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肿瘤外显子数据处理系列教程(结语)

咱们生信菜鸟团的周一专栏经历了《学徒数据挖掘》以及《肿瘤外显子》两个话题,目前也在逐渐过渡到《生信工作咨询》,后台的粉丝一直在呼唤前面两个话题的回归。不得不说,非常难,坚持写笔记这件事呢并不是在写,而是在坚持,在生信知识整理和分享这个领域,我算是一个老兵了,现在其实也有一些乏力。
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在Linux服务器里面安装GISTIC软件

五六年前我就写过GISTIC软件的安装及使用教程,不过那个时候针对的还是SNP6.0这样的拷贝数芯片。GISTIC这个软件在TCGA计划里面被频繁使用者,用这个软件的目的很简单,就是你研究了很多癌症样本,通过芯片或者肿瘤外显子测序+得到了每个样本的拷贝数变化信息,一般是segment结果,可以解释为CNV区域,需要用GISTIC把样本综合起来分析,寻找somatic的CNV,并且注释基因信息。

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用WES和RNA-Seq数据提取到的somatic SNVs不一致

全外显子测序(WES)和RNA测序(RNA-Seq)是二代测序(NGS)的两个主要平台,其中WES主要用于发现DNA变异,而RNA-Seq的使用集中在基因表达量的测量,我在生信技能树B站都分享过这两方面数据的处理视频教程:

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英语为主的生物信息学交流平台大家有推荐的吗

前面提到了:我教程的第一个外国读者,不少海外读者开始follow我的教程了。诚然,自己这些年写了一万多篇教程了,很多其实可以也值得输出到海外,但是限于母语的惯性,并不想耗费时间写英文版教程。好在我有很多学徒,招募一些优秀者组成翻译小分队,帮我把《生信技能树》公众号一些阅读量比较好的教程翻译后输出到英语为主的生物信息学交流平台。

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一个甲基化芯片数据被挖掘好几次(学徒作业)

前面我在《生信技能树》的教程:什么,你感兴趣的GEO数据集没有关联到原始文献出处,提到了一个GSE数据集是可以关联到很多文献,如果这个数据集被挖掘过。但是举例子的时候留空白了,居然被眼尖的读者指出来了。其实写教程有时候很耗费时间,我不想为了一个教程再去临时查询资料做整理,但是即使不举例,相信大家也是能看懂的。恰好我最近看到了一个数据集就关联到了3个文章,数据在:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE66313

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生信技能树携云筏科技免费向高校学生赠送Linux学习型服务器1年!

不知道大家是否还记得《云筏科技》呢,我们《生信技能树》已经多次推广了他们的科研云计算产品,不管是618活动的6.18折扣以及818活动的8折,基本上都是亏本赚吆喝。8折促销,就是:

  • 学习型(共享24核64G内存)-海外,8折抢购价 400
  • 进阶型(共享36核128G内存)-国内,8折抢购价 960
  • 进阶型(共享36核128G内存)-海外,8折抢购价 1152
  • 专业型(共享48核256G内存)-国内,8折抢购价 1920
  • 专业型共享48核256G内存)-海外,8折抢购价 2400

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