差异表达分析通常作为根据基因表达矩阵进行生物信息学分析的第一步，有助于我们观察基因在不同样本中的表达差异，从而确定要研究的基因和表型之间的联系。常用的基因表达数据来自基因芯片或高通量测序。虽然矩阵看起来差不多，但是由于服从不同的分布，因此在进行差异表达的时候需要用不同的方法。对于一般的生命科学领域科研人员来说，了解
转载
2023-12-21 12:51:36
304阅读
在学习了生信大神孟浩巍的知乎Live “学习Python, 做生信”之后，对第二部分的文件信息处理部分整理了如下的笔记。一、fasta与fastq格式的转换1、首先需要了解FASTA和FASTQ格式的详解1）具体的详解看知乎专栏的这篇文章，写的很详细。https://zhuanlan.zhihu.com/p/207145402）关于FASTA主要分为两部分：第一行是“>”开始的储运存的序列描
转载
2023-08-09 15:28:17
356阅读
生物信息领域常用语言个人认为：是否能熟悉使用Shell(项目流程搭建)+R(数据统计与可视化)+Perl/Python/Java..(胶水语
转载
2023-12-28 14:45:08
78阅读
导语：生物信息学分析已经成为当前科研狗们的必备技能，但对于广大非生信专业的科研人员来说，Python，Perl和R语言这些高大上的专业生信技能似乎有些遥不可及，但其实我们完全不必和那些代码打交道，很多在线的网站就具有强大的分析作图功能。上期小编已经给大家分享了NCBI中的几个小工具(转录组分析是目前应用最为广泛的测序分析之一，最常见的目的是挖掘不同样品间的差异表达基因，并分析这些基因的功能注释和调
转载
2023-09-13 19:21:15
268阅读
image.png做这个题目之间必须要了解一些背景知识1.超几何分布超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了由有限个物件中抽出n个物件，成功抽出指定种类的物件的次数（不归还），称为超几何分布。2.富集分析的原理基于筛选的差异基因，或其他自己定义的一组基因，采用超几何检验，判断上调或下调基因在哪些GO或KEGG或其他定义的通路富集。假设背景基因的数目为m背景基因中某一通路的pathway中的基
转载
2024-01-24 15:32:14
97阅读
之前做Spark大数据分析的时候，考虑要做Python的版本升级，对于Python2和Python3的差异做了一个调研，主要对于语法和第三方工具包支持程度进行了比较。基本语法差异核心类差异Python3对Unicode字符的原生支持Python2中使用 ASCII 码作为默认编码方式导致string有两种类型str和unicode，Python3只支持unicode的string。python2和
转载
2024-06-26 22:54:06
18阅读
生信（一）——DESeq2差异基因分析 文章目录生信（一）——DESeq2差异基因分析一、差异基因分析原理二、代码实现1、前提：安装DESeq2包2.代码实现三、小结 记录学习过程，共勉。 一、差异基因分析原理详见二、代码实现1、前提：安装DESeq2包2.代码实现setwd("D:\\RData");#设置编码位置
rt<-read.table("GSE149549_mRNA_Expre
转载
2023-09-13 20:34:56
1383阅读
基于 RNA 数据的分析还有很多展示形成，我这里都会一次介绍，以及最后的 SCI 文章中的组图，完成所有分析流程，首先讲下 MA 图形的绘制流程，这里还是非常全面的，仅供参考！MA plotMA-plot （M-versus-A plot），也称为 Bland-Altman plot，主要应用在基因组数据or 转录组的数据展示，主要是对于数据分布情况的可视化。该图将数据转换为M（对数比）和 A（平
转载
2024-04-28 16:26:40
188阅读
对Excel中的数据进行分析时，大多数都会采用图表来进行分析，因为相对于表格，图表更直观地展现数据，也能快速看出各数据之间的差异或关系。日常工作中，对数据进行对比分析时，通常会使用柱形图和条形图，但其实，我们也可以根据分析的具体情况来使用其他图表进行对比分析今天就给大家分享几种对比分析比较经典的图表，下面就一起来看看吧！1．去年与今年收入对比分析柱形图柱形图是最常用的图表之一，常用于数据的比较。下
转载
2024-02-07 20:24:40
156阅读
# 生信分析用R语言还是Python：新手指南
生物信息学（生信分析）是一个迅速发展的领域，涉及大量的数据分析和计算。在进行生信分析时，通常会在R语言和Python之间做出选择。本文将为刚入行的小白解析生信分析的基本流程，帮助你判断使用哪种编程语言。
## 一、生信分析的流程
下面是生信分析的基本步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[获取数据] --> B[数
1写在前面前面我们用WGCNA分析得到多个模块，其中有一些模块和我们感兴趣的表型或者临床特征是相关的。?接着就是要做模块的富集分析了，帮助我们了解这些模块的基因都有哪些已知的功能，涉及到哪些通路，在哪些疾病中最为重要。?现在这种做富集分析的包还是蛮多的，WGCNA包内也是内置了相关功能，不过首推的还是Y叔的clusterProfiler，在我心中真是YYDS。?2用到的包rm(list = ls(
转载
2023-12-08 16:08:41
241阅读
# Python 数据差异分析指南
在数据分析的过程中，分析不同数据之间的差异是一个重要的环节。无论是在业务决策、科学研究还是其他许多领域，了解数据之间的差异可以为我们提供有价值的见解。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你使用 Python 实现数据差异分析。我们将涉及整个流程，并提供每一步的代码示例及详细注释。
## 数据差异分析的流程
我们将整个数据分析分为五个主要步骤。下面是具体的流程
FastQC是一款基于Java的软件，一般都是在linux环境下使用命令行运行，它可以快速多线程地对测序数据进行质量评估（Quality Control），其官网地址为：Babraham Bioinformaticsfastx Toolkit 在使用FastQC之后，如果我们发现了一些问题（序列质量不高，），那么我们该使用什么样的工具，去解决这些问题呢？fastx Toolkit是包含处理fast
转载
2023-12-18 21:20:43
90阅读
# Python在生物信息学分析中的应用
生物信息学是一门涉及生物学、计算机科学和统计学等领域的跨学科学科，用于处理和分析生物学数据。Python作为一种简单易学、功能强大的编程语言，在生物信息学领域得到了广泛的应用。本文将介绍Python在生物信息学分析中的应用，并通过一个简单的示例来展示其使用。
## Python在生物信息学中的优势
Python作为一种通用编程语言，在生物信息学领域有
原创
2024-05-18 04:37:12
140阅读
# 生物信息学分析与Python基础
## 引言
生物信息学（Bioinformatics）是一门融合生物学、计算机科学和数学的交叉学科，主要用于分析和解释生物数据，尤其是基因组、转录组和蛋白质组等大规模生物数据。Python作为一种易于学习、功能强大的编程语言，已成为生物信息学分析中常用的工具之一。
本文将探讨生物信息学分析的基本概念，并提供一些简单的Python代码示例，以帮助理解如何使
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
转载
2023-12-13 12:30:26
293阅读
写在前面如果你忘记了前面的文章，可以看看加深印象：一、描述性统计分析Excel里可以用【数据分析】功能里的【描述统计】功能来查看数据集常用的统计指标，但这里只能是对数值型的数据进行统计。 pandas里可以用describe方法对整个数据集做一个描述性统计分析，当然这里也只是对数值型数据才可以出结果，非数值型数据不在统计范围内。# 描述性统计分析
df_list.describe()得到
转载
2023-08-23 13:57:59
69阅读
生信分析全景介绍概述 基因测序可以分为“湿”实验和“干”实验两个阶段。其中“湿”实验指的是将待测样本利用实验室方法进行核酸提取、文库构建（包括片段化、富集、扩增等一系列过程）到完成上机测序的实验过程，而“干”实验则是从得到下机数据开始，到完成生信分析和报告解读的整个过程。可以认为“湿“实验是对样本的处理，
转载
2023-11-12 13:05:14
0阅读
原标题：Python数据结构与算法-在M个数中找K个最小的数题目：输入M个数，从中找到K个最小的数比如输入10,-9,0,100,90,1,4,-9；找到最小的3个数为：-9，-9，01这道题最坏的办法是对M个数进行排序，排序算法最好的时间复杂度是o(mlogm)2 第二种办法，是对其中的K个数进行排序，时间复杂度是o(m*k*logk),这要对比m和k*logk的大小，看哪个办法更优3 对于第二
转载
2024-10-18 08:49:09
30阅读
在这篇博文中，我将探讨如何使用Python进行基因差异分析的全过程。基因差异分析的目的是寻找到在特定条件下，基因表达水平发生显著变化的基因，以此帮助我们理解疾病机制、药物作用等生物学问题。近年来，生物信息学技术不断演进，其应用领域不断扩大，而Python因其强大的数据处理和分析能力，被广泛应用于这一领域。
### 背景定位
基因差异分析的技术起源可以追溯到基因组学的初期，随着高通量测序技术的发展
