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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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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# Python绘制基因表达矩阵热图
基因表达矩阵热图是一种用来展示基因表达水平的可视化工具，通常用于对基因表达数据进行分析和展示。在生物信息学和基因组学领域，热图是非常常见的数据可视化方式之一。在本文中，我们将介绍如何使用Python绘制基因表达矩阵热图，并展示一些示例代码。
## 什么是基因表达矩阵热图？
基因表达矩阵热图是一种二维图形表示方法，通常用颜色来表示数据的大小。在基因表达矩阵
原创
2024-05-31 06:33:39
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# Python基因和细胞表达矩阵的热图
在生物学和生物信息学领域，基因和细胞的表达矩阵是非常重要的数据类型，可以帮助研究人员理解基因在不同细胞类型或条件下的表达情况。而生成热图是一种常用的可视化方法，能够直观地展示基因和细胞之间的关系。在本文中，我们将介绍如何使用Python生成基因和细胞表达矩阵的热图。
## 准备数据
在进行数据可视化之前，我们首先需要准备基因和细胞表达矩阵的数据。通常
原创
2024-06-11 05:39:33
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回顾首先对基因表达分析（上）做一个简单的回顾研究基因表达的有如下工具：RNA-Seq，microarray， qRT-PCR等（欢迎补充）RNA-Seq，microarray一般用在探索性阶段，qRT-PCR用于验证RNA-Seq和microarray由于他们的实验方式不同，导致寻找差异表达基因的统计学方法也不同。其中microarray使用寡核苷酸作为探针进行杂交，基因表达量与亮度正相关，而亮度
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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TCGA数据库下载数据 (2014-12-11 21:40:40)转载▼标签： tcga数据库分类： biologyTCGA数据库是癌症基因图集（Cancer Genome Atlas，TCGA）计划，将针对不同癌症的所有基因变异进行系统分析。网址：http://cancergenome.nih.gov/ 点击“lauch
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2024-01-23 10:37:08
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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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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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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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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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#创作灵感#记录工作实践、项目复盘写技术笔记巩固知识要点作为一个R的小白，记录在用metascape分析得到的数据做GO Chord (GO的弦图) 时遇到的困难，提供给大家，愿少走弯路。背景：我将DEG（差异基因）的列表上传到metascape。下图1是得到的分析结果。图1.metascape原始分析结果我从中选择了8个代表性的GOterm(综合log p value，FDR（logq valu
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2024-09-28 11:19:21
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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
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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Cell：单细胞组学技术揭示人类原始生殖细胞的转录组和DNA甲基化图谱人类原始生殖细胞产生于胚胎发育的早期，是发育为成熟的精子和卵细胞的前体细胞，精卵结合后会发育成新的个体、并将遗传物质传递给下一代以维持种族的延续。因此，对人类早期胚胎以及原始生殖细胞的发育过程进行深入的研究对于理解人类胚胎发育特征以及对于反复流产、胚胎停育、不孕不育等疾病发病机制的认识具有重要意义。今天，我们就一起来看一篇利用单
