NR(non-redundant,非冗余)数据库文献：Deng YY, Li JQ, Wu S F, Zhu YP, et al. Integrated NR Database in Protein Annotation System and Its Localization. Computer Engineering 2006.,32(5):71-74.特点： 1、对已知的或者可能的编码序列，
1. 注册及登录账号1）注册账号：进入NCBI（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/）网页，选择对应的账号进行注册，按照提示填写。2）登录账号：输入账号及密码（注册时使用哪种账号注册，登录时选择对应的登录通道登录），点击Log in，然后点击左上角的NCBI大图标回到NCBI的主页，点击图中Submit按钮进入提交数据页面。2. 生成Biosample编号1）进入S
对于刚接触高通量测序的老师来说，海量的测序数据和难于上青天的分析结果让每一个初次接触它的老师们都望而生畏。同样的测序数据经由生信大神的手在那里妙笔生花，开出一朵朵美丽而迷人的SCI论文。同为科研人的你，甚至自己想要的结果文件都不知道在哪里找。作为一个科技服务工作者，小编自然能够明白每一位老师的痛处和难点。今天开始，小编将开始为期6期的基于百迈客云的转录组数据分析和挖掘讲解，从原始的测序数据上传百迈
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2023-08-03 11:40:37
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零基础入门转录组分析——第二章（数据的准备） 目录零基础入门转录组分析——第二章（数据的准备）1. 准备原始数据2. 准备参考基因组3. 准备参考基因组注释文件 （我这里使用的虚拟机是vmwarewokstation，版本16.0.0， linux系统是ubantu64位，版本20.04.3）
本文选用的是模式生物——C57BL/6J小鼠，小鼠的基因组研究已经比较透彻，因此本文的转录组分析又被称
一、nt和nr数据库nt库和nr库大家都比较熟悉，一个核酸库，一个蛋白库，两者既可以通过NCBI进行在线BLAST,也可以在ftp://ftp.ncbi.nih.gov/blast/db地址中将如下文件下载后，进行本地BLAST。在此还是简单说明一下在线比对方法：打开https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi，根据下表选择合适的程序（图表来自网络）然后可以直接
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2023-08-16 18:03:01
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问：我做了疾病发展过程六个阶段的转录组研究，可是文章投稿编辑说我的研究太单薄？除了差异分析，我还能不能用转录组的数据再挖掘一些信息出来呢？答：您可以试试WGCNA分析呀？相信很多老师都有这样的困扰——利用转录组数据，仅仅做差异表达就够了吗？其实不光是转录组项目，如何利用已有的数据，挖掘更多的信息来丰满我们的研究结果呢？这里，线条姐给大家推荐的WGCNA分析便是其中的一种方法。WGCNA（Weigh
读文献获取数据文献名称：AKAP95 regulates splicing through scaffoldingRNAs and RNA processing factors查找数据：Data availabilityThe RIP-seq an RNA-seq data have been deposited in the GeneExpression Omnibus database,
转录组分析数据准备在这之前，我们要明白，进行转录组分析，我们需要那些文件测序数据样本信息表基因组序列(genome.fasta)基因注释文件(genes.gtf)蛋白序列（proteins.fasta） 其中，测序数据可以自己去公司测序，或在公开的资源网站进行下载。 样本信息表，是自己根据测序数据进行编辑。至于基因组序列，基因注释文件和蛋白序列文件，则需要自己在网上下载，今天我们就介绍怎么样从en
编者按转录因子在调控基因表达的过程中发挥了至关重要的作用，因此也涌现出众多的转录因子数据库，今天给小编大家介绍几个信息全面且专业的转录因子数据库。1：TRANSFAC数据库TRANSFAC数据库是手工收集的关于真核生物转录因子、它们在基因组上的结合位点和与DNA结合profiles的数据库。主要用于预测潜在的转录因子结合位点。网址：http://bioinfo.life.hust.edu.cn/A
原创
2021-03-28 07:13:21
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欢迎关注”生信修炼手册”!转录调控是生命活动中重要的调控机制，通过chip_seq数据，我们可以得到转录因子
原创
2022-06-21 05:59:46
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实验记录：实验目的：下载参考基因组:hg19.UCSCRefSeqCDS.fasta和参考蛋白质 hg19.UCSCRefSeqproteins.fasta首先，我创建了rna-seq-analysis/目录来存放本次实验数据 目录如下：/public/biology2017/gaojiarui/customProDB/rna-seq-analysis 一、数据准备 参考基因组:hg19.UCSC
今天分享的学习笔记是一套转录组分析简单流程，适用于初学者入门阅读，从原始测序数据开始，经过质控、序列比对、定量表达、差异表达、功能富集等一系列分析步骤，最终获得基因表达信息，制作出火山图和功能富集图。本文所有数据都经过特殊修改，仅供学习参考使用。转录组是在特定时空条件下细胞中基因转录表达产物，广义的转录组包括信使RNA，核糖体RNA，转运RNA及非编码RNA，狭义上是指所有mRNA的集合，转录组分
DeepST共三项工作，聚类分析、单细胞和空间转录组数据联合分析（解卷积）、空间对齐。第一项任务已经看完代码了，现在看第二项联合分析。此项以人类淋巴结Human_Lymph_Node数据为例（10X），作者已经处理好数据，并上传到谷歌云盘上了，直接下载用就好了。原始数据如下。https://support.10xgenomics.com/spatial-gene-expression/datase
# Python分析转录组数据
转录组学是研究细胞在特定条件下转录产生的RNA的学科。转录组数据分析旨在揭示基因表达的调控机制、发现新的转录本和非编码RNA。近年来，随着高通量测序技术的发展，转录组数据的分析变得越来越重要。Python作为一种灵活而强大的编程语言，广泛应用于转录组数据的处理和分析中。
## 数据准备
分析转录组数据的第一步是准备数据。一般来说，转录组数据以FASTQ格式存储
转录组背景知识1、测序平台有哪些Roche 454illuminaABI 2、有参无参有参是指我们研究的这个物种已经有比较完善的参考基因组了，这个时候只需要把RNA-cl数据比对到基因组，然后进行后续的组装、定量分析就好。但有些研究较少的物种或新物种是不存在参考基因组的，这时候就需要用到无参的、从头组装的方法。有参和无参使用的软件有较大的区别。（比如小鼠就有完善的参考基因组和注释信息）有
mysql
oracle
原创
2021-09-02 16:34:55
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表空间概述Oracle的表空间属于Oracle中的存储结构，是一种用于存储数据库对象(如：数据文件)的逻辑空间，是Oracle中信息存储的最大逻辑单元，其下还包含有段、区、数据块等逻辑数据类型。表空间是在数据库中开辟的一个空间，用于存放数据库的对象，一个数据库可以由多个表空间组成。可以通过表空间来实现对Oracle的调优。（Oracle数据库独特的高级应用）表空间的分类永久表空间：存储数据库中需要
今天我要带大家了解的是数据库，本文主要会从数据库的定义，分类，以及在HarmonyOS/OpenHarmony中如何使用数据库来进行数据管理。数据库现在比较常见，很多应用都会使用数据库来管理储存数据。什么是数据库数据库（DataBase，简称DB），是指可以长期存放在计算机内部的、可以进行数据管理的仓库（可以直接理解为储存数据的仓库）。数据库是依据数据结构来构建的，所以我们看到的数据是比较”条理化
目录一、NoSQL概述1.NoSQL简介2.为什么用NoSQL3.NoSQL的优势及特点二、NoSQL的分类键值存储数据库文档型数据库搜索引擎数据库列存储数据库图形数据库一、NoSQL概述1.NoSQL简介NoSQL是一个概念，泛指非关系型的数据库。有时称为"Not only SQL"不仅仅是SQL，包括但不限于键值存储数据库、文档型数据库、搜索引擎数据库、列存储数据库、图形数据库。2.为什么用N
写在前面，听完生信技能树的生信课之后受益匪浅，因此做一些整理和自己的理解，再次感谢生信技能树一、概述 转录组是RNA转录本的集合，包括了在单个细胞或者大量细胞内的编码和非编码RNA。RNA在中心法则中是基因表达的起始，在一定程度上可以指示基因的表达或者某些LncRNA microRNA调控RNA的表达。因此我们通过了解单个细胞或者整体的RNA水平
