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都2020年了你还在用tophat吗

五年前我在生信菜鸟团博客写过一个《RNA-seq流程需要进化啦》,上面分享过:

Tophat 首次被发表已经是6年前

Cufflinks也是五年前的事情了

Star的比对速度是tophat的50倍,hisat更是star的1.2倍。

stringTie的组装速度是cufflinks的25倍,但是内存消耗却不到其一半。 Continue reading

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甲基化芯片数据下载如何读入到R里面

数据是一切的开始,前面我们介绍了一些背景知识,主要是理解什么是DNA甲基化,为什么要检测它,以及芯片和测序两个方向的DNA甲基化检测技术。具体介绍在:甲基化的一些基础知识,也了解了甲基化芯片的一般分析流程 。既然要开始甲基化芯片数据挖掘实战,那么首先要有数据咯!需要区别的是甲基化芯片样本的idat原始文件,以及甲基化信号值矩阵。前面我们介绍了如何在GEO里面下载甲基化数据,拿到的数据文件必须要导入到R里面才能分析,现在我们就讲一下不同数据如何导入R里面。 Continue reading

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甲基化信号值的差异分析也许不应该是看logFC

最近在系统性整理DNA甲基化相关文献,也顺便在生信技能树分享教程:

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甲基化信号值矩阵差异分析主要图表

差异分析永远是最平易近人的策略,我们前面整理的各种系列教程,miRNA的,lncRNA的,mRNA芯片或者测序,circRNA系列的,都会得到表达矩阵,然后走差异分析。只不过是不同统计学分布的表达矩阵,后续使用不同R包而已,得到的差异分析结果的解释又取决于生物学背景,是否了解circRNA等分子。 Continue reading

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乳腺癌单细胞水平的病理特征研究

2013年,“单细胞测序”被nature杂志选为“年度技术”,以突出这项技术可以对单个细胞进行DNA和RNA测序,进而让科学家能够推断不同细胞的生物学差异。从此单细胞测序飞速发展,扩大了我们对细胞异质性及其对细胞功能的影响的认识,我们单细胞天地也是这两年集中火力系统性整理了大量单细胞数据分析经验Continue reading

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生信技能树的2019年终总结

节日的气氛不适合静下心来学习,追求完美的后果就是无限拖延,感谢公众号的机制是每日一发,生产力之王!阳历元旦节我摸鱼了一下2019年终总结:2019年终总结-如果我的优秀伤害到了你 其实也是因为在做总结的过程中,感觉每个细节都是可以无限扩展,追求完美的后果就是没有产出。 Continue reading