本期，易基因小编给您讲讲染色质免疫共沉淀测序（ChIP-seq）实验怎么做，从技术原理、建库测序流程、信息分析流程和实验成功的关键问题等四方面详细介绍。手把手教你做染色质免疫共沉淀测序(ChIP-seq)分析实验。一、染色质免疫共沉淀测序（ChIP-seq）技术原理蛋白质与DNA相互识别是基因转录调控的关键,也是启动基因转录的前提。ChIP技术是在全基因组范围内检测DNA与蛋白质体内相互作用的一种
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2023-12-18 22:43:34
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染色质免疫沉淀后测序(ChIP seq)是一种针对DNA结合蛋白、组蛋白修饰或核小体的全基因组分析技术。由于二代测序技术的巨大进步，ChIP-seq 比其最初版本ChIP-chip具有更高的分辨率、更低的噪声和更大的覆盖范围。随着测序成本的降低，ChIP- seq 已成为研究基因调控和表观遗传机制不可或缺的工具。 原理：甲醛处理细胞使目标蛋白与DNA 交联，通过超声波将交联后的染色质 打断成小片段
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2023-06-14 10:31:38
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欢迎关注”生信修炼手册”!chip-seq技术依托于高通量测序技术和生信分析的发展，可以在全基因组范围内分析
原创
2022-09-05 13:35:08
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# Chip-seq数据分析完整结果的实现流程
## 导言
在进行Chip-seq数据分析之前，我们需要明确Chip-seq分析的目的以及所需的数据和工具。Chip-seq是一种用于研究染色质上与蛋白质结合的区域的技术，通过该技术可以对转录因子、组蛋白修饰等进行定位和研究。本文将介绍基本的Chip-seq数据分析流程，并提供相应的代码。
## Chip-seq分析流程
下面是Chip-se
原创
2023-09-01 14:10:44
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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。 植物的生长发育不仅受自身基因遗传因素的调控，还受到环境胁迫、内源激素变化等影响，其中转录因子在植物的生物钟调控、激素信号转导、生长和代谢等过程中发挥重要作用。染色质免疫共沉淀技术（chromatin immunoprecipitation，ChIP）可以利用目的蛋白特异性抗体与可溶性染色质免疫共沉淀，特异性地富集目的蛋白结合
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2024-01-08 15:49:52
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欢迎关注”生信修炼手册”!ChIP-Atlas收集整理了SRA数据库中的大量chip_seq数据，并基于这些
原创
2022-06-21 06:08:34
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当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念： • IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的
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2023-10-03 08:52:17
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1.数据分析方法分类业务数据分析师（对数学建模的要求较低）、数据挖掘（对业务与数学建模的要求较高）、大数据分析（需要一定的编程能力）。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题，了解需求，知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创
2022-04-15 21:35:17
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不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测 3）找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
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2023-08-21 09:13:32
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大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
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2024-01-13 20:01:43
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九大数据分析法1.周期性分析法2.结构分析法一、何为“结构”？二、知道“结构”有什么用？三、如何进行结构分析？四、结构分析法的不足3.分层分析法一、为什么要做分层二、分层如何做三、如何利用分层分析？四、分层分析的不足之处4.矩阵分析法一、矩阵分析法是干什么的?二、如何构造一个矩阵？三、矩阵分析法简单例子四、矩阵分析法应用范围5.指标拆解法一、常见的指标间关系二、为什么要做指标拆解？三、指标拆解怎
Orange不可能全部介绍，只能去阅读官方资料。这里就做一个聚类的小实验，把实验过程中的问题总结起来，避免后面的人走弯路。记录实验的目的，绝对不仅仅是证明成功，更是提醒后来者实验的问题，去解决重现实验的问题，这才是正确的态度。我选取的小实验主题为聚类分析，专门是层次聚类。 3.1 在小实验之前的内容在说到聚小实验类之前，不得不提到Orange可以作为模块导入python，因此不仅可以使用可视化操作
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2024-01-11 20:30:55
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序言SPL是Splunk Search Language的简称，但不仅仅是一种搜索语言，是非关系数据分析的事实标准。SPL 提供 140 多种命令，可让搜索、关联、分析和可视化任何数据 — 一种可在 5 个重要领域概括的强大语言。使用SPL语言，能够实现从数据获取、分析、可视化整个过程的描述。其中分析包括常见的统计分析、人工智能算法等。SPL以linux管道形式的表达数据分析的过程，更加简单容易理
键盘和屏幕可分离的变形本出货量是唯一一个呈上升趋势的品类。
今日，市场研究公司IDC发布报告全球平板电脑出货情况报告，数据显示，2017年第四季度，全球平板电脑总出货量仅有4960万台，比2016年同期下降了7.9%。这已经是全球平板电脑连续第13个季度下滑了。
第四季度，苹果平板电脑出货量位居全球第一，与同期基本持平。IDC方面表示，
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2023-12-17 14:10:23
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入行数据分析可行吗？适不适合学习？近几年数据分析很火很多人都涌入数据分析看似热火朝天的行业，学习数据分析的出发点很多，有的为了让自己不落伍紧跟时代步伐，有的为了一份高薪体面的工作，还有的为了公司的发展逼着自己要去了解数据分析，还有一些啥都想学的学霸。入行数据分析怎么样？1、数据分析不是技术很多人学习数据分析不知道学什么?开始就是python、模型，硬生生把数据分析当成了一门技术，到企业中工作傻眼了
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2023-09-14 21:32:27
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文章目录前言一、主成分分析思想二、主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA）的区别三、总体主成分理论推导结论标准化数据四、样本主成分五、主成分个数的选择六、R实例（结果解读）注意七、应用 前言 在数据分析的过程中，大部分情况我们会遇到很多变量，例如在分析英雄联盟的取胜之道以及各种因素对于游戏胜负的影响时，将会有g
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2024-01-16 05:32:32
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运用SPSS进行PCA主成分分析（因子分析）一、 SPSS数据标准化二、 SPSS主成分分析三、 EXCEL权重计算四、 思考1. 数据标准化的方法：“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”；2. 关于KMO检验标准; 写在前面：很抱歉，因课题转换，已经不做这方面的研究了，各位的评论就不再回复了，欢迎自行在评论里讨论！PCA主成分分析是以降维方式提取主成分，提取出的主成分是原始变量的综合考
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2024-01-08 17:49:48
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intraclass correlation coefficient (ICC)中文叫做同类相关系数。为什么要做icc呢。比如在标注的过程中，我们要衡量这个人标注的怎么样，我们可以这样做： 1.从总体样本中选择N个样本。每一个样本都由两个人标注，然后检查两个人标注的差别有多大。 2.还是N个样本，一个人标注完了，第二天再让他标注一次，检查两次标注的差别有多大。 上面1过程就是组间差异性，2就是组内
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2023-09-17 22:18:58
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首先给大家科普一下，什么是BI分析。BI分析其实是指通过BI分析工具，对企业内部和外部的大量数据进行收集、整理、处理和分析，以提供有价值的洞察，帮助企业管理者和决策者更好地了解业务运营状况，制定更明智的战略和决策。那BI分析可以让企业管理者和决策者了解哪些信息？战略目标的实现情况：BI数据分析可以帮助企业管理者和决策者了解企业的战略目标，制定并跟踪实现这些目标的具体指标和计划。通过BI数据分析，企
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2023-07-06 12:30:26
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目录第一部分 把控数据思维第二部分 问卷量表思维参考第三部分 问卷非量表思维参考第四部分 其它 本文章为SPSSAU数据分析思维培养的第3期文章。 上文讲解如何选择正确的分析方法，除了有正确的分析方法外，还需要把分析方法进行灵活运用。拿到一份数据，应该如何进行分析，总共有几个步骤，第一步第二步应该做什么，需要有个宏观把控，这样才能有规范的研究科学的思维和逻辑。 本文章
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2024-05-10 00:37:19
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