基因芯片(genechip)（又称DNA芯片、生物芯片）的原型是80年代中期提出的。基因芯片的测序原理是杂交测序方法，即通过与一组已知序列的核酸探针杂交进行核酸序列测定的方法，在一块基片表面固定了序列已知的靶核苷酸的探针。当溶液中带有荧光标记的核酸序列TATGCAATCTAG，与基因芯片上对应位置的核酸探针产生互补匹配时，通过确定荧光强度最强的探针位置，获得一组序列完全互补的探针序列。据此可重组出
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2024-02-27 13:45:20
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背景对于 GEO 数据的获取，诚如《如何使用 GEOquery 和 limma 完成芯片数据的差异表达分析》这篇博文所说：数据获取有两种方式，R包 GEOquery 解析和手动下载。其中前面一种最方便，完成了手动数据下载和 Bioconductor 常见数据结构 ExpressionSet 的构造。然而实际情况是，由于众所周知的网络原因，GEO 数据下载蜗速。在网速慢的情况下，我只能用 axel
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2021-02-09 20:03:55
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前段时间给导师搜集了关于基因芯片的资料，大概了解了其中的某些意思。我不知道研究生阶段研究这个能获得什么，这大概就是所谓的做学术吧。附件里有我搜集的相关资料，讲什么DNA探针、基因探针、基因芯片原理、微卫星、CDNA等等，我想如果能把这个文档好好地看一遍，也就知道基因芯片是做什么的了。
原创
2008-03-18 10:46:59
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SMD Schema SpecificationsColumn NameData TypeLengthNull?
原创
2023-11-07 10:40:56
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接前一篇： 用R和BioConductor进行基因芯片数据分析(五)：芯片间归一化 经过一系列的预处理，包括缺失值填充，中位数计算以及归一化
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2023-11-07 10:09:13
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随着人类基因组计划(Human Genome Project)即全部核苷酸测序的即将完成，人类基因组研究的重心逐渐进入后基因组时代(Postgenome Era)，向基因的功能及基因的多样性倾斜。通过对个体在不同生长发育阶段或不同生理状态下大量基因表达的平行分析，研究相应基因在生物体内的功能，阐明不同层次多基因协同作用的机理，进而在人类重大疾病如癌症、心血管疾病的发病机理、诊断治疗、药物开发等方面
{
num_vec<-c(imputeddata[i*3-2,j],imputedd
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2023-11-07 10:10:15
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接前一篇：用R和BioConductor进行基因芯片数据分析(四)：芯片内归一化 上次进行了芯片内的归一化，但是我们的数据来
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2023-11-07 10:10:00
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接前一篇： 用R和BioConductor进行基因芯片数据分析(三)：计算median 归一化是从normalization翻译过来的
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2023-11-07 10:12:18
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以下分析用到的数据可以在这里(http://dl.getdropbox.com/u/308058/blog/raw_data_3_replicates.txt )下载，这个数据来自关于基因对蝴蝶迁移性的研究，样本是20个蝴蝶个体，其中10个是当地固有个体(old)，另外10个是新迁入的个体(new)，old和new个体两两随机配对，分别用不同颜色染料（波长分别为555和647nm）标记后，在同一张
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2023-11-07 10:10:38
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R是开源的统计计算和作图语言，与S语言很相似。R的语法与其他语言很相似，功能很强大，可以到这里看看截图。主页是 http://www.r-pro
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2023-11-07 10:12:50
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基因芯片和电脑芯片虽然都叫“芯片”，但它们在功能、原理和应用上完全不同。为了让你快速把握核心区别，我先用一个表格来
一、Agilent芯片生产原理Agilent芯片的基片是一个玻璃片。它的大小和一张标准的病理载玻片一样大小。它的芯片制作过程，是用和喷墨打印一样的技术来进行制作的。喷墨打印机，是在墨盒里面是装了“红、黄、蓝、黑”四种颜色的墨水。而Agilent打印生物芯片的墨盒里面，是用带保护基团的A/C/G/T四种碱基底物，来代替了颜色墨水。分别含有4种碱基底物的小液滴，被按照设计的探针序列，依次、层叠地喷到玻
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2023-10-17 21:19:05
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CEL = Affymetrix 芯片的“底片”，拿到它才能用等算法重新标准化，保证不同数据集间可比。
小伙伴们，今天给大家介绍的是生物信息学分析中最基础的差异表达基因的筛选。筛选差异表达基因作为分析中最基础也是非常重要的一个环节，自然而然有多种筛选方法啦。11、倍数法用倍数分析基因表达水平差异。S1和S2是基因在两类样本中的表达值。FC>1，表示基因上调FC对于倍数法确定阈值比较困难，分析中通常以2倍差异为阈值。倍数法通常用于初步筛选差异表达基因。12、t检验法t检验法可以判断基因在两种不同条件下
原创
2021-03-28 06:48:35
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# Python 基因分析入门指南
基因分析是生物信息学的一个重要领域，Python 提供了强大的工具和库，使得这一过程变得相对简单。本文将指导您完成基本的基因分析。我们将介绍整个流程，并提供详细的代码示例，最终帮助您了解如何应用 Python 进行基因分析。
## 基因分析流程
在开始之前，我们需要了解基因分析的一般步骤。以下是基因分析的基本流程：
| 步骤 | 描述
以下内容来自官网教程DEAP Basic tutorials：进化计算框架，提供了多种算法所需模块(GA, GP, DE, PSO…) gplearn Welcome to gplearn’s documentation：python GP库，提供了符号回归，分类等方法1.gplearn1.1 Introduction(介绍)gplearn用python实现Genetic Programming，
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2024-05-14 10:17:52
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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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