clusterProfiler没有显性的接口,但是可以直接扣取clusterProfiler里的函数. 核心函数就是get_GO_data GO_DATA <- get_GO_data("org.Hs.eg.db", "BP", "SYMBOL") 可以看到输入的是GO数据库,选定类别,基因名字类型,输出的就是整个数据库. 但是想调用这个函数没那么简单,得导入一系列的基础函数. 一个常见的任务就是获取GO数据库里所有的cell cycle相

做了好久的RNA-seq分析,基因表达也在口头溜了几年了,但似乎老是浮在表面. 对一件事的了解程度决定了你的思维深度,只想做技工就不用想太多,想做大师就一定要刨根问底. 老是说基因表达,那么什么是基因表达?我们测序得到的基因表达其实只是一种表型,是样本的一个快照,和普通的身高体重之类的连续型表型类似. 常规的转录组分析本质上都是表型分析,clustering.pseudotime.DEG.marker,在这些分析中,每个基因都是独立的维度,属于静态的分析,此时我们关注的是某个基因的功能分析,比如

前言 一般而言,我们做完pathway富集分析,就做下气泡图或bar图来进行展示,但它们实际上只考虑了富集因子和Pvalue.如果我们不关注这两个因素,而是在乎样本本身的pathway丰度呢? 对于KEGG热图绘制,大部分是做到KO层级,因为基因/蛋白和KO的绝大部分都是一对一的对应关系.如果一定要做Pathway的丰度热图呢?一般的方法是将该通路中的基因/蛋白的丰度进行累加来表示该pathway的丰度. 好了,现在我们来计算并绘制热图吧. 数据处理 得到pathway富集分析结果文件一般是这样

使用limma.Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析易如反掌 Charity Law1, Monther Alhamdoosh2, Shian Su3, Xueyi Dong3, Luyi Tian1, Gordon K. Smyth4 and Matthew E. Ritchie5 1The Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research, 1G Royal Parade, Parkville, VIC 3052, Melbo

转载自https://mp.weixin.qq.com/s/pqbMXMkuqEXbLf31PTxGZQ KEGG简介 KEGG 数据库于 1995 年由 Kanehisa Laboratories 推出 0.1 版,目前发展为一个综合性数据库,其中最核心的为 KEGG PATHWAY 和 KEGG ORTHOLOGY 数据库.在 KEGG ORTHOLOGY 数据库中,将行使相同功能的基因聚在一起,称为 Ortholog Groups (KO entries),每个 KO 包含多个基因信息,并

KEGG数据库的使用方法与介绍 KEGG的数据 KEGG中的pathway是根据相关知识手绘的,这里的手绘的意思可能是指人工以特定的语言格式来确定通路各组件的联系:基因组信息主要是从NCBI等数据库中得到的,除了有完整的基因序列外,还有没完成的草图:另外 KEGG中有一个“专有名词”KO(KEGG Orthology),它是蛋白质(酶)的一个分类体系,序列高度相似,并且在同一条通路上有相似功能的蛋白质被归为一组,然后打上KO(或K)标签.下面就首先来讲一下KEGG orthology. 任找一个

------------------------------- Long noncoding RNAs are rarely translated in two human cell lines. (蛋白,多肽) Bánfai B, Jia H, Khatun J, Wood E, Risk B, Gundling WE Jr, Kundaje A, Gunawardena HP, Yu Y, Xie L, Krajewski K, Strahl BD, Chen X, Bickel P, Gi

作业要求: 实现这个功能的软件也很多,还是烦请大家先自己搜索几个教程,入门请统一用htseq-count,对每个样本都会输出一个表达量文件. 需要用脚本合并所有的样本为表达矩阵.参考:生信编程直播第四题:多个同样的行列式文件合并起来 对这个表达矩阵可以自己简单在excel或者R里面摸索,求平均值,方差. 看看一些生物学意义特殊的基因表现如何,比如GAPDH,β-ACTIN等等. [1]安装计数软件:htseq-count # conda安装 $ conda install -c bioconda

http://www.freebuf.com/articles/system/30037.html使用TCP/IP协议栈指纹进行远程操作系统辨识 Fyodor <fyodor@insecure.org> (insecure.org) 1998-10-18 最后修改:1999-4-10 译者neko <neko@126.com> 2000-6-30 本文可以自由分发 概述 本文讨论了如何查询一台主机的TCP/IP协议栈来收集宝贵的信息.首 先,我列举了栈指纹之外的几种“经典的”操作系

RNA -seq RNA-seq目的.用处::可以帮助我们了解,各种比较条件下,所有基因的表达情况的差异. 比如:正常组织和肿瘤组织的之间的差异:检测药物治疗前后,基因表达的差异:检测发育过程中,不同的发育阶段,不同的组织之间的基因表达差异 等 在所有检测的差异类型中,最常用的一种检测就是:检测所有mRNA的表达量的差异. 还可以检测 RNA 的结构上的差异.例如:mRNA的剪接方式的差异,即“可变剪接”:还可以检测“融合基因”,同时还可以检测基因单点突变导致的SNP. 测序方法.步骤:人的细胞

灵敏度高 == 假阴性率低,即漏检率低,即有病人却没有发现出来的概率低. 用于判断:有一部分人患有一种疾病,某种检验方法可以在人群中检出多少个病人来. 特异性高 == 假阳性率低,即错把健康判定为病人的概率低. 用于:被某种试验判定为患病的人中,又有多少是真的患了这种病的. 好的检测方法:有高的灵敏度(低的假阴性率).同时又有高的特异性(低的假阳性率). ROC 曲线: 横轴:100 — 特异性..即100减去特异性,特异性高,100减去特异性就低,故越小越好. 纵轴:灵敏度值. ROC分析图的

 人类全基因组测序06 SNP(single nucleotide polymorphism):有了10倍以上的覆盖深度以后,来确认SNP信息,就相当可靠了. 一个普通黄种人的基因组,与hg19这个参考基因组序列相比,会有350万个左右的SNP.又有大概2万个是落在外显子上的,而非同义的SNP有大概9千个. 所谓非同义的SNP,就是这些SNP是会引起蛋白质的序列变化的. indel:(insertion & deletion)是指小于50个bp以内的微小的插入.和缺失突变.一个普通黄种人的基因组

最近空闲时间在研究Semi-Direct Monocular Visual Odometry(SVO)[1,2],觉得它值得写一写.另外,SVO的运算量相对较小,我想在手机上尝试实现它. 关于SVO的介绍,有两篇博客介绍得非常好,因此我这里只简单提一下大概的思路,重点讲解了一下深度滤波器的原理. svo: semi-direct visual odometry 论文解析 SVO 代码笔记 一步步完善视觉里程计1--项目框架搭建 姿态估计 估计初始姿态 利用相邻两帧之间的特征点对,计算相对位姿.

在前面分析的时候也分析了部分筛选操作(详见),我们接着分析,把主要的几个分析一下. jQuery.fn.find( selector ) find接受一个参数表达式selector:选择器(字符串).DOM元素(Element).jQuery对象.分两种情况处理: 第一种,如果传入的参数是非字符串,则先通过jQuery选择器将selector查找出来,然后过滤出包含于当前jQuery对象所匹配的元素的节点. if ( typeof selector !== "string" ) { s

Chkdsk是系统检查磁盘当前状态的一个命令,启动它可以显示磁盘状态.内存状态和指定路径下指定文件的不连续数目.选择“开始→运行”输入“Chkdsk”回车,即可启动Chkdsk,它会自动校验文件并将丢失的链接转换成文件. 更多关于Chkdsk: 基于所用的文件系统,创建和显示磁盘的状态报告.Chkdsk 还会列出并纠正磁盘上的错误.如果不带任何参数,chkdsk 将显示当前驱动器中的磁盘状态. 语法 chkdsk [volume:][[Path] FileName] [/f] [/v] [/r]

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1007 题意:给你n(2<=n<=10^6)个点的坐标,然后找到两个点使得他们之间的距离最小,然后输出最小距离的一半; 先把n个点按x坐标排序,然后求左边n/2个和右边n/2个的最近距离,最后合并. 首先,假设点是n个,编号为1到n.我们要分治求,则找一个中间的编号mid,先求出1到mid点的最近距离设为d1,还有mid+1到n的最近距离设为d2.这里的点需要按x坐标的顺序排好,并且假设这些点中,没

% 常使用的对象查看和设置函数 % .get.set函数 ) % 获得句柄值为0的对象的属性,即显示器对象属性 plot([:]); % 绘制一幅图 title('示例'); % 增加text对象 % 获得figure的所有子对象 allchild(gcf) % 查看子对象类型 )) % type属性可以看到子对象类型 % 获得静态文本“示例”的句柄并进行设置 h = findobj(allchild(gca), 'String', '示例'); , 'FontWeight', 'bold');

参考:KEGG数据库中文教程 - 博奥  &[学习笔记]KEGG数据库 - 微信 学习一个技能最主要的事情你必须知道,那就是能通过它来做什么? KEGG数据库里面有什么? 如何查询某一特定的代谢途径(pathway)的信息,例如Glycolysis / Gluconeogenesis? 如何查询某一化合物的信息,例如Pyruvate? 如何查询Pyruvate涉及了哪些生化反应? 如何查询某一基因的信息,例如gltA ? 如何知道Bacillus subtilis是否有gltA? 如何查询 gl

随着计算机网络技术的发展,作为全球最大计算机网络——I n t e r ac t已成为当今信息社会重要的基础信息设施.在工业测控.智能仪器.智能家庭等领域,大量应用嵌入式设备接人 I n t e r n e t的需求使得嵌入式 I n t e r ac t 技术日益成为研究的热点.嵌入式设备接人 I n t e r n e t的关键是如何在硬件资源有限的嵌入式设备中实现 T C P / I P协议簇.实现复杂的 T C P/ I P协议会占用其大量重要资源,这必然会影响嵌入式设备的性能,增加系统

K-th Number Time Limit: 20000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 47066   Accepted: 15743 Case Time Limit: 2000MS Description You are working for Macrohard company in data structures department. After failing your previous task about key inse

posters 时间限制:1000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:6   描述 The citizens of Bytetown, AB, could not stand that the candidates in the mayoral election campaign have been placing their electoral posters at all places at their whim. The city council has finally de