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ChIP-Seq零代码分析在线工具使用教程

第二类是IP和Input样本分组信息文件,表格固定三列表头group_name、IP_sample、Input_sample,group_name为实验组名称,IP_sample列填写免疫沉淀处理的样本名,Input_sample列填写对应对照组Input样本名,两列样本名称必须和样本描述文件内SampleId完全匹配,IP样本为富集目标蛋白结合DNA的测序数据,Input为免疫沉淀前全基因组DN

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开发笔记|PHP+AJAX前后端交互调试的关键注意事项

调试语句保存(如①处所示),然后执行custom.php文件,看④处是否能正确输出信息,如果能则表明custom.php写法正确,接下来重点排查comentbyajax.php,怀疑是否在拼接sql字符串中出错,然后再添加echo json_encode(array('content'=>$sql));问题描述:执行custom.php文件时出现comentbyajax.php不能正确返回信息给c

#php
RNA-seq数据分析实战:基于DESeq2的差异表达基因鉴定与结果解读

转录组差异分析是一种生物信息学分析方法,旨在比较不同样本或条件下转录组数据的差异,以揭示基因表达的变化。从所有基因中找出不同样本中表达具有差异的基因,了解这些差异基因如何影响生物体的生理功能和疾病发生发展。简单来说,转录组是指一个活细胞在特定时间和环境下,所能转录出来的所有RNA的总和。基因表达的对数2倍变化值(以2为底),正值表示在疾病组中表达上调,负值表示下调。基因表达值矩阵:行是基因,列是样

GEO转录组芯片数据分析全流程:无gene symbol的R处理技巧(以GSE69063为例)

以数据集GSE69063为例,为大家详细演示下如何使用R script窗口的脚本进行下载和分析

#r语言
GEO数据库数据下载实战:从关键词搜索到原始数据获取

这里面包含了这个样本的基本信息,包括测序平台、文库类型、数据量等基本信息,然后点击页面右上方的Send to按钮,选择File,Format选择RunInfo,然后点击Creat file下载一个csv文件,打开文件,可以看到一个下载链接,点击链接就可以直接下载数据了。在页面的下方,如果我们想下载作者标准化后的数据,可以直接在这个页面中Supplementary file中进行下载,选择Serie

生物信息学数据库大全:28个常用生信数据库汇总(单细胞、转录组、蛋白质、通路分析必备)

本文整理的生物信息学数据库基本覆盖了生信研究最常见的数据资源。如果你经常进行单细胞分析、转录组分析、宏基因组分析或蛋白质组研究,建议收藏作为常用工具参考。

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#数据库
告别R代码报错!10X单细胞数据(自测/公共数据)一键质控+分群实操教程

除标准10X三件套外,常规txt/tsv/csv表达矩阵(行=无重复基因名、列=细胞名、纯数值矩阵)也可兼容分析,适配绝大多数科研场景。,如果你手中有10X自测单细胞数据或公共数据库单细胞数据,不妨试试这套零代码、高效率,快速产出标准化分析结果。等数据库下载的公开单细胞数据集,只要是10X标准输出格式,无需复杂预处理,简单打包即可上传运行。

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GEO数据库数据下载实战:从关键词搜索到原始数据获取

这里面包含了这个样本的基本信息,包括测序平台、文库类型、数据量等基本信息,然后点击页面右上方的Send to按钮,选择File,Format选择RunInfo,然后点击Creat file下载一个csv文件,打开文件,可以看到一个下载链接,点击链接就可以直接下载数据了。在页面的下方,如果我们想下载作者标准化后的数据,可以直接在这个页面中Supplementary file中进行下载,选择Serie

GEO转录组芯片数据分析全流程:无gene symbol的R处理技巧(以GSE69063为例)

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转录组差异分析是一种生物信息学分析方法,旨在比较不同样本或条件下转录组数据的差异,以揭示基因表达的变化。从所有基因中找出不同样本中表达具有差异的基因,了解这些差异基因如何影响生物体的生理功能和疾病发生发展。简单来说,转录组是指一个活细胞在特定时间和环境下,所能转录出来的所有RNA的总和。基因表达的对数2倍变化值(以2为底),正值表示在疾病组中表达上调,负值表示下调。基因表达值矩阵:行是基因,列是样

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