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置顶 · 学习生物信息的第二好教程
2017-7-7 08:15
生信的作用越来越大,想学的人越来越多,不管是为了以后发展,还是为了解决眼下的问题。但生信学习不是一朝一夕就可以完成的事情,也许你可以很短时间学会一个交互式软件的操作,却不能看完程序教学视频后就直接写程序。也许你可以跟着一个测序分析流程完成操作,但不懂得背后的原理,不知道什么参数需要修改,结果可以出 ...
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什么?你做的差异基因方法不合适?
陈同 2020-8-31 21:49
单细胞系列教程 收藏 北大生信平台” 单细胞分析、染色质分析” 视频和PPT分享 Science:小鼠肾脏单细胞转录组+突变分析揭示肾病潜在的细胞靶标 10X单细胞测序分析软件:Cellranger,从拆库到定量 Hemberg-lab单细胞转录组数据分析(一)- 引言 Hemberg-lab单细胞转录组数据分析(二)- ...
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高通量数据中批次效应的鉴定和处理(五)- 预测并校正可能存在的混杂因素...
陈同 2020-8-31 21:48
生物信息学习的正确姿势 NGS系列文章包括 NGS基础 、转录组分析( Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这 )、ChIP-seq分析( ChIP-seq基本分析流程 )、单细胞测序分析( 重磅综述:三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程 (原理、代码和评述) )、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据 ...
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送书|高通量数据中批次效应的鉴定和处理(四)- 在差异基因鉴定过程中移除批次效应...
陈同 2020-8-31 21:48
生物信息学习的正确姿势 NGS系列文章包括 NGS基础 、转录组分析( Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这 )、ChIP-seq分析( ChIP-seq基本分析流程 )、单细胞测序分析( 重磅综述:三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程 (原理、代码和评述) )、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据 ...
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高通量数据中批次效应的鉴定和处理(三)- 如何设计尽量避免批次影响
陈同 2020-8-31 21:47
生物信息学习的正确姿势 NGS系列文章包括 NGS基础 、转录组分析( Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这 )、ChIP-seq分析( ChIP-seq基本分析流程 )、单细胞测序分析( 重磅综述:三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程 (原理、代码和评述) )、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据 ...
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高通量数据中批次效应的鉴定和处理(二)
陈同 2020-8-31 21:46
前文讲了什么是批次效应和有哪些影响 ,我们继续往下看…… 怎么确认数据有无受到批次效应影响 通过样品的层级聚类热图+样品属性信息的注释来展示样品聚类结果有无受批次效应的影响 。如下面右图中可见 WT_1 样品在聚类分支上与其它样品处于不同的分支,而从列注释图可以看到 WT_1 的 seqPlatform 和 batch 信 ...
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高通量数据中批次效应的鉴定和处理(一)
陈同 2020-8-31 21:46
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一文掌握Conda软件安装:虚拟环境、软件通道、加速solving、跨服务器迁移
陈同 2020-8-31 21:37
生物信息学习的正确姿势 NGS系列文章包括 NGS基础 、 在线绘图 、转录组分析( Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这 )、ChIP-seq分析( ChIP-seq基本分析流程 )、单细胞测序分析( 重磅综述:三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程 )、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘( ...
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一句话加速grep近30倍
陈同 2020-8-10 16:00
生物信息学习的正确姿势 NGS系列文章包括 NGS基础 、转录组分析( Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这 )、ChIP-seq分析( ChIP-seq基本分析流程 )、单细胞测序分析( 重磅综述:三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程 (原理、代码和评述) )、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据 ...
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高通量数据中批次效应的鉴定和处理(六)- 直接校正表达矩阵
陈同 2020-8-10 15:59
生物信息学习的正确姿势 NGS系列文章包括 NGS基础 、转录组分析( Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这 )、ChIP-seq分析( ChIP-seq基本分析流程 )、单细胞测序分析( 重磅综述:三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程 (原理、代码和评述) )、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据 ...
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图形解读系列 | 散点图也不简单
陈同 2020-7-9 14:03
识图:先理解 每个点是什么 (点代表基因、样品、通路或其它的,这个认识可以来自于常识,来自于自己对数据的认识,或来自于文章作者的描述),然后看 横轴代表什么 、 纵轴代表什么 ,再看图例中展示的其他信息如颜色、大小和形状分别代表什么。这些都理顺了,图理解就不难了。 来源:https://www.r-graph-galle ...
个人分类: 生物信息|11025 次阅读|没有评论

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