写在前面的话：GSEA对于生物信息学技能的要求不高，以至于不需要太多的生信知识就能学会，这也成为了生物研究生的必备技能，如果你还不会的话，这篇教程将让你100%学会，只要你从...
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limma 差异分析透彻讲解基因表达差异分析是我们做转录组最关键根本的一步，edgeR+limma是目前最为推荐的方式。本文结合示例数据，将对这个过程进行梳理，让你明白limma包的why，what，h...
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使用limma、Glimma和edgeR对RNA-seq数据分析笔记1 摘要 简单且高效地分析RNA测序数据的能力正是Bioconductor的核心优势之一。在获得RNA-seq基因表达矩阵后，通常需要对数据进行预处理、探索性数据分析、差异表...
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14种单细胞测序去批次效应哪家强
今天跟大家分享的是2020年1月发表在Genome Biol.（IF：14.028）杂志上的一篇文章A benchmark of batch-effect correctio...
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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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RNA-seq中的那些统计学问题（二）FPKM/RPKM之外的那些标准化方法目录 1. 标准化1.1. House-keeping gene(s)1.2. spike-in1.3. CPM1.4. TCS1.5. Quantile1.6. Media...
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