简介基因表达调控机制是后基因组时代一个重要的研究内容。基因表达调控包括转录水平、转录后水平和翻译水平的调控。转录水平调控 转录水平的调控是指通过改变转录速率从而改变基因表达的水平，其对遗传信息的传递的准确性和多样性具有重要的作用。真核生物的转录调控包括多种形式，例如DNA甲基化、组蛋白修饰、染色质重塑、转录因子等。转录后水平调控 真核生物基因转录在细胞核内进行，而翻译则在细胞质中进行，因此转录后调
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2024-08-19 10:34:07
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欢迎关注”生信修炼手册”!本文解读的文献标题如下Exon-intron circular RNAs regu
原创
2022-06-21 06:23:08
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今天来说说单细胞转录组数据的细胞轨迹分析，学会这些分析结果，距离发文章就只差样本的选择了，有创新性的样本将成为文章的亮点，并不是分析内容了！这期继续介绍 Monocle 3 软件包用于研究细胞拟时性分析也就是细胞的生长发育轨迹分析。前 言单细胞转录组测序(scRNA-seq)实验使我们能够发现新的细胞类型，并帮助我们了解它们是如何在发育过程中产生的。Monocle 3包提供了一个分析单细胞基因表达
基因表达水平统计
基因表达水平一般是通过该基因转录的mRNA的多少来衡量的。每个基因转录产生的mRNA的量，是受到时空等多种因素调控的，个体在不同的生长发育阶段，或者不同的组织水平，基因转录出mRNA的量都是不一样的。 RPKM是利用RNA-Seq技术用来定量估计基因表达值的一个非常有效的工具。RPKM是Reads per Kilobase of
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2024-01-10 09:59:11
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基本基因表达式算法1. 个体种群【★★★】1.1. 初始种群的产生2. 适应度函数与选择【★★★★】2.1. 适应度函数和选择环境2.2. 选择3. 有修饰的复制【★★★★★】3.1. 复制和选择3.2. 变异3.3. 转座和插入序列元素3.3.1. IS转座：3.3.2. RIS转座3.3.3. 基因的转座3.4 重组3.4.1 单点重组3.4.2. 两点重组3.4.3. 基因重组4. 参考书
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2024-01-28 06:33:58
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DESeq2的适用性分析来自RNA-seq的计数数据，基因任务是检测差异表达基因。 也适用于其他分析：ChIP-Seq、HiC、shRNA筛选。快速开始dds = DESeqDataFromMatrix(countData = cts,
colData = colData,
design = ~batch + condition)
dds = DESeq(dds)
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2023-12-06 19:28:12
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问 1：
在没有重复实验的情况下，用 RPKM 要怎么做检验呢？
答：
如果要用泊松分布做差异分析模型的话，必须要用 reads count 的。只有 RPKM值的话，可以用 RPKM 的公式反推 reads count 数，再做检验。
问 2：
Deseq 是怎么控制 reads 多重比对的？
答：
Deseq 只是一个差异分析的软件，多重比对的分配是在 Deseq 之前的。 De
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2024-06-18 10:28:24
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## 基因表达分类 Python 实现流程
在进行基因表达分类的任务中，我们需要使用机器学习算法来对基因表达数据进行分类。下面是实现该任务的整体流程。
```mermaid
flowchart TD;
数据准备-->数据探索;
数据探索-->数据预处理;
数据预处理-->特征工程;
特征工程-->模型训练;
模型训练-->模型评估;
模型评估-
原创
2023-10-24 14:46:59
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# 基因表达差异分析入门指南
在当今生物信息学领域，基因表达差异分析是一项重要的技术，用于比较不同条件下的基因表达谱。这篇文章将帮助你了解实现基因表达差异分析的基本流程，并通过具体的Python代码示例来指导你完成这一任务。
## 流程概述
下面的表格展示了开展基因表达差异分析的一般流程：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
原创
2024-09-22 04:02:48
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前言大多我们在做完差异表达之后都会看下我们的差异基因筛选的是否能将分组结果展现出来，都会选择热图，主要是热图技能聚类，又可以展现表达量的大小，非常直观，所以这期我们就说下热图的绘制方法。实例解析1. 数据读取数据的读取我们仍然使用的是 TCGA-COAD 的数据集，表达数据的读取以及临床信息分组的获得我们上期已经提过，我们使用的是edgeR 软件包计算出来的差异表达结果，合并了原始的 Count
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2023-09-23 09:12:15
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文章目录引言安装并导入DESeq2包数据要求制作dds对象，进行差异分析筛选差异基因完整代码其他问题 引言对于组学分析来说，常常会寻找组间的差异，例如差异基因（转录组）、差异菌（宏基因组）以及差异通路（宏基因组），而转录组分析上最为经典的DESeq2包对于以上分析也都适用 DESeq最早在2010年发表在Genome Biology上，2014年上更新版本DESeq2。DESeq2是基于负二项广
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2023-10-11 06:44:33
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基因表达差异的显著性分析简称表达差异分析，其目的是比较两个条件(包括种属、表型等)下的基因表达差异，通过一定的统计学方法，从中识别出与条件相关的特异性基因，然后进一步分析这些特异性基因的生物学意义。基因表达差异分析的第一步是要识别在两个条件下有显著性表达差异的基因，简称差异表达基因。那么怎样才能称得上显著性表达差异？通常是指一个基因在两个条件中表达水平的检测值差异具有统计学意义，往往基于一定的统计
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2023-12-13 12:30:26
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还在利用hisat, tophat这些耳熟能详的软件将read比对到基因组（转录组）上，然后统计每个基因的count数么？试试这些不需要比对，速度更快的工具吧。 Salmon(Patro et al. 2016), Sailfish (Patro, Mount, and Kingsford 2014) kallisto (Bray et al. 2016) RSEM(B. Li and Dewe
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2024-08-09 08:24:24
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我个人认为生物信息学是生命科学和计算机科学还有统计学所构成的一门交叉学科。私以为目前网络上的文献有些晦涩难懂。为了更好地帮助新手入门，现将目前网络上的各种文献资料总结为本文，供各位同行参阅。目前生物信息学常用的分析法有如下几种：基因差异表达的显著性分析(又称差异表达分析) DEG功能富集分析(Go分析和Kegg分析)加权基因共表达网络分析(Weighted Gene 
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2024-08-16 13:34:00
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# 如何实现基因表达差异谱分析的Python指南
在生物信息学中，基因表达差异分析是一项常见的任务，目的是寻找在不同样本或不同处理条件下表现出显著表达差异的基因。这个过程可以帮助我们理解生物学机制以及相关疾病。接下来，我将逐步指导你如何用Python实现基因表达差异谱分析。
## 分析流程
首先，我们可以将整个分析过程分为以下五个步骤：
| 步骤 | 描述
摘要癌症是由正常基因表达失调所致，所以基因调控研究对癌症研究至关重要。
为了深入了解调控癌症中异常基因表达模式的转录和表观遗传因子，刘小乐团队开发了Cistrome癌症网络资源（http://cistrome.org/CistromeCancer/）。他们整合了来自癌症基因组图谱（TCGA）的超过10,000个肿瘤分子谱的模型，以及超过23,000个
原创
2021-03-26 09:02:00
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GENIE3 GENIE3(GEne Network Inference with Ensemble of trees), 使用基于树的集成学习算法，来通过基因表达数据来推断基因调控网络。 小知识点: GENIE3末尾的3并不是指GENIE的第三版本，而是因为通过法语口音来发音的话， tree 和 ...
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2021-05-08 21:36:00
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问题：调控黄瓜叶片苦味的基因是（）。参考答案如图所示
原创
2024-02-03 10:19:44
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植物花器官的类型（如萼片、花瓣、雄蕊和心皮等）有限，但
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2023-05-02 22:31:50
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edgeR是一个研究重复计数数据差异表达的Bioconductor软件包。方法：基于负二项分布的统计方法，包括经验贝叶斯估计、精确检验、广义线性模型和准似然检验。应用：与RNA-seq一样，edgeR包也可用于其他测序数据，包括ChIP-seq、ATAC-seq、亚硫酸氢盐seq、SAGE和CAGE。1.读入数据到DGEList对象library(edgeR)
# 下载GSE63310 Suppl
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2023-12-21 10:54:24
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