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组学数据分析
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    3大差异分析r包：DESeq2、edgeR和limma

    做差异分析需要的数据：表达矩阵和分组信息TCGA的数据只要表达矩阵就够了，因为其TCGA的样本ID比较特殊，样本ID的第14和15位是>=10还...

    6.5 Hayley笔记 42 138
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    04. EdegeR Limma DESeq

    Introduction 除了利用ballgown流程，目前比较流行的方法还是通过序列比对和计数获得的计数矩阵，然后用广义线性模型去评估和处理这...

    1.7 吴十三和小可爱的札记 0 7
  • 热图绘制

    从全部差异基因筛选出一定阈值（FC，P值）筛选以后得到差异基因，再从所有差异基因的表达矩阵中筛选出最终差异基因的表达矩阵操作 使用EXCEL的V...

    0.2 生信小白 0 3
  • 三、差异分析

    三大R包差异分析 可视化 三大R包差异基因对比 #########生信技能树课程笔记

    0.7 白米饭睡不醒 0 6
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    七、数据标准化和差异表达分析

    1.数据标准化 (1)标准化 (2)样本总体分布 (3)样本之间的相关性 2.差异表达分析 (1)limma包分析 (2)edgeR分析 (3)...

    1.2 白米饭睡不醒 3 22
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    2019-11-12 蛋白质组学数据中缺失值处理

    转发自http://crickcollege.com/news/170.html 有趣的小故事 美国作家Shel Silverstein有一篇经...

    0.5 iColors 0 6
  • 蛋白质组学数据的缺失值填充

    缺失值填充在数据分析领域的预处理过程绕不过去的一个坎，蛋白质组学也不例外，简单记录下，可能有些地方有其特殊之处。 分析缺失值来源：完全随机缺失（...

    0.4 生物信息与育种 3 8

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