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

RNA-seq是利器,大部分做实验的老板手下都有大量转录组数据,所以RNA-seq的分析需求应该是很大的(大部分的生信从业人员应该都差不多要沾边吧). 普通的转录组套路并不多,差异表达基因.富集分析.WGCNA network以及一些没卵用的花式分析.DEG分析是基础,up and down,做个富集,了解一下处理后到底是什么通路被改变了:WGCNA主要就是根据相关性来找出一些co-express的gene module. 单细胞的转录组的玩法就比较多了,可以理解为超多样本的普通转录组,普通转录

一直都搞不清楚这两者的具体区别. 其实初学者搞不清楚很正常,因为它们的本质是相通的,都是对基因进行归类注释的数据库. 建议初学者自己使用一下这两个数据库,应该很快就能明白其中的区别. (抱歉之前没讲清楚,甚至有可能误导大家了) 以下以一个案例来详细说明两者的区别: 推荐一个没有任何基础的人都能使用的gene set注释工具 http://www.webgestalt.org/option.php GCLC TFPI HSPB6 TSPOAP1 ITGA2B OSBPL7 BAIAP2L1 NOS

http://software.broadinstitute.org/gsea/index.jsp GSEA(Gene Set Enrichment Analysis)是一种生物信息学的计算方法,用于确定是否存在这样一个基因集,能在两个生物学状态中显示出显著的一致性的差异.表达谱数据里的基因数目众多,我们需要对基因进行功能注释,看哪些基因属于同一通路,以及该通路上的上调.下调情况,这就是富集分析了. 例如2019年4月在Cancer cell(PMID 30991027)上发表的一篇文章中有一张

原因:表结构错误或 与 映射文件不一致 org.springframework.dao.InvalidDataAccessResourceUsageException: could not extract ResultSet; SQL [n/a]; nested exception is org.hibernate.exception.SQLGrammarException: could not extract ResultSet.

所有cs端工具集成了一个工具面板 -打开(IE) Map工具系列-01-Map代码生成工具说明 Map工具系列-02-数据迁移工具使用说明 Map工具系列-03-代码生成BySQl工具使用说明 Map工具系列-04-SQL合并执行工具 Map工具系列-05-添加业务参数工具 Map工具系列-06-销售营改增历史数据处理工具 Map工具系列-07-TFS变更集提取工具 Map工具系列-08-map控件查看器 Map工具系列-09-文件自动对比合并工具 more... 微信小程序之明源商城系列 1.

随着人类基因组计划(Human Genome Project)即全部核苷酸测序的即将完成,人类基因组研究的重心逐渐进入后基因组时代(Postgenome Era),向基因的功能及基因的多样性倾斜.通过对个体在不同生长发育阶段或不同生理状态下大量基因表达的平行分析,研究相应基因在生物体内的功能,阐明不同层次多基因协同作用的机理,进而在人类重大疾病如癌症.心血管疾病的发病机理.诊断治疗.药物开发等方面的研究发挥巨大的作用.它将大大推动人类结构基因组及功能基因组的各项基因组研究计划.生物信息学在基因组

引用自https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NjU4ODQ2MQ==&mid=2247484662&idx=1&sn=194668553f954e231f4526f5c944a195&chksm=fdf84cb4ca8fc5a2c0e8355377f9d6abdc4fa36b304aa8c533b5e82e49de30d443366ff3346a&mpshare=1&scene=1&srcid=09097IKbsc

在我之前的帖子单细胞分析实录(7): 差异表达分析/细胞类型注释里面,我已经介绍了如何使用SingleR给单细胞数据做注释,当时只讲了SingleR配套的参考集.这次就讲讲如何使用自己定义/找到的基因集做注释,使用场景还是比较多的,比如想根据某篇论文里面的注释结果,给自己的数据做注释.本文配套的视频讲解已上传到B站,新手UP: TOP菌.gongzhong号后台回复20211023可获取本文所用到的示例数据和代码. 本次演示用到的数据集来自2020年发表在Nature Genetics的一篇结直

XML文件??? xml即可扩展标记语言,它可以用来标记数据.定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言. 里面的标签都是可以随心所欲的按照他的命名规则来定义的,文件名为roi.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <readingSession> <roi> <xCoord id="1">312</xCoord> <

假设想要计算ATP1A4基因上的外显子碱基覆盖度 首先查询这个基因所有exon的起始和终止位置,查询链接:http://grch37.ensembl.org/Homo_sapiens/Transcript/Exons?db=core;g=ENSG00000132681;r=1:160121360-160156767;t=ENST00000368081 如下图所示,可以看到该基因有6个转录本,假定选择第二个转录本ENST00000470705.1,点击进去,显示该转录本有5个外显子 具体外显子的详

熟悉了一段时间的Bash编程,因此借此任务操作一把bash编程,主要涉及到Redis单节点与Redis集群的操作 1. 任务背景 近日有个任务需要将历史的Redis(主从节点)中的数据迁移至Redis集群中.相关条件与要求如下: (1) 历史Redis以及新的Redis集群分别部署在北京.合肥.广州三地 (2) 待迁移的Redis数据只存在合肥环境 (3) 需要从一个节点访问三地的Redis集群或历史Redis节点 (4) 待迁移的Redis中的数据量大概为2000W+ (5) 迁移完成后需抽样

上一节中,我们采用了一个自定义的网络结构,从头开始训练猫狗大战分类器,最终在使用图像增强的方式下得到了82%的验证准确率.但是,想要将深度学习应用于小型图像数据集,通常不会贸然采用复杂网络并且从头开始训练(training from scratch),因为训练代价高,且很难避免过拟合问题.相对的,通常会采用一种更高效的方法--使用预训练网络. 预训练网络的使用通常有两种方式,一种是利用预训练网络简单提取图像的特征,之后可能会利用这些特征进行其他操作(比如和文本信息结合以用于image capti

这篇文章更多的是对于混乱的中文资源的梳理,并补充了一些没有提到的重要参数,希望大家不会踩坑. 1. 简介 1.1 背景 WGCNA(weighted gene co-expression network analysis,权重基因共表达网络分析)是一种分析多个样本基因表达模式的分析方法,可将表达模式相似的基因进行聚类,并分析模块与特定性状或表型之间的关联关系,因此在基因组研究中被广泛应用. 相比于只关注差异表达的基因,WGCNA利用数千或近万个变化最大的基因或全部基因的信息识别感兴趣的基因集,并

HumanNet v2:用于疾病研究的人类基因网络人类基因网络已被证明在疾病研究的许多方面都很有用,已经开发了许多基于网络的策略来产生关于基因 - 疾病 - 药物关联的假设.预测和组织与特定疾病最相关的基因的能力已被证明是特别重要的.我们之前通过使用贝叶斯统计框架整合各种类型的组学数据,开发了人类功能基因网络HumanNet,并展示了其检索疾病基因的能力.在这里,我们介绍HumanNet v2(http://www.inetbio.org/humannet),这是一个人类基因网络数据库,通过整合

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

前面我们讲过GO.db这个包,现在接着延伸topGO包,该包是用来协助GO富集分析 1)安装 if("topGO" %in% rownames(installed.packages()) == FALSE) {source("http://bioconductor.org/biocLite.R");biocLite("topGO")} suppressMessages(library(topGO)) ls("package:topGO&

目录 2010年1月:大豆基因组首次发表(Nature) 2010年12月:31个大豆基因组重测序(Nature Genetics) 2014年10月:野生大豆泛基因组(Nature Biotechnology) 2015年2月:大豆在驯化和改良过程中遗传多态性明显降低(Nature Biotechnology) 2017年8月:GWAS解析大豆重要性状网络(Genome Biology) 2018年8月:中国国审大豆品种中黄13的基因组完成(Science China Life Science

4.(2021.6.24)Briefings-生物信息学中的图表示学习:趋势.方法和应用 论文标题: Graph representation learning in bioinformatics: trends, methods and applications 论文期刊: Briefings in Bioinformatics 2021 论文地址: https://www.researchgate.net/profile/Haicheng-Yi/publication/354327323_G

参考链接: https://my.oschina.net/u/437232/blog/279530 http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/1423897 JdbcTemplate主要提供以下五类方法: execute方法:可以用于执行任何SQL语句,一般用于执行DDL语句: update方法及batchUpdate方法:update方法用于执行新增.修改.删除等语句:batchUpdate方法用于执行批处理相关语句: query方法及queryForX