博文
- 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 ...
- 免费Linux系统和生信宝典原创学习教程
- 生物信息的学习离不开Linux系统，不管自己写命令处理数据，还是使用现有的工具。Linux对我们来讲最重要的是它强大的命令行功能，可以快速、批量、灵活的处理数据的提取、统计和整理等耗时耗力的重复性工作。事实上在日常生信分析中，多数整理工作也都是用Linux命令的组合完成的，相比于写完整的Python或Perl程序更简便快捷 ...
- 2018 Cell系列相变最强综述，未来已来，你在哪？
- 导读 Trends in Cell Biology (Cell系列综述, 2018 IF: 18.564）于2018年6月1日在线发表了Steven Boeynaems（PhD Biomedical sciences, Stanford University School of Medicine, 一作兼通讯）撰写的关于蛋白质相位分离综述一文《Protein Phase Separation: A New Phase in Cell Biology》。蛋白质相变做为 ...
- 2018 Cell系列相变最强综述，未来已来，你在哪
- Jump to... 导读 摘要 Highlights 名词解释 1 介绍 2 无膜细胞器通过相位分离形成 3 体内外蛋白质相位分离的分子决定因素 4 无膜细胞器的物质形态：液体，水凝胶，团簇 5 特异性的产生与维持 6 时空调节 7 疾病、病理及衰老 8 通向新的治疗途径 ...
- SOM基因表达聚类分析初探
- 上周的 暑期生信黑马培训 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。 SOM分析基本理论 SOM (Self-Organizing Feature Map,自组织特征图)是 ...
- 2018升级版Motif数据库Jaspar
- R包ggseqlogo 绘制seq logo图 和 Seq logo 在线绘制工具–Weblogo 介绍了如何用R脚本和在线工具绘制seq logo图，用于展现转录因子或修饰酶等结合序列的偏好性。 JASPAR数据库 (http://jaspar.genereg.net/) 提供了转录因子与DNA结合位点motif最全面的公开数据，共收集了脊椎动物、植物、昆虫、线虫、真菌和尾索 ...
- 可视化文章集锦
- 可视化套路、配色和编辑 学术图表的基本配色方法 数据可视化基本套路总结 史上最全的图表色彩运用原理 论文图表基本规范 文章用图的修改和排版 (1) 文章用图的修改和排版 (2) 在线绘图和插件 简单强大的在线绘图 简单强大的在线绘图-升级版 你和PPT ...
- DESeq2差异基因分析和批次效应移除
- DESeq2差异基因分析和批次效应移除 差异基因鉴定 基因表达标准化 不同样品的测序量会有差异，最简单的标准化方式是计算 counts per million (CPM) ，即原始 reads count 除以总reads数乘以1,000,000。 这种计算方式的缺点是容易受到极高表达且在不同样品中存在差异表达的基因的影响；这些基因的打开或 ...
本页有 3 篇博文因作者的隐私设置或未通过审核而隐藏
