你好，cytohubba插件的mcc算法與degree算法的結(jié)果完全一樣是什么情況呢？
Cytoscape插件2：CytoHubbaCytoHubba:發(fā)現(xiàn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵目標(biāo)和子網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)對(duì)呈現(xiàn)包括PPI摸柄，基因調(diào)控谎砾，細(xì)胞路徑和信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)等多種類(lèi)型生物數(shù)據(jù)非常有用春瞬。我們//+重要性惫确，并且這也能幫助我們發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中...
你好山上，用cytohubba得到了12種算法的結(jié)果并排序眼耀，但最終要選多少個(gè)hub基因呢？根據(jù)哪一種算法選佩憾。
3e0e86c7e0f7 評(píng)論自Cytoscape插件2：CytoHubba
CytoHubba:發(fā)現(xiàn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵目標(biāo)和子網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)對(duì)呈現(xiàn)包括PPI哮伟，基因調(diào)控，細(xì)胞路徑和信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)等多種類(lèi)型生物數(shù)據(jù)非常有用妄帘。我們//+重要性楞黄，并且這也能幫助我們發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中...
轉(zhuǎn)載自Cytoscape NetworkAnalyzer Online Help https://med.bioinf.mpi-inf.mpg.de/netanalyzer/...
超幾何分布檢驗(yàn)常用來(lái)對(duì)venn圖兩個(gè)圈overlap的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)設(shè)總共有29個(gè)人，其中11個(gè)吸煙者抡驼，18個(gè)非吸煙者鬼廓，現(xiàn)從中隨機(jī)抽取16個(gè)樣本（在此實(shí)驗(yàn)中對(duì)應(yīng)著肺癌病人），...
參考這篇ID轉(zhuǎn)換不用怕碎税，clusterProfiler幫你忙這篇詳細(xì)講了無(wú)參考基因組該怎么辦，值得一看 簡(jiǎn)單介紹一下幾種常用的ID：Ensemble id：一般以ENSG開(kāi)頭...
我也遇到了這個(gè)問(wèn)題馏锡，請(qǐng)問(wèn)你解決了嗎雷蹂？
Cox回歸分析——森林圖將Cox回歸分析的結(jié)果提取出來(lái)，用森林圖展示 step1 生成示例數(shù)據(jù) 生成的df數(shù)據(jù)框杯道，如下圖所示： 包含了病人ID萎河，生存時(shí)間，結(jié)局事件和50個(gè)基因的表達(dá)數(shù)據(jù)蕉饼。因?yàn)槎际?..
我畫(huà)出來(lái)是張白板，里邊啥都沒(méi)玛歌，但是tabletext是有數(shù)據(jù)的昧港，過(guò)程也沒(méi)警告或報(bào)錯(cuò)，請(qǐng)問(wèn)博主知道怎么解決嗎
八重_967e 評(píng)論自Cox回歸分析——森林圖
將Cox回歸分析的結(jié)果提取出來(lái)支子，用森林圖展示 step1 生成示例數(shù)據(jù) 生成的df數(shù)據(jù)框创肥，如下圖所示： 包含了病人ID，生存時(shí)間值朋，結(jié)局事件和50個(gè)基因的表達(dá)數(shù)據(jù)叹侄。因?yàn)槎际?..
你好，為什么沒(méi)有結(jié)直腸癌COADREAD的數(shù)據(jù)呢昨登？
GEPIA：點(diǎn)點(diǎn)鼠標(biāo)分析TCGA數(shù)據(jù)-超高自由度隨著公共數(shù)據(jù)庫(kù)的建立和開(kāi)放趾代，越來(lái)越多的研究者可以接觸到測(cè)序數(shù)據(jù)，非常適合想我們這種“三無(wú)”研究者（無(wú)課題丰辣，無(wú)經(jīng)費(fèi)撒强，無(wú)文章）運(yùn)用公共數(shù)據(jù)找點(diǎn)事情干禽捆，可以是另辟蹊徑從某個(gè)獨(dú)特的視...
隨著公共數(shù)據(jù)庫(kù)的建立和開(kāi)放，越來(lái)越多的研究者可以接觸到測(cè)序數(shù)據(jù)飘哨，非常適合想我們這種“三無(wú)”研究者（無(wú)課題胚想，無(wú)經(jīng)費(fèi)，無(wú)文章）運(yùn)用公共數(shù)據(jù)找點(diǎn)事情干芽隆，可以是另辟蹊徑從某個(gè)獨(dú)特的視...
你好浊服，不能做多基因的生存分析嗎？
GEPIA：點(diǎn)點(diǎn)鼠標(biāo)分析TCGA數(shù)據(jù)-超高自由度隨著公共數(shù)據(jù)庫(kù)的建立和開(kāi)放胚吁，越來(lái)越多的研究者可以接觸到測(cè)序數(shù)據(jù)牙躺，非常適合想我們這種“三無(wú)”研究者（無(wú)課題，無(wú)經(jīng)費(fèi)囤采，無(wú)文章）運(yùn)用公共數(shù)據(jù)找點(diǎn)事情干述呐，可以是另辟蹊徑從某個(gè)獨(dú)特的視...
前言：在構(gòu)建ceRNA 網(wǎng)絡(luò)時(shí)，需要計(jì)算lncRNA 與 蛋白編碼gene (pc gene） 間的表達(dá)相關(guān)性蕉毯，一般采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)乓搬。具體如何做呢？ 首先獲得lncRNA...
@e8300e7cca1e 請(qǐng)問(wèn)你解決了嗎代虾？我的樣本量也是不同的进肯，不知道用什么計(jì)算
【R語(yǔ)言編程】---根據(jù)表達(dá)量計(jì)算mRNA與lncRNA的皮爾森相關(guān)系數(shù)前言：在構(gòu)建ceRNA 網(wǎng)絡(luò)時(shí)，需要計(jì)算lncRNA 與 蛋白編碼gene (pc gene） 間的表達(dá)相關(guān)性棉磨，一般采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)江掩。具體如何做呢？ 首先獲得lncRNA...
TaoYan 計(jì)算相關(guān)矩陣 R內(nèi)置函數(shù)cor()可以用來(lái)計(jì)算相關(guān)系數(shù)：cor(x, method = c("pearson", "kendall", "spearman"))...
樓主乘瓤，hylnc為35环形，hypc為223做共表達(dá)的時(shí)候出現(xiàn)了如下錯(cuò)誤
> v = plcortest(circ_exp[hylnc,],
+ m_exp[hypc,])
Error in if (k & k2) { : missing value where TRUE/FALSE needed
In addition: Warning messages:
1: In data.frame(..., check.names = FALSE) : 短變數(shù)里找到了行名，因此不用
2: In cor(x, y) : 標(biāo)準(zhǔn)差為零
3: In cor(x, y) : 標(biāo)準(zhǔn)差為零
樓主知道這是為什么嗎衙傀？感謝
兩個(gè)檢驗(yàn)給ceRNA錦上添花前面提到過(guò)gdcRNAtools里面的ceRNA網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 構(gòu)建鑒定ceRNA的標(biāo)準(zhǔn)有4個(gè)：（1）lncRNA和mRNA之間共享的miRNA數(shù)量抬吟；（2）lncRNA與mRNA的...
好像也能用了
兩個(gè)檢驗(yàn)給ceRNA錦上添花前面提到過(guò)gdcRNAtools里面的ceRNA網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 構(gòu)建鑒定ceRNA的標(biāo)準(zhǔn)有4個(gè)：（1）lncRNA和mRNA之間共享的miRNA數(shù)量；（2）lncRNA與mRNA的...
小潔老師统抬，您這里的方法 我的理解是火本，通過(guò)差異分析得到關(guān)鍵的mRNA，再通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)有的mRNA和哪些miRNA有調(diào)控關(guān)系聪建，進(jìn)一步miRNA和lncRNA有哪些調(diào)控關(guān)系钙畔，找出這些miRNA lncRNA后，再通過(guò)cytoscape可視化對(duì)嗎金麸？全過(guò)程不需要用到表達(dá)矩陣擎析。
我看到有人做ceRNA會(huì)把差異的mRNA、miRNA挥下、lncRNA都找出來(lái)叔锐，然后計(jì)算表達(dá)矩陣的相關(guān)性挪鹏，把顯著相關(guān)的相互作用對(duì)篩選出來(lái)做cytoscape。
請(qǐng)問(wèn)這些方法之間愉烙，哪種比較被公認(rèn)呢讨盒？謝謝
52Anda 評(píng)論自從mRNA到ceRNA network
我的2019年終總結(jié)木有寫(xiě)，2020的大事又不多步责，不妨寫(xiě)在一起吧返顺。 2019年 2019年我以新人講師的角色隨團(tuán)隊(duì)一起全國(guó)巡講，21場(chǎng)線下培訓(xùn)我參加了19場(chǎng)蔓肯，還有幾次本地開(kāi)班...
@jlyq617 謝謝
R實(shí)例：limma包分析Agilent 4x44K Arrays目前網(wǎng)頁(yè)上常見(jiàn)的是使用Affy的包對(duì)Affymetrix的芯片分析教程遂鹊，而忽略了對(duì)其他平臺(tái)芯片分析。limma包是一個(gè)針對(duì)芯片數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的R包蔗包，支持不同平臺(tái)的芯片數(shù)據(jù)秉扑。 數(shù)...