的空白文件（字节要精确=4
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2024-10-18 13:58:21
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零售IT是一个很穷、很难挣钱的行业。2008年中国零售业销售总额达到10.8万亿元，但是2007年只有0.08%的钱用于IT投资，整个零售业IT市场规模仅为70.7亿元，却有170余家供应商在其中分食，销售收入上亿元的行业软件商更是屈指可数——富基融通算是其中的翘楚。在金融危机这样的艰难时世下，置身于零售IT这个“很穷”的行业，该怎么办呢？ 富基融通董事长
OLLEH先查壳，没有加任何保护，拉入ida看看先分析一下我们可以下断点动调，得到校验密文双击v4，在栈中看直接输入后，得到flag，md5加密后就行了ez_re这题一开始常规操作，查壳，拉入ida分析，一堆代码看不懂，在看看dll文件，我们用dnspy反编译一下dll从程序入口进去，挺清楚的加密过程，直接写脚本，或者改改代码去在线跑一下login这是python写的程序，经过封装打包成exe文件
一.GSEA基础知识定义 GSEA：Gene Set Enrichment Analysis，基因富集分析。 集：在以前的实验中发表的数据或表达谱上共表达的基因信息数据集合，通俗一点就是某一个通路(相关的所有基因的总和)。分析什么参考文章：学习基因通路富集分析软件GSEAGSEA学习笔记(本篇笔记的主要参考来源)我们在利用DESeq2、edgeR或者Llimma进行差异分析笔尖后，会得到一个列表，
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2024-05-21 22:49:32
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基因集富集分析(Gene Set Enrichment Analysis, GSEA)，根据名称我们就可以知道这是一种对基因进行富集的工具和方法。其基本思想是使用预设定的基因集(通常是基因组注释信息或者来自前人、牛人的实验结果)，即将基因富集，把功能相似或者相同的基因进行组合，并最终以基因集的形式进行封装；然后将 case 和 control 组中差异表达的基因进行排序，之后检验两组中差异表达的基
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2024-04-24 13:50:31
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欢迎关注”生信修炼手册”!kallisto等alignment-free转录本定量软件，会给出TPM值的定量
原创
2022-06-21 06:14:34
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单细胞转录谱可以根据基因表达水平进行差异分析，通过差异分析，我们可以知道不同分群之间是否存在差异，以及存在显著表达量差异的基因集(DEG,在单细胞Seurat分析流程中，通过Seurat::FindAllMarkers()方法计算得到簇间的过表达差异基因)。进一步，探究这些DEG是由哪些生物学过程介导的，我们的实验处理影响了哪些生物学过程。理解这些DEG所代表的生物学意义的最佳途径就是基因富集分析
与RePlugin不同，它进行了Framework层的hook。ClassLoader：通过配置，它可以将宿主的ClassLoader中的dexElements数组插入到插件的DexClassLoader的dexElements数组的前面，可以让Dex也能加载宿主中的类。Resources：通过配置，可以让宿主的Resources对象访问插件的资源，也可以自己创建插件中的Resources对象，让
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2024-03-20 21:11:24
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生信入门（二）——使用limma、Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析 文章目录生信入门（二）——使用limma、Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析一、简介二、数据背景三、初始配置四、数据整合1、数据下载2、解压文件3、组织样本信息4.组织基因注释五、数据预处理1、原始数据尺度转换2、删除低表达基因3、归一化基因表达分布4、对样本的无监督聚类 一、简介简单且高效地分析RN
之前做Spark大数据分析的时候，考虑要做Python的版本升级，对于Python2和Python3的差异做了一个调研，主要对于语法和第三方工具包支持程度进行了比较。基本语法差异核心类差异Python3对Unicode字符的原生支持Python2中使用 ASCII 码作为默认编码方式导致string有两种类型str和unicode，Python3只支持unicode的string。python2和
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2024-06-26 22:54:06
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基于 RNA 数据的分析还有很多展示形成，我这里都会一次介绍，以及最后的 SCI 文章中的组图，完成所有分析流程，首先讲下 MA 图形的绘制流程，这里还是非常全面的，仅供参考！MA plotMA-plot （M-versus-A plot），也称为 Bland-Altman plot，主要应用在基因组数据or 转录组的数据展示，主要是对于数据分布情况的可视化。该图将数据转换为M（对数比）和 A（平
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2024-04-28 16:26:40
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对Excel中的数据进行分析时，大多数都会采用图表来进行分析，因为相对于表格，图表更直观地展现数据，也能快速看出各数据之间的差异或关系。日常工作中，对数据进行对比分析时，通常会使用柱形图和条形图，但其实，我们也可以根据分析的具体情况来使用其他图表进行对比分析今天就给大家分享几种对比分析比较经典的图表，下面就一起来看看吧！1．去年与今年收入对比分析柱形图柱形图是最常用的图表之一，常用于数据的比较。下
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2024-02-07 20:24:40
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mysql备份完全备份差异备份增量备份备份的组合完全备份和差异备份完全备份和增量备份备份脚本 mysql备份一般都三种备份种类：完全备份、差异备份、增量备份。 完全备份备份全部选中的文件夹，并不依赖文件的存档属性来确定备份那些文件。（在备份过程中，任何现有的标记都被清除，每个文件都被标记为已备份，换言之，清除存档属性）。差异备份差异备份是针对完全备份：备份上一次的完全备份后发生变化的所有文件。
在解读传统的富集分析结果时，经常会有这样的疑问，一个富集到的通路下，既有上调差异基因，也有下调差异基因，那么这条通路总体的表现形式究竟是怎样呢，是被抑制还是激活？或者更直观点说，这条通路下的基因表达水平在实验处理后是上升了呢，还是下降了呢？在这里我说下自己的观点，在传统的富集分析时，我们只需要一个差异基因的列表，根本不关心这个差异基因究竟是上调还是下调。这是因为，传统的富集分析根本不需要考虑基因表
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2024-04-28 14:17:20
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如何进行选择压力分析。 按照群体数量，选择压力分析的方法主要可分成两类：DNA多样性的计算（单个群体内分析）和多样性水平在不同亚群间的比较（多群体分析）。第一类方法DNA多样性的计算（单个群体内分析）。在动植物重测序领域，选择压力分析的方法大多数是在同一个物种内，进行多样性统计和比较。最基础的方法，也是重测序文章中用的最多的方法π值的计算。π值就是计算两两序列的差异度，然后求均值。下图有4条序列，
