上次我们分享了：全基因组DNA甲基化实验怎么做：手把手教你做全基因组DNA甲基化测序分析，深受同学们的欢迎。本期，易基因小编给您讲讲简化基因组DNA甲基化实验怎么做，从技术原理、建库测序流程、信息分析流程等三方面详细介绍。 一、简化基因组DNA甲基化测序（RRBS）技术原理简化基因组甲基化测序 (Reduced Representation Bisulfite S
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2023-08-02 22:09:44
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探针测序R语言：解决方案与实践过程
探针测序是一种能够精确测定生物样本中目标基因或转录本表达水平的技术，广泛用于基因组学和转录组学研究。随着生物技术的发展，这项技术的应用愈发广泛。本文将通过整理过程分享如何用R语言解决探针测序中的一些实际问题。
### 背景定位
在日常的基因测序实验中，我们会遇到诸如数据处理、结果可视化等多个环节。这些环节既需要深入的生物学背景，又需要熟练的数据分析技能。通
R语言语言学与R语言的碰撞Xu & YangPhoneticSan 学习参考Discovering Statistics Using RStatistics for Linguistics with RHow to Do Linguistics with RR in ActionAnalyzing Linguistic DataR Graphics Cookbook··· ···Rec
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2024-01-04 10:16:23
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转录组分析流程(有参和无参de novo)获得测序数据，Fastq格式，称之为Raw data。质量检测比对MappingQuantification|Quantitation差异表达分析补充：开始项目之前，先确立合理的文件目录结构。【1】Raw Data 处理理论知识高通量测序之所以能够能够达到如此高的通量的原因就是他把原来几十M，几百M，甚至几个G的基因组通过物理或化学的方式打算成几百bp的短
# R语言 载入 基因测序
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何使用R语言来载入基因测序数据。在本文中，我将向你展示整个流程，并提供每个步骤所需的代码和注释，以帮助你更好地理解。
## 流程概览
以下是载入基因测序数据的整个流程的概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤 1 | 安装和载入必要的包 |
| 步骤 2 | 导入基因测序数据 |
|
原创
2023-11-16 06:01:57
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# R语言在基因测序中的应用
基因测序是生物医学领域中一项至关重要的技术，通过读取DNA序列，我们能够理解基因组的复杂性以及其对生物体的影响。随着高通量测序技术的快速发展，分析这些数据变得日益重要，而R语言因其优秀的统计分析能力和数据可视化功能，成为了基因测序数据分析的热门工具。
## R语言简介
R语言是一种用于统计计算和图形绘制的编程语言。它拥有丰富的包和函数，能够高效处理和分析各种类型
原创
2024-08-29 08:55:17
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Splatter是一个用于模拟单细胞RNA测序数据的R包，本文概述并介绍Splatter的功能一、参数功能名称功能说明可以通过splatEstimate函数估计备注nGenes -> (Genes)基因数量要模拟的基因数量√全局参数nCells -> (Cells)细胞数量要模拟的细胞数量√全局参数seed -> [Seed]随机种子用于生成随机数的种子，包括从分布中选择值。通过
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2023-10-09 09:29:04
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RNA-seq最新利器——全长转录组测序1.三代测序技术PacBio SMRT Sequencing2005年以来，转录组测序和研究的主流是基于NGS，即所谓的二代测序技术，虽然二代测序技术极大地提高了测序通量，且能够发现novel的转录本，但是由于其先天的缺陷，测序读长只能达到几百个碱基（MiSeq可以达到PE300），在转录组结构分析方面，往往效果不尽理想，譬如检测新转录本、寻找可变
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2024-10-18 15:27:27
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遗传算法将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入优化参数形成的编码串联群体中，按所选择的适应度函数并通过遗传中的复制、交叉及变异对个体进行筛选，使适应度高的个体被保留下来，组成新的群体，新的群体既继承了上一代的信息，又优于上一代。这样周而复始，群体中个体适应度不断提高，直到满足一定的条件。遗传算法的算法简单，可并行处理，并能到全局最优解。
旅行商问题B
## R语言导入测序数据
在生物学研究中，测序数据是非常重要的一类数据，它能够提供关于生物体基因组的详细信息。而R语言是一种功能强大的统计分析和数据可视化工具，可以用来处理和分析测序数据。本文将介绍如何使用R语言导入测序数据，并给出相应的代码示例。
### 1. 安装R语言和必要的包
首先，你需要在你的计算机上安装R语言。你可以从[R官方网站](
```R
install.packages
原创
2023-10-07 10:23:17
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# R语言进行转录组测序
## 摘要
在转录组测序中，R语言是一个非常强大的工具，可以帮助我们进行数据处理、分析和可视化。本文将介绍如何使用R语言进行转录组测序，包括整个流程和每一步所需的代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start((开始))
Step1[数据预处理]
Step2[数据质控]
Step3[差异表达分析]
原创
2024-03-10 06:42:01
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# 转录组测序分析入门指南
随着基因组学的进步，转录组测序分析在生物信息学的研究中变得越来越重要。对于刚入行的小白来说，掌握这一过程是至关重要的。本文将详细阐述转录组测序分析的流程，并通过 R 语言实现每一个步骤。
## 转录组测序分析流程
| 步骤 | 说明 |
|----------
sra文件转换为fastq格式fastq-dump -h--split-3也就是说如果SRA文件中只有一个文件，那么这个参数就会被忽略。如果原文件中有两个文件，那么它就会把成对的文件按*_1.fastq，*_2.fastq这样分开。如果还出现了第三个文件，就意味着这个文件本身是未成配对的部分。可能是当初提交的时候因为事先过滤过了一下，所以有一部分数据被删除了。 --gzip输出文件压缩成
[toc] 1. BSA（bulk segregant analysis） 针对表型差异明显，质量性状或主效基因控制性状。 检测到的两混池间DNA差异片段即为候选区域，可进一步定位到目标性状相关的基因或标记。 但是最好不要选择简化基因组进行BSA，因为简化基因组测序捕获到的基因组区域有限，若变异区域
原创
2022-09-01 09:44:02
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高通量量测序是一种现代生物学中的重要技术，广泛应用于基因组学、转录组学等研究领域。借助R语言，我们可以高效处理和分析高通量测序数据。本文将详细介绍如何在R语言中实现高通量量测序，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案及进阶指南。
## 环境配置
首先，我们需要设置合适的环境来执行R语言代码和高通量测序数据分析。以下是配置流程图和相关的Shell配置代码。
```mermaid
R批量做GSEA分析还没有官方的包，但是clusterprofiler可以做，它调用了最新的gfsea包。Gene Set Testing for RNA-seq - fgsea教程 RNA-seq是利器，大部分做实验的老板手下都有大量转录组数据，所以RNA-seq的分析需求应该是很大的（大部分的生信从业人员应该都差不多要沾边吧）。普通的转录组套路并不多，差异表达基因、富集分析、WGCN
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2024-07-24 11:32:53
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在学习单细胞数据的时候，使用 R 语言进行下游分析，作为生信工程师或者说是大数据工程师，甚至是程序员都无法记住所有 R 语言的使用，好记性不如烂笔头，记录下来（2022年7月13日）： 1、biocondauctor 使用 官方网址：http://bioconductor.org/ 点击 Install 之后：Bioconductor 安装其他的包代码：BiocManager::install()
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2023-08-09 13:12:08
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植物细胞具有异质性，同一基因的表达量在同一组织的不同细胞类型中可能不同，当我们挖掘胁迫响应基因或发育
原创
2024-08-06 09:56:52
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文章目录前言1. mRNA中的polyA尾巴作用2. 外周血3. tsv与csv的区别4. R中make.unique 函数5. R中ReadLines函数6. R中 Matrix::readMM函数6.1 Matrix Market格式6.2 支持的数据类型和矩阵结构6.3 MM格式存储方式6.4 R中读取mtx文件7. R中as函数7.1 dgRMatrix（CSR Matrix）存储格式一、
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2023-12-11 15:40:28
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“三代转录组”是什么？对于混迹在科研领域的一员，如果现在还不了解全长转录组测序，恐怕都不好意思说自己了解高通量测序了呢！今天小编总结了一些三代全长转录组测序的相关问题，给大家来一个详细全面的解释，希望可以帮到爱学习的您哦！1.什么是三代全长转录组测序三代全长转录组测序，即利用PacBio三代测序平台对某一物种的mRNA进行测序研究。它以平均超长读长10-15kb的优势、结合多片段文库筛选技术，实现
