前言要做分析那肯定要下载数据，这下载数据的过程大家肯定都会，但是下载完的数据真的能直接就使用吗？使用工具： R 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、数据质量分析有什么用吗？GEO可以对芯片的数据进行管理，但是并不对数据的质量进行监控，所以这就需要我们对所下载的芯片的数据进行质量风险，规避之后做的分析有风险。二、相对对数表达（RLE）与相对标准差（NUSE）相对对数表达（RL
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2024-01-15 21:02:46
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# Python数据分析与地理信息系统（GIS）
地理信息系统（GIS）是一种用于捕捉、存储、分析和展示地理空间数据的计算机系统。在数据分析领域，GIS 技术的应用越来越广泛，特别是在城市规划、环境监测、交通管理等领域。Python，作为一种强大的编程语言，提供了丰富的库来支持GIS分析，如`geopandas`、`folium`和`matplotlib`等。
## Python中的GIS分析
原创
2024-07-17 04:29:48
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GEO数据挖掘，表达芯片分析举例：王同学近期拟通过生物信息学相关软件与数据库来探讨女性非抽烟者的非小细胞肺癌预后相关的显著性基因及潜在的治疗靶点，他在NCBI上查询到了1套芯片数据GSE19804。请帮助他完成该项目的设计与分析。一、一般流程1、找数据，找到GSE编号2、下载数据：包括表达矩阵、临床信息、分组信息3、数据探索：分组之间是否有差异，PCA，热图4、limma差异分析及可视化：P值、l
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2023-07-11 20:46:50
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# Geo数据分析流程指南
作为一名开发者，了解如何进行地理数据分析是非常重要的。这篇文章将帮助你理解整个分析流程，并通过代码示例和可视化工具展示每一个步骤。
## 第一步：Geo数据分析流程概述
在进行Geo数据分析之前，首先要了解整个分析流程。可以通过下面的表格了解每一个步骤的概述：
| 步骤 | 描述 |
|--
前言：关于GEO数据我们的目标是要从读懂文献到复刻文献实验，再到掌握GEO数据挖掘的能力。首先便是要广泛阅读，在读文献时，提炼脉络，读懂文献使用了哪个或哪些GSE数据集，对数据做了哪些处理。了解清楚后，便可下载相应的数据集，得到表达矩阵，作差异分析，注释等一系列下游分析。 一篇文章可以有一个或多个GSE数据集，一个GSE里可以有一个或多个GSM样本。多个研究的GSM样本可以根据研究目的整合为一个G
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2023-11-22 19:00:24
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目录一 数据库表的基本操作1 create table（建表）2 insert插入3 update（更新）4 delete（删除）5 distinct（去重）6 select（取数）——常和其他语法结合使用二 SQL基础语句1 avg（）2 count（）3 max（）4 min（）5 sum（）6 round（）7 format（）三 SQL高级语句1 limit2 like3 in4 join
一、为什么使用python进行数据分析在众多解释型语言中，python的最大特点是拥有一个巨大而活跃的科学计算（scientific computing）社区，python可以轻松集成C、C++、Fortran代码，所以经常被称为“胶水语言”。python的热度提升与人工智能的发展分不开，AI深度学习本身的特点决定了其不适合静态变异性语言，而python被选做AI技术框架的基础语言，更多源于pyt
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2023-09-17 12:48:35
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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。回顾刚刚过去的2022年，易基因参与的DNA甲基化研究在细胞分化与发育、疾病发生发展及标志物筛选、环境因素暴露与响应等应用场景成果层出不穷，小编选取其中三个研究方向的3篇高分论文与您一起来回顾。01 细胞分化与发育 发表杂志：Nature影响因子：69.504/1区合作单位：中国科学院广州生物医药与健康研究院等深圳市易基
Dremel 列式存储Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale DatasetsDremel: A Decade of Interactive SQL Analysis at Web Scale开源项目：ParquetHive通过分区分桶加快了扫描速度，但这还不够快。MapReduce处理数据的方式就是简单的将数据扫描一遍。Hive等格式存储数据的方式都是
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2023-07-12 15:29:29
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TCGA数据库有大量开放的甲基化数据，对我们科研非常有利，但是怎么挖掘呢？是不是去参加培训班就可以了？答案肯定不是的。有很多人去参加了培训班，然后学会了分析。但是搞了两三个月，还是没有结果。导致结果出不来的罪魁祸首就是网速和自己的电脑。首先，网络就是一个大问题，很多时候在医院或者学校都是一大堆人共用的网络，平均下来每人只有几m,这样的网络来下载几十g的数据，往往需要很久很久，用一两个月是很正常，而
芯片原始数据文件包括：① 芯片图像扫描得到的记录光信号强度的Intensity文件 ② 包含芯片类型、探针排布等芯片具体设计信息的Design文件 ③ 包含探针注释信息、探针序列等信息的Annotation文件 ④ 包含样本分组、实验处理等信息的Targets文件。不同芯片厂商的文件格式不同，下面是三大厂商芯片数据相应文件的格式信息：原始芯片数据的来源：① GEO、ArrayExpre
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2023-08-11 17:52:45
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目录三、探索性/描述性数据分析3.1 直方图与密度函数的估计3.1.1 直方图3.1.2 核密度估计3.2 单组数据的描述性统计分析3.2.1 单组数据的图形描述直方图 hist( )茎叶图 stem( )箱线图/框须图 boxplot( )正态性检验3.2.2 单组数据的描述性统计总体描述 **summary( )**五数及样本分位数概括离差的概括样本偏度系数和峰度系数basicStats(
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2023-07-26 12:41:22
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# 高通量测序数据分析入门
高通量测序（High-Throughput Sequencing, HTS）是一种革命性的技术，使得我们能够快速、廉价地测定生物体的基因组信息。随着技术的发展，研究人员生成了海量的测序数据，这对于生物信息学和基因组学研究提出了新的挑战。本文将介绍高通量测序数据分析的基本概念，并通过代码示例演示如何进行数据处理和分析。
## 1. 高通量测序数据分析简介
高通量测序
用limma包和WGCNA包进行RNA-seq数据分析#数据提取#
GE<-read.table('TCGA-COAD.htseq_counts.tsv',header=T,sep='\t',stringsAsFactors = F)
#60488*513 512个样本,其中对照组41个
# group_data<-data.frame(colnames(GE)[-1])
group&
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2024-10-30 09:16:50
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文章目录概览如何搜索目标数据数据组织形式实例 概览GEO是一个公共数据库，用来储存研究人员分享的数据，一般而言主要是指高通量测序，比如芯片，二代测序，三代测序等等。我觉着主要有两个目的，一是数据共享，不重复造轮子，不做无用功，二是数据的可重复性（数据上传的规范化）如何搜索目标数据大部分人都希望利用别人的数据发文章，毕竟生信是发文章的低成本通道。在分析数据之前我们需要收集我们感兴趣的数据，比如，乳
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2024-06-30 16:34:18
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一、GEO基本界面GEO主要的四类数据：1、GEO Dataset (GDS)：人工整理的某个类别的GSM集合2、★GEO Series (GSE)：所有样本的实验数据集合3、GEO Sample (GSM)：样本的实验数据4、GEO Platform (GPL)：GPL是芯片的平台，如Affmetrix, Aglent等一篇文章可有多个GSE数据集，一个GSE可有多个GSM样本；多个GSM可根据
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2023-12-26 13:04:27
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1. 数据流图（data）数据流图 （date flow diagram , DFD），是SA方法中用于表示系统逻辑模型的一种工具，它以图形的方式描绘数据在系统中流动和处理的过程，由于它只反映系统必须完成的逻辑功能，所以它是一种功能模型。数据流图是从数据的角度来描述一个系统的，而流程图 则是从对数据加工的角度来描述系统的；数据流图中的箭头是数据流，而流程图中的箭头则是控制流,它表达的是程序执行的次
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2023-07-26 12:41:04
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# GEO数据库高通量测序数据分析的R语言实践
在生物信息学和基因组学领域，高通量测序（HTS）技术的出现极大地推动了生物科学的进步。Gene Expression Omnibus（GEO）数据库是一个重要的公共资源，存储了大量的基因表达和基因组数据。在这篇文章中，我们将探讨如何使用R语言对GEO数据库中的高通量测序数据进行分析，并给出相应的代码示例。
## GEO数据库简介
GEO是美国国
原创
2024-09-18 08:06:19
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最近在系统性整理DNA甲基化相关文献，也顺便在生信技能树分享教程：甲基化的一些基础知识甲基化芯片的一般分析流程 有意思的是，甲基化分析其实和普通的mRNA表达矩阵分析有很多概念问题是无法迁移的，包括质量控制，WGCNA分析，哪怕是简单的差异分析都有区别。标准差异分析系列教程虽然说拿到甲基化信号值矩阵后，仍然是可以走标准分析流程，火山图，热图，GO/KEGG数据库注释等等。这些流程的视频教程都在B站
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2024-01-15 09:14:27
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每个测序样品的Raw Data包括两个FASTQ文件，分别包含所有cDNA片段两端测定的Reads。FASTQ格式文件示意图如下： FASTQ格式文件示意图注：FASTQ文件中通常每4行对应一个序列单元：第一行以@开头，后面接着序列标识（ID）以及其它可选的描述信息；第二行为碱基序列，即Reads；第三行以“+”开头，后面接着可选的描述信息；第四行为Reads每个碱基对应的质量打分编码，
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2024-04-15 13:20:43
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