數(shù)據(jù)庫背景介紹 TCGA，全稱：The cancer genome altas官網(wǎng)：https://cancergenome.nih.gov/[https://cancerg...
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2021-04-29 TCGA與GTEX數(shù)據(jù)下載 -
bedGraph淳梦，bed以及bam文件格式轉(zhuǎn)換
感興趣的基因信息包含在bedGraph文件中顶籽，下面命令是對(duì)其文件格式進(jìn)行轉(zhuǎn)換，一般進(jìn)行到bam文件可視化的效果比較好。 1. bedGraph轉(zhuǎn)bed文件 BedGraph ...
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RNA-seq 分析流程 —— 概述前言 接下來我們要介紹的是 RNA-seq 數(shù)據(jù)的處理分析流程，根據(jù) RNA-seq 測序技術(shù)的不同爷怀，可以分為三種： short-read long-read direct ...
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免疫細(xì)胞組分 免疫基因 PD1 免疫治療biomarker
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文獻(xiàn)閱讀：細(xì)胞異質(zhì)性的表觀遺傳學(xué)基礎(chǔ)這篇文獻(xiàn)是今年的11月發(fā)表在Nature reviews上的一篇綜述运授，題目是The epigenetic basis of cellular heterogeneity烤惊。主要...
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如何利用單細(xì)胞測序研究乳腺發(fā)育分化
乳腺上皮細(xì)胞（mammary epithelial cells，MECs）結(jié)構(gòu)特征以及發(fā)育過程中如何受到調(diào)控吁朦，對(duì)于理解乳腺癌發(fā)生至關(guān)重要撕氧。 本研究利用單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄測序（Sing...
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分享各種各樣的科研日常锦溪。
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RNA-seq 數(shù)據(jù)分析最佳實(shí)戰(zhàn)（綜述）知識(shí)的學(xué)習(xí)沒有一蹴而就，沒有捷近则涯，扎實(shí)的學(xué)習(xí)是唯一的捷近复局。 一篇RNA-seq分析流程的綜述，全面而詳細(xì)粟判！深度好文亿昏，可用來反復(fù)閱讀。初學(xué)者用于把握RNA-seq真?zhèn)€流程及各個(gè)...
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deepTools 使用指南deepTools 是一套基于python開發(fā)的工具档礁，適用于有效處理分析高通量測序數(shù)據(jù)角钩，可用于ChIP-seq, RNA-seq 或 MNase-seq。 #1. deepT...
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ChIP-seq實(shí)踐（非轉(zhuǎn)錄因子呻澜，非組蛋白）在實(shí)戰(zhàn)之前递礼，首先對(duì)CHIP-seq分析做一些了解，以下是從各個(gè)地方copy過來綜合起來的羹幸，有些散亂脊髓，是我認(rèn)為重要以及應(yīng)該了解的知識(shí)點(diǎn)。chip-seq 實(shí)戰(zhàn)就跟在轉(zhuǎn)錄組和外顯...
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【轉(zhuǎn)錄組】文庫數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法RPKM FPKM TPM CPM RPM（理論篇）文庫標(biāo)準(zhǔn)化的目的 RNA-seq每個(gè)基因的長度和深度均不相同栅受，所以需要對(duì)基因的長度和測序深度進(jìn)行Normalize 輸入 一個(gè)Read Count的數(shù)據(jù)矩陣（行為基因将硝，列為樣...
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ggplot2一頁多圖排版的簡便方法更好的閱讀體驗(yàn)>> 要想在同一頁面上排列多個(gè)ggplot2圖形弟翘，基本的R函數(shù)par() 和 layout()是無效的。解決方案之一是使用 gridExtra包中的一些函數(shù)來排...
