@sunny_ab1b 可以搜一下網(wǎng)上的資料黍匾,有很多關(guān)于DEseq2的教程~
RNA-seq:Kallisto+Sleuth (2)Kallisto下游推薦的分析軟件是Sleuth轨帜,所以我們本次介紹如何使用Sleuth進(jìn)行相關(guān)的分析膘盖。 RNA-seq在完成轉(zhuǎn)錄本的鑒定及定量后转锈,我們經(jīng)常做的分析之一就是差異...
@sunny_ab1b 可以搜一下網(wǎng)上的資料黍匾,有很多關(guān)于DEseq2的教程~
RNA-seq:Kallisto+Sleuth (2)Kallisto下游推薦的分析軟件是Sleuth轨帜,所以我們本次介紹如何使用Sleuth進(jìn)行相關(guān)的分析膘盖。 RNA-seq在完成轉(zhuǎn)錄本的鑒定及定量后转锈,我們經(jīng)常做的分析之一就是差異...
@sunny_ab1b 差異基因數(shù)量和樣本可能也有很大的關(guān)系
RNA-seq:Kallisto+Sleuth (2)Kallisto下游推薦的分析軟件是Sleuth盘寡,所以我們本次介紹如何使用Sleuth進(jìn)行相關(guān)的分析。 RNA-seq在完成轉(zhuǎn)錄本的鑒定及定量后黑忱,我們經(jīng)常做的分析之一就是差異...
@hjl7513 人生就是反復(fù)陷入思考與迷茫
比任何時候都要接近夢想如果說每個人的人生必然會遇到幾個轉(zhuǎn)折點甫煞,那我絕對相信2020年會成為我人生的一個轉(zhuǎn)折點,甚至是一個重大轉(zhuǎn)折點冠绢。 這么想來抚吠,或許2019年所做的大部分事情都是為2020年作鋪墊...
@一條生物狗 過了很多年的回復(fù)??
Qiime1-1.介紹倒騰學(xué)習(xí)了一段時間的qiime1和qiime2,決定苦心整理一下學(xué)習(xí)成果弟胀。雖然不知道啥時候才能更完楷力。主要參考下述網(wǎng)站的分析流程:https://twbattaglia.git...
所謂:操千曲而后曉聲萧朝,觀千劍而后識器。 作為一個開源軟件夏哭,R的一個非常大的優(yōu)點就是我們可以隨意查看所有算法的源代碼检柬,在對這些源代碼進(jìn)行分析的過程中不僅可以加深對算法的認(rèn)識,而...
@我們一起舔過鐵欄桿 感謝幫忙回復(fù)竖配。
R數(shù)據(jù)可視化20:弦圖終于超過1k粉絲啦~之前說要小小慶祝一下何址,害怕直接放文章里會被封文章,所以福利大家可以見評論进胯。前幾周忙著答辯畢業(yè)事宜沒有時間更新用爪,雖然這幾天也挺忙哈哈哈哈,不過還是要定期更新...
@z_969d 最近看到作者在github上回復(fù)了這個問題胁镐,說是雖然novoeq 6000前面的模型結(jié)果會有點奇怪偎血,但是不影響后續(xù)的使用诸衔,詳見:https://github.com/benjjneb/dada2/issues/1524
ASV和OTU有什么不同?哪個更好颇玷?遇到了一個16S的課題笨农,于是開始認(rèn)真學(xué)習(xí)ASV和OTU的差別,順手整理一下亚隙。 擴(kuò)增子測序和鳥槍法測序已經(jīng)成為微生物組領(lǐng)域最常見的研究手段磁餐。盡管鳥槍法測序可以為我們提供更高分辨...
@z_969d 因為這款測序儀對測序質(zhì)量的評分變化了 只有幾個等級 因此在建立error模型的時候會出現(xiàn)問題??
ASV和OTU有什么不同?哪個更好阿弃?遇到了一個16S的課題诊霹,于是開始認(rèn)真學(xué)習(xí)ASV和OTU的差別,順手整理一下渣淳。 擴(kuò)增子測序和鳥槍法測序已經(jīng)成為微生物組領(lǐng)域最常見的研究手段脾还。盡管鳥槍法測序可以為我們提供更高分辨...
@cbf7ac7e39f2 那我也沒了??
GenVisR包:突變類型不在waterfall函數(shù)指定范圍?GenVisR包是一個用于基因組可視化的包入愧。為我們提供了多種用于展示基因組突變鄙漏、基因突變等圖像,包括我們熟知的基因突變瀑布圖等棺蛛。今天介紹該包中的waterfall函數(shù)功能怔蚌。 ...
@壹生醫(yī)路 給的變量不是數(shù)值
R數(shù)據(jù)可視化1: 火山圖拖延癥讓我一直疲于整理qiime2的分析過程。而且手上暫時也沒有相應(yīng)的16S數(shù)據(jù)要分析旁赊,所以打算整理整理R的畫圖腳本桦踊。而且總是百度一些畫圖細(xì)節(jié)讓我“厭倦”了,覺得自己急需整理...
冗余分析(redundancy analysis垃它,RDA)是一種回歸分析結(jié)合主成分分析的排序方法鲜屏,也是多響應(yīng)變量(multiresponse)回歸分析的拓展烹看。從概念上講,RD...
@花瓣雨落下花開半夏 不好意思洛史,沒有做過這兩類RNA的注釋惯殊,不太清楚流程
R實例:limma包分析Agilent 4x44K Arrays目前網(wǎng)頁上常見的是使用Affy的包對Affymetrix的芯片分析教程,而忽略了對其他平臺芯片分析也殖。limma包是一個針對芯片數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的R包土思,支持不同平臺的芯片數(shù)據(jù)。 數(shù)...
from 和 to是一條連線兩頭的兩個節(jié)點忆嗜,value是線的粗細(xì)己儒,可以理解為關(guān)聯(lián)的強(qiáng)度
R數(shù)據(jù)可視化18:弧形圖每次有正事的時候就想逃避寫個簡書,假裝自己沒有干不正經(jīng)的事捆毫。(明明我還有一些數(shù)據(jù)需要分析呢闪湾,但是毫無分析的動力。)好的绩卤,今天我們來介紹一個很酷炫的圖:弧形圖(Arc Diag...
@Tarim_Med 不是大佬 哈哈哈所以已經(jīng)很久沒有更新了
我想做個理想主義者昨天(6.17)是一年一度的生日途样。一如既往,要進(jìn)行一番自我思考濒憋、自我剖析何暇。 緣分妙不可言 本科畢業(yè)4年,碩士畢業(yè)1年凛驮,9月即將正式入學(xué)讀生物博士赖晶。8年前,高考結(jié)束的那一刻辐烂,我...
@vv2020 質(zhì)控后 不過現(xiàn)在二代測序比較成熟 測序質(zhì)量都比較高 可能質(zhì)控前后差別也不會太大
RNA-seq: Kallisto+Sleuth(1)本文我們來簡單介紹一下非常快捷好用的一個RNAseq工具——Kallisto厂僧。Kallisto被我推薦的原因是其速度非晨鄄荩快,在我的Mac Pro就可以運(yùn)行使用颜屠,而且其結(jié)果也比...
@DoctorW 可以的辰妙。不過最好看一下之前用什么測序儀測的,最新的Novaseq 6000其實還不是特別適合用dada2做ASV
ASV和OTU有什么不同甫窟?哪個更好密浑?遇到了一個16S的課題,于是開始認(rèn)真學(xué)習(xí)ASV和OTU的差別粗井,順手整理一下尔破。 擴(kuò)增子測序和鳥槍法測序已經(jīng)成為微生物組領(lǐng)域最常見的研究手段街图。盡管鳥槍法測序可以為我們提供更高分辨...
@凱呀 我習(xí)慣用TPM
RNA-seq:Kallisto+Sleuth (2)Kallisto下游推薦的分析軟件是Sleuth,所以我們本次介紹如何使用Sleuth進(jìn)行相關(guān)的分析懒构。 RNA-seq在完成轉(zhuǎn)錄本的鑒定及定量后餐济,我們經(jīng)常做的分析之一就是差異...