因为样本数量比较可观，所以可以进行WGCNA分析。这里是并不需要选取所有的基因来做WGCNA分析，挑选的标准可以是top变异程度大的基因集合，或者显著差异表达的基因集合等等。...
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STEP6:WGCNA相关性分析 -
WGCNA学习：WGCNA分析原理本教程根据PlantTech的WGCNA课程编写，课程还是不错的，所以将该课程给大家分享一下。 WGCNA笔记第一弹 WGCNA分析原理 WGCNA应用场景 WGCNA分析实...
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2021-08-19WGCNA确定目标模块后如何找模块内的hubgene
WGCNA 分析确定重要模块之后，如何找模块内的hubgene？ 想找hubgene,必须先理解其概念：网络中处于核心位置的点（基因）。在WGCNA中，由于进行了无尺度化处理...
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蛋白质组学知识背景及分析流程蛋白质组知识背景 蛋白质组(proteome)：由一个细胞、一个组织或一个机体的基因组所表达的全部相应的蛋白质，是一个整体的概念。 蛋白质组学(proteomics)：以蛋白...
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WGCNA（6）：筛选 hub gene通过前期的分析，我们确定了感兴趣的module，但是module中又含有几十甚至上百的基因，下一步需要进一步筛选hub gene。 WGCNA（3）：基因模块与性状关联识别重...
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【6】蛋白质组学鉴定定量软件之MaxQuant1.简介 2016年，德国马普所的Cox和蛋白质组学领域巨擘Matthias Mann合作开发了MaxQuant软件（MQ），并发表在nbt上，protocol也相应发表在n...
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DIA技术及其软件工具介绍前言 关于蛋白质组学，你是不是已经听了太多公司的宣讲，介绍了一大堆的技术名词，反而越听越懵懂，脑袋一团乱麻？就和传话游戏一样，当我们接收了多手信息以后，得到的信息就越不准确。...
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非模式生物KEGG富集分析写在前面 因为我研究的物种比较小众，很多注释不完全，R包AnnotationHub中也没有对应信息，所以无法使用公共数据库进行kegg富集分析。所以自己尝试使用KAAS造一个...
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GATK4流程学习之RNA-Seq variant calling(SNP+INDEL)GATK4流程学习之背景知识与前期准备 - 简书[https://www.jianshu.com/p/97e803755fa6]GATK4流程学习之DNA-Seq varia...
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GATK4.1 call SNP
GATK4.0 和之前的版本相比还是有较大的不同，更加趋于流程化。 软件安装 点击此处 查看最新版本 GATK 简单说明 GATK分析简要流程 所需数据 ref.fa rea...
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DESeq2的多组比较
DESeq2 multiple group comparison (biostars.org)[https://www.biostars.org/p/357464/]说来也神...
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差异表达基因分析：差异倍数(fold change), 差异的显著性(P-value)Differential gene expression analysis：差异表达基因分析 Differentially expressed gene (DEG)：差异表达...
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WGCNA 挑选软阈值我们今天就搞清楚这两个问题：1.什么是无尺度分布2.手工计算软阈值 无尺度分布 假如我问大家，如果你想认识世界上的任何一个人，需要通过几个人来联系？ 6个。 这个就是6度分隔...
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生信杂谈：去除rRNA走的歪路-Soremerna 和 rRNAfilter在我们处理转录组或宏转录组数据时，去除rRNA数据是比较重要的环节之一，为什么呢？ 因为rRNA（核糖体 RNA）是基因组中高度丰富和保守的成分，不能为转录组学研究提供有用的...
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GEO/TCGA数据是否需要标准化的问题一.对于芯片数据： GEO中的Series Matrix File(s)通常是经过了标准化和对数转换的数据，但是不是所有的都是 具体判断方法： 表达量是否需要重新标准化： 可...
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判断GEO芯片数据表达矩阵是否需要log2转换通过exprs函数获取表达矩阵后我们可以通过以下三种方法判断是否需要进行log2转换 1.肉眼识别 最简单粗暴的方法就是，根据数值大小粗略估计：如果表达量的数值在50以内，通...
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如何在NCBI下载数据（包括批量下载）？NCBI（National Center for Biotechnology Information）https://www.ncbi.nlm.nih.gov/[https:...
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15.GO和KEGG分析非模式生物--大麦的GO和KEGG分析 分析思路1.首先查看Annotationhub（https://bioconductor.org/packages/release/b...
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