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exprSet = as.data.frame(exprSet)[,-seq(1,12)]library(pheatmap)## 设定差异基因阈值,减少差异基因用于提取表达矩阵allDiff_pair=topTable(fit,adjust=''''''''BH'''''''',coef=''''''''group_listafter''''''&#...
ensembl ID是欧洲生物信息数据库的基因标识符,都是以ENSG(ensembl gene)四个大写字母开始,后面跟着11位数字,所以ensembl ID的长度通常都是15位,比如人类TP53基因的ensembl ID是ENSG00000141510,值得注意的是ensembl ID不仅包含了两万多个蛋白质编码基因,同样也有很多的假基因、miRNA等,因此它的数量较多,有六万多个,比人类已知的基...
GEO数据库使用教程及在线数据分析工具GEO数据库全称GENE EXPRESSION OMNIBUS,是由美国国立生物技术信息中心NCBI创建并维护的基因表达数据库。分别对应的是,GEO Dataset (GDS) 数据集的ID号、GEO Series (GSE) 研究的ID号、GEO Sample (GSM) 样本ID号和GEO Platform (GPL) 芯片平台。DATABASE代表GEO数据库的基本信息,PLATFORM代表该平台的基...
R语言诞生于上世纪80年代,其前身是S语言,由于S语言是收费的商业软件,新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志愿人员就基于S语言开发了一个R语言。当然,R语言还有很多其他的优势,从TIOBE世界编程语言排行榜的排名中可以看出,R语言的排名日渐升高,受到越来越多程序员的追捧,足以说明它的实力。在这里,我可以很坦白的告...
下面是下面的这张图是从《Identifying and mitigating bias in next-generation sequencing methods for chromatin biology》这篇文章中截取的ATAC-Seq、ChIP-Seq、Dnase-Seq、MNase-Seq、FAIRE-Seq进行简单比较,希望对大家有所帮助。An overview of ChIP–seq, DNase-seq, ATAC-seq, MNase-seq and FAIRE–seq experiments.DNase-Seq、ATAC-S...
而相比较而言,ATAC-seq的重复性,比MNase-seq和DNase-seq的更强,操作起来也更加简便,而且只需要很少的细胞/组织量,同时测序信号更加好。表1 ATAC-seq与传统方法比较。A:结合ATAC-seq优势以及研究热潮ATAC-seq有以下用途;5 而将ATAC-seq和RNA-seq进行整合研究,将会获得对生物体(动物或植物)中的转录调控机制;ATAC-seq结果跟前面复杂的...
测序得到的原始图像数据经 base calling 转化为序列数据,我们称之为 raw data 或 raw reads ,结果以 fastq 文件格式存储, fastq 文件为用户得到的最原始文件,里面存储 reads 的序列以及 reads 的测序质量。第4行是序列的测序质量,每个字符对应第2行每个碱基,第4行每个字符对应的 ASCII 值减去64,即为该碱基的测序质量值,比如 h 对应的 ...
在转录组中,既包括编码蛋白的信使RNA(mRNA),也包括不编码蛋白的mirRNA,long non-coding RNA(lncRNA)等非编码RNA。RNA-seq深度测序技术的出现,使得研究人员首次可以,在全转录组水平利用测序技术同时进行定量与定性的分析。在假定不同样本中RNA总体分布一致的前提下,RPKM就可以正确处理由于转录本长度和测序深度引起的artifact,从而使得来自...
cellranger count --id=tiny-bcl --transcriptome=refdata-cellranger-GRCh38-3.0.0 --fastqs=tiny-bcl/outs/fastq_path --sample=sample --expect-cells=1000# --localcores指定多线程# --localmem指定内存。cellranger count --id=tiny-bcl --transcriptome=refdata-cellranger-GRCh38-3.0.0 --fastqs=tiny-bcl/outs/fastq_path --sam...
系统学习单细胞转录组测序scRNA文章。细胞活性要求>90% =》 适用于发现新细胞横向孔道逐个导入凝胶微珠Gel beads =》 第一个纵向道输入细胞 =》Gel吸附细胞=》微流控技术送到第二个纵向通道(“油tube”)=》油滴GEMs 【因此,一个油滴就是一个Gel bead,也就是一个细胞】=》收集到EP管 =》每个Gel bead表明都放满了各不相同的Barcode和UMI...
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