分类目录归档：组学教程

2022
07-08

技术专栏丨10大机器学习算法速览，带你开启AI之旅

转自：TalkingData原文作者：Sunil Ray译者：TalkingData 张永超原文链接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/09/common-machine-learning-algorithms/“简介”从广义上讲，机器学习算法有三种类型：监督学习该算法是由一个目标/结果变量（也成为因变量）组成，该变量可以从一组给定的预测...阅读... 阅 读 全 部 >
2022
07-06

数据开发常用的几种数据预处理和数据整理方法

翻译｜谢旭审校｜张卫滨本文比较了用于数据准备的几种方法，它们分别是提取-变换-加载批处理（ETL）、流式获取和数据整理。本文还讨论了数据准备如何与可视化分析相关联，以及不同用户角色（如数据科学家或业务分析人员）应如何共同构建分析模型的最佳实践。要点在常见的机器学习/深度学习项目里，数据准备占去整个分析管道的60％到80％。市场上有...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
2022
07-02

NASA 的 RNA-seq 标准流程代码

测试开头爸妈: 今年不回来么?1引言没错, 就是美国大名鼎鼎的航天局 NASA, 2021 年 4 月 23 日 在 iScience 期刊上发表了一篇处理 RNA-seq 数据的一篇文章。这篇文章提供了标准分析的一些代码,并且采用了 ENCODE 计划中的参考代码。这个 pipeline 主要包括了 quality control, read trimming,...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
2022
07-02

RNA-seq : Hisat2+Stringtie+DESeq2

RNA-seq 即转录组测序技术，就是用高通量测序技术进行测序分析，反映出 mRNA，smallRNA，noncodingRNA 等或者其中一些的表达水平，寻找表达差异的基因预测或验证相关的分子机制及功能。2016 年发表在 nature protocols 上一篇关于转录本精确定量[1]的文章：文章中以 HISAT + Stringtie + Ballgrown 的...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
2022
06-27

老司机带你解锁蛋白质互作网络分析

蛋白质互作网络是由蛋白通过彼此之间的相互作用构成，来参与生物信号传递、基因表达调节、能量和物质代谢及细胞周期调控等生命过程的各个环节。系统分析大量蛋白在生物系统中的相互作用关系，对了解生物系统中蛋白质的工作原理，了解疾病等特殊生理状态下生物信号和能量物质代谢的反应机制，以及了解蛋白之间的功能联系都有重要意义。那么如何分析蛋白质互作网络？如何发现复杂网络的关键蛋白和子网络？如何使用马尔科夫（MCL）... 阅 读 全 部 >
2022
06-20

不可错过的单细胞转录组研究新维度：空间转录组

把病理切片裂解制备成单细胞悬液，得到了“是什么”，却丢失了“在哪里”。如何兼得类型和位置信息呢？follow me 跟小编一起解开空间转录组技术的面纱吧。在生命科学研究的道路上，历经了多组学联合覆盖“面“的，单细胞技术涉及“点“的研究历程，为了更加深入的对生命机制，疾病机理等研究，科学家不断发明新的技术，丰富新的维度，空间转录组技术也由此得到了很大的提升，操作上由繁至简，技术上由少...阅读全文&... 阅 读 全 部 >
2022
06-17

转录组专题——关于样本重复性问题小技巧

目前，转录组测序仍是应用最广的高通量测序技术之一，很多研究课题是关于基因表达潜在的机制，并已经发现了一些现象，但分子机制还不清楚。而做转录组测序特别适合用于分子机制探究，可以获得样本中几乎所有的mRNA信息。关于转录组领域的研究，应用范围极为广泛。如可研究同一个体不同组织之间的基因表达差异；或者不同的外界处理条件下（病毒、光照、紫外、干旱、高温和高盐胁迫等），对基因表达的影响。在我们正式进行转录组... 阅 读 全 部 >
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