生物信息學(xué) - 專題

投稿

生物信息學(xué)

收錄了38篇文章 · 24人關(guān)注

NGS 數(shù)據(jù)過濾之 Trimmomatic 詳細(xì)說明
tags： Trimmomatic NGS fastq NGS 原始數(shù)據(jù)過濾對(duì)后續(xù)分析至關(guān)重要景殷，去除一些無用的序列也可以提高后續(xù)分析的準(zhǔn)確率和效...

9.2 wangpeng905 27 197
RNA-seq用hisat2口锭、stringtie、DESeq2分析
一雾鬼、安裝軟件 1擎鸠、HISAT2 將reads比對(duì)到基因組上 2腺阳、StringTie 將比對(duì)好的reads進(jìn)行拼裝并預(yù)計(jì)表達(dá)水平 3、SAM to...

4.0 粥粥zz 11 80

StringTie + DESeq2 進(jìn)行 RNA-seq 差異基因分析
按：RNA-seq 流程非常多樣化于置，每一個(gè)步驟可選工具都非常多茧吊。我的選擇是 StringTie 進(jìn)行組裝取得 read counts 數(shù)值，DE...

2.2 BeeBee生信 8 36
Bioconductor做生信分析入門介紹（下）
這是我聽B站鯪魚不會(huì)飛視頻（R與Bioconductor的入門課）里的筆記哦~ 介紹AnnotationHub包如何下載公共數(shù)據(jù)并將不同版本的...

3.4 黃晶_id 1 37
F檢驗(yàn)與T檢驗(yàn)
為了確定從樣本(sample)統(tǒng)計(jì)結(jié)果推論至總體時(shí)所犯錯(cuò)的概率八毯，我們會(huì)利用統(tǒng)計(jì)學(xué)家所開發(fā)的一些統(tǒng)計(jì)方法搓侄，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢定。什么是統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P值或...

0.2 小幸運(yùn)Q 0 4
轉(zhuǎn)錄組差異分析金標(biāo)準(zhǔn)-Limma-voom實(shí)戰(zhàn)
劉小澤寫于19.3.11Limma作為差異分析的“金標(biāo)準(zhǔn)”最初是應(yīng)用在芯片數(shù)據(jù)分析中话速，voom的功能是為了RNA-Seq的分析產(chǎn)生的讶踪。詳細(xì)探索一...

4.2 劉小澤 6 60
RNA-seq摸索：4. edgeR/limma/DESeq2差異基因分析→ggplot2作火山圖→biomaRt轉(zhuǎn)換ID并注釋
請(qǐng)一定看這里：寫下來只是為了記錄一些自己的實(shí)踐，當(dāng)然如果能對(duì)你有所幫助那就更好了泊交，歡迎大家和我交流差異分析流程: 1 初始數(shù)據(jù) 2 標(biāo)準(zhǔn)化(n...

3.8 沒有貓但是有貓餅 7 84

零代碼差異表達(dá)分析, DESeq,limma,edgeR一網(wǎng)打盡
作為一個(gè)生物學(xué)家(zha)乳讥，差異表達(dá)分析似乎是一項(xiàng)必備的技能。然鵝對(duì)于一個(gè)沒有任何編程基礎(chǔ)的生物學(xué)家廓俭，寫代碼是那么神秘莫測(cè)而又遙不可及云石，讓人腦殼...

0.7 生信交流平臺(tái) 0 11
學(xué)習(xí)limma: Linear Models for Microarray and RNA-Seq Data
一、簡(jiǎn)介 limma應(yīng)用于RNA-seq數(shù)據(jù)時(shí)研乒，read counts被轉(zhuǎn)換為log2-counts-per-million（logCPM）汹忠。可...

1.4 果蠅飼養(yǎng)員的生信筆記 2 21
ggpubr包學(xué)習(xí)筆記之輕松修改圖形參數(shù)
簡(jiǎn)介越學(xué)習(xí)包ggpubr越感覺其功能強(qiáng)大，本文主要講解一下如何修改圖形參數(shù)宽菜，我們知道ggplot2有著十分強(qiáng)大的繪圖功能奖地，但是其參數(shù)之復(fù)雜足以...

2.8 taoyan 3 41