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- 置顶 · 学习生物信息的第二好教程
- 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 ...
- 知乎阅读三百万的生信学习指南
- 作为本科学生物，硕博转行生物信息的人，经常会被人问起，为啥学习生物信息了呢？这背后通常会带着一些困惑，生物信息分析好不好学？ 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 ...
- 万能转换：R图和统计表转成发表级的Word、PPT、Excel、HTML、Latex、矢量图等
- R包 export 可以轻松的将R绘制的图和统计表输出到Microsoft Office（Word，PowerPoint和Excel），HTML和Latex中，其质量可以直接用于发表。 你和PPT高手之间，就只差一个I幻灯片式 Excel改变了你的基因名，30％相关自然文章受影响，NCBI也受波及 特点 可以用命令将交互式R图或 ggplot2 ， Lattice ...
- 这些基因的名字太有才了，研究一下都可以发10分文章
- 2019/10/03 修改版：这篇刚发的时候，评论里有老师补充了 3个fun gene names，这次添加在了文末的表格中。时间一直在走，一个月，六个月，十年，七十年，仿佛过了很多年，感觉却只有一瞬间，新关注的朋友很多，所以想着做个“旧文新看 ”，之后也会有类似文章，欢迎各位评论，分享想法。 作为一个人的代号，名字既可 ...
- 2019年诺贝尔生理医学奖揭晓 |动图展示历年生理学奖
- 斯德哥尔摩时间10月7日11时30分（北京时间10月7日17时30分），2019年诺贝尔生理或医学奖揭晓。 图片来源于 https://nobelprize.org William G. Kaelin Jr, Sir Peter J. Ratcliffe和 Gregg L. Semenza (图片由左至右) 三位科学家因为发现细胞如何感应并适应氧气变化的分子机制而获得了2019年诺贝尔生理或医学 ...
- 基因表达聚类分析之初探SOM
- 之前的 培训 有老师提出要做SOM分析，最后卡在 code plot 只能出 segment plot 却出不来 line plot 。查了下，没看到解决方案。今天看了下源码，设置了一个参数，得到 趋势图 。也顺便学习了SOM分析的整个过程，整理下来，以备以后用到。 更多聚类相关见： 基因共表达聚类分析和可视化 聚类分析factoextra ...
- cellassign：用于肿瘤微环境分析的单细胞注释工具（9月Nature）
- 作者：苑晓梅 责编：SXY 单细胞测序对许多复杂组织重新进行分解分析，打破了我们对细胞类型的固有认知。通常情况下，研究人员首先通过无监督聚类，获得细胞簇，然后根据Marker基因手动注释每个簇可能的细胞类型，或者应用label transfer比对到已经分型的数据确定自己研究的细胞类型 （这也是单细胞整合分析的一个关 ...
- 诺奖文章里面的动图绘制教程来了！！
- 作者：严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生（生物信息学方向）伪码农，R语言爱好者，爱开源。生信宝典对代码进行了系统测试和解释。 严涛老师的绘图教程还有： ggplot2学习笔记之图形排列 R包ggseqlogo |绘制序列分析图 ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色) 简介 R-Ladies是一个世界性 ...
- Nature重磅综述 |关于RNA-seq，你想知道的都在这
- 热度 1
- 摘要 RNA测序（ RNA-seq ）在过往十年里逐渐成为全转录组水平分析 差异基因 表达和研究mRNA差异剪接必不可少的工具。随着 二代测序技术 (NGS) 的发展，RNA-seq的应用也越来越广。现已经可以应用于很多RNA层面的研究，比如单细胞基因表达、RNA翻译（ translatome ）和RNA结构组（ structurome 结构组学）。新的有意思的 ...
- R语言可视化学习笔记之ggridges包
- 作者：严涛浙江大学作物遗传育种在读研究生（生物信息学方向）伪码农，R语言爱好者，爱开源。 严涛老师的绘图教程还有： gganimate | 诺奖文章里面的动图布局教程来了！！ ggplot2学习笔记之图形排列 R包ggseqlogo |置换序列分析图 ggplot2高效实用指南（可视化脚本，工具，套路，配色 ...
- “单细胞”前瞻 |新型微滴反应筛选技术&ATAC-seq数据分析新篇章
- 来源：www.im.cas.cn/xwzx2018/kyjz/201910/t20191009_5405438.html http://life.tsinghua.edu.cn/publish/smkx/11191/2019/20191009170114780764738/20191009170114780764738_.html 新型微滴反应筛选技术 中科院微生物所微生物资源前期开发国家重点实验室 杜文斌研究组和黄力研究组 共同 ...
