Monthly Archives: 1月 2020

一 20

oligo包可以处理agilent芯片吗

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在文献 J Natl Cancer Inst. 2018 Jul ；题目是：Intratumor Heterogeneity of the Estrogen Receptor and the Long-term Risk of Fatal Breast Cancer，看到该研究使用的是agilent表达芯片，老实说我其实不太喜欢这个公司的芯片，从数据分析的角度来说，因为其R包非常少。不过作为生信技能树，我们不得不全面建设不同类型数据分析流程，所以还是硬着头皮啃一下这个数据分析： Continue reading →

一 20

M3Drop用法的修改

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两年前我们介绍的用米氏方程解决单细胞转录组dropout现象的文章提出的那个算法，被包装到了R包，是：M3Drop ，文章最开始 2017年发表在biorxiv的是：Modelling dropouts for feature selection in scRNASeq experiments 后来（2019）published in Bioinformatics doi: 10.1093/bioinformatics/bty1044 ，而且整个包的使用方法发生了变化，值得记录和分享一下。 Continue reading →

一 20

lncRNA芯片的探针到底该如何注释到基因组信息呢

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昨天发布了 GEO数据库中国区镜像横空出世，粉丝们都很happy，因为确实解决了他们的一个拦路虎，以后下载GEO数据再也不用去网吧了。但是部分粉丝提出了更过分的要求，说自己没有服务器，我以前的教程：（重磅！价值一千元的R代码送给你）芯片探针序列的基因组注释 他们跟随起来很困难，希望我随便把所有的gpl也注释一波提供给大家。 Continue reading →

一 20

infercnv输入文件的制作

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有粉丝反映跟着我们的教程：使用inferCNV分析单细胞转录组中拷贝数变异 ，但是第一步3个输入文件就制作失败，值得单独写教程强调一下这个解决方案。当然了，如果你还卡在第一步安装R包，请看我昨天在生信菜鸟团的教程：有些R包是你的电脑操作系统缺东西，但也有一些不是 。然后就可以查看https://github.com/broadinstitute/inferCNV/wiki 的示例代码： Continue reading →

一 20

GSVA或者GSEA各种算法都是可以自定义基因集的

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表达矩阵的标准分析通常是不够的，定位到成百上千个有统计学显著变化的差异表达基因后，同样是可以有成百上千个生物学功能注释（最出名的是GO功能和KEGG通路），普通的超几何分布检验已经不能满足大家多元化的分析了，所以就有了大家耳熟能详的GSEA分析，以及绝大部分人比较陌生的GSVA分析。 Continue reading →

一 20

GEO数据库中国区镜像横空出世

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接收到太多的粉丝求助，想下载个表达矩阵做一下数据挖掘偏偏第一步就卡住了，数据文件下载半天毫无动静，或者下载到99%就卡死了。如果我恰好在电脑旁，通常会帮忙下载后微云或者百度云传递给粉丝，但这毕竟不是长久之计，经过个把月的不懈努力，我终于把全部的GEO数据库里面的表达芯片数据都下载并且全部格式化处理成为r数据文件，并且购置一个2万块钱的腾讯云服务器来存放它们，供广大粉丝使用！ Continue reading →

一 20

featureCounts结果对接DEXSeq

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featureCounts我们粉丝都耳熟能详了，我们转录组流程介绍的对比对后的bam文件基于基因注释文件定量的首选软件，用法非常简单，关键是速度飞快，吊打htseq-counts几条街，而用DEXSeq分析可变剪切，外显子差异表达呢，我们以前也分享过用法，那个时候是使用示例的表达矩阵。 Continue reading →