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收錄了53篇文章 · 10人關(guān)注
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    12高通量測序-DESeq2文庫標(biāo)準(zhǔn)化

    DESeq2文庫標(biāo)準(zhǔn)化 問題1:調(diào)整文庫大小的差異 樣本1的read是樣本2的一半,樣本2中每個基因的read是樣本1的兩倍。這種差異不是生物學(xué)...

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    11高通量測序-熱圖

    熱圖 這是熱圖欲侮,行是gene,列是RNA-seq樣本。這個數(shù)據(jù)已經(jīng)通過兩種方式進(jìn)行了修飾彩库,因此我們可以從中獲得一些見解。 相對豐度(relati...

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    10高通量測序-層次聚類

    層次聚類 層次聚類(Hierarchical Clustering)通常與熱圖有關(guān)(heatmap)先蒋。熱圖的列代表不同的樣本骇钦,行代表來自不同樣本...

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    08高通量測序-t-SNE

    t-SNE 這是一個基本的二維散點圖,我們來看看t-SNE是如何變換這個圖的竞漾,在數(shù)軸上畫出平面的一維圖眯搭。 注意:如果我們只是將數(shù)據(jù)投影到其中一個...

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    07高通量測序-MDS and PCoA

    MDS and PCoA 多維縮放(Multi-Dimensional Scaling)分為: 經(jīng)典的(classical)或者標(biāo)準(zhǔn)的(metr...

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    06高通量測序-RPKM,FPKM,and TPM

    RPKM,FPKM,and TPM RNA-seq標(biāo)準(zhǔn) 我們過去使用RPKM(Reads Per Kilobase Million)或FPKM(...

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    04高通量測序-R實現(xiàn)主成分分析

    R實現(xiàn)主成分分析 如何使用prcomp()函數(shù)來做PCA 如何使用基礎(chǔ)圖形和ggplot2繪制PCA圖 如何確定每個主成分占多少變動 如何檢查載...

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    03高通量測序-PCA中的主要概念

    為什么要使用PCA 我們使用SVD(singular value decomposition,中文譯名“奇異值分解”)的方法來計算PCA业岁。我們先...

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    02高通量測序-ChIP-Seq簡介

    ChIP-Seq簡介 注意:此StatQuest是基于對RNA-seq的介紹鳞仙,所以請先觀看,除非您已經(jīng)完全了解RNA-seq笔时。 為了簡化棍好,讓我們...

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    01高通量測序-RNA-Seq簡介

    RNA-Seq簡介 舉個例子,現(xiàn)在我們有一群正常的神經(jīng)細(xì)胞,一群突變的神經(jīng)細(xì)胞借笙,突變細(xì)胞的行為與正常細(xì)胞不同爹梁。我們想知道是什么遺傳機(jī)制造成了這種...

專題公告

作為一名純生物背景的小白,在簡書這個新平臺記錄自己學(xué)習(xí)歷程提澎。

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