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Poppy读博版3月前
生信新手速通RNAseq转录组分析🔥视频版✨ ✅数据下载 GEO数据库/国家生物信息中心 有些非OA的数据，需要申请，内附申请模板 ✅数据传输 用FileZilla传输到服务器上才能开始分析哦 ✅上游分析 一般在服务器进行，我就在生信钱同学的服务器进行的上游分析，参考了师兄科研diary的一些代码，输出了bam文件和counts值 如果不是RNAseq的环境，需要输入conda activate rnaseq（师兄没写这句话，差评！） ✅下游分析 一般在Rstudio上写代码就可以啦，我会在AI里问“假设你是一个生物信息学学生，需要用xxx文件夹里的counts.csv文件进行转录组分析计算差异基因，后续进行GO富集和KEGG通路分析，请写出代码” 遇到问题的时候可以把代码+bug报错程序输入给ai，得到新的代码～ ✅作图平台 组会需要迅速出结果的可以在Hiplot上进行富集分析和绘图，如果想要自己学的话，建议还是在Rstudio上写代码出图哦 #生物信息分析 #rnaseq #组学分析 #实验室日常 #研究生日常
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实验加油站1年前
想深入了解 RNA 高通量测序技术吗？本期节目为您详细介绍，包括测序方法、数据分析等。快来探索 RNA 世界的奥秘吧！#RNA 高通量测序 #基因表达分析 #生物信息学
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Poppy读博版2月前
如何解析CRISPR文库筛选数据❓️视频版🔥 前段时间学习了RNAseq的数据分析，从上游数据到下游数据分析，学的费劲吃力。最近看文献经常看到大文章提到CRISPR文库，利用CRISPR文库进行大规模基因功能筛选等。所以就又学习了一下CRISPR文库数据分析～ ✅CRISPR文库分析流程 ✅iScreenAnlys文库分析 源井生物CRISPR文库服务包括了文库质粒、Cell pool&病毒、体外筛选、体内筛选、NGS测序整个流程，我比较喜欢他们家的iScreenAnlys文库分析，有包括RRA、MLE、DrugZ在内的多种分析方法自己选择，主要是分析+作图可以一键“傻瓜式”操作，比起我前段时间自己敲代码分析数据方便多了。 #研究生日常 #CRISPR #CRISPR文库 #生信 #源井生物
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Poppy读博版1年前
graphpadprism画火山图 你还在为不会用R语言而担忧吗？没关系~七张图教会你用GraphPad画火山图 [哇R]数据预处理 将RNAseq数据中的geneID、logFold change、Padj/FDR复制到新的表格中 点击“排列和筛选”中“筛选”，第一行的每个单元格会出现小箭头 分别点击小箭头进行筛选：UP：FDR<0.05，logFC>1；DOWN：FDR<0.05，logFC<-1；No difference：不属于UP和DOWN的其他数据 [哇R]新建GraphPad表格 新建XY表格，把LogFC粘贴到X轴，对应的Padj/FDR放在Y轴 注意这个时候可以把Y轴分别设置成UP、DOWN、No difference组，每一组单独放数据 [哇R]数据变换 点击“Analyze”后选择“Transform，normalize”中的“Transform”将“UP”“DOWN”“No Difference“进行数据变换 [哇R]火山图雏形 上一步点击完ok后会出现“Transform of Data1” 新建Graph选择表格为“Transform of Data1”，图形类型为散点图，可以得到初步的火山图 [哇R]修改坐标轴类型 Format Origin界面修改坐标轴：Axes and Colors中修改坐标轴宽度为1/2pt；Frame and Grid Line中将坐标轴类型修改为Plain Frame 修改X、Y轴：双击X轴或者Y轴，取消勾选“Automatically determin the range and interval”；将X轴长度设为自己想要的距离 X轴的刻度方向和长度改为“up”和“very short”；次要刻度改为二等分主要刻度；添加两条x=1和x=-1的辅助线 #火山图 #科研 #研究生日常
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侃侃生信-美国1年前
RNA-seq转录组分析实战干货 #转录组分析
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生信人1年前
【公开课】单细胞！！！ 联合ATAC-seq和RNA-seq鉴定疾病关键细胞类型 #单细胞 #公开课 #临床科研 #生信分析 #文献解读
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贝纳基因1年前
RNA-seq数据分析：从差异基因到关键基因的进一步筛选 通过差异表达分析筛选出数百至上千个差异基因之后，进行差异基因的功能富集分析可进一步缩小基因的筛选范围。差异基因功能富集分析能够揭示这些基因在哪些生物学功能(GO富集)或信号通路(KEGG富集)中发挥作用。通常一个功能或通路涉及的基因数量较少，不超过100个，我们聚焦那些和科学问题有关的GO term或pathway中的差异基因，就进一步缩小了关键基因的筛选范围。 此外，聚类分析也是不错的办法，它可以将表达模式或者趋势相似的基因归为一类，形成不同的簇(cluster)。根据实验目的和各个簇的表达模式选择感兴趣的簇进行研究，从而有效缩小关键基因的筛选范围。 当样本数量超过15个时，可以采用加权基因共表达网络分析(WGCNA)。WGCNA能够识别出高度相关的基因模块(module)，选择特征值较大的模块进行后续研究，进一步筛选关键基因#分享我的专业知识 #数据分析 #基因 #筛选 #贝纳基因
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侃侃生信-美国1年前
8分钟教会你RNA-seq转录组分析 #转录组分析 #生物信息
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❣️顺风顺水顺科研10月前
被问爆的RNA-seq结果图怎么看❓ 人人都会的RNA-seq分析原来是这样…给大家整理了单细胞转录组分析合集指南，分享给大家，允许白嫖，不再焦虑～#转录组 #生信分析 #rna-seq分析 #医学科研 #医学sci
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大冬老师R编程9月前
为什么差异表达分析优先使用原始count数据？ #医学研究生 #医学生 #RAN测序 #差异表达分析 #count
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生信老王学长1月前
RNA-seq数据不会用？全流程深度解析！ #生信分析 #生信分析代做 #生信工具 #生信服务器 #生信sci
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云生信-刘老师助理9月前
一分钟搞懂关联分析 需要的快快收藏！#生信分析 #科研 #科研狗的日常 #关联分析
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Poppy读博版1周前
GraphPad也可以画热图❓️一键展示多组数据 到了RNAseq的数据，想要用热图展示不同基因的表达变化？ 我们一起来看一下Prism绘制热图～ ✅数据预处理（z-score） ✅建立Grouped图表 ✅数据标准化 ✅绘制热图 ✅图形美化 #实验室日常 #科研绘图 #数据可视化 #生信分析 #rnaseq
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DeepBio1年前
北大博士教你做实验：RNA-seq数据解读应用 #00后 #实验室日常 #科研狗的日常
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不熬夜不喝酒🏸️1周前
被导师夸爆的GraphPad热图❓️一键搞定多组数据 #这也能开播 #科研绘图 #GraphPad #热图 #研究生 RNAseq数据不会画热图？这期喂到嘴边了🍼 手把手带你走一遍： 🔹 z-score 标准化（很多新手会忘！） 🔹 Grouped 图表正确建法 🔹 热图绘制全流程 🔹 美化到直接能发文章 每一步都踩过坑，这次一次帮你避开💡 需要的宝子存一下，画图时对照着做～@抖音作者助手 @抖音 @抖音小助手
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热心王友11月前
R语言进行数据处理 #生信分析 #医学生 #科研 #
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悠悠哒哒的GapYear1周前
RNA结构看不见？科学家偏偏有办法。 他们用化学试剂“碰一碰”RNA，再通过测序读出隐藏的信息。 这期视频带你快速看懂SHAPE-MaP：如何把分子结构，变成可读的数据。 Reference: Siegfried, N. A., Busan, S., Rice, G. M., Nelson, J. A. E., & Weeks, K. M. (2014). RNA motif discovery by SHAPE and mutational profiling (SHAPE-MaP). Nature Methods, 11, 959–965.
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基因学苑5年前
36-LncRNA-rnaseq
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生信老王学长1月前
基因融合检测 助力发表医学sci#医学期刊 #医学sci写作 #医学sci论文 #医学sci二区
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生信王老师4天前
单细胞测序生信分析RNA-seq数据预处理 （学习笔记，按着自己理解写的，如果有错误欢迎指出，感谢） 首先，为什么要进行数据处理？ 虽然从GEO下载的数据（GSE263681_series_matrix.txt.gz）一般是整理过的，但是你并不知道作者都做了哪些处理（比如有没有去除批次，数据用的是FPKM还是什么，有没有进行log），而且单细胞分析数据使用的是单细胞表达矩阵（Count矩阵），所以为了分析更有说服力，拿到下载的数据后应该进行数据处理。 单细胞RNA-seq数据处理分四步走：数据清洗——质控——聚类和批次效应去除——细胞类型注释。 1.数据清洗：检查 一下数据是否是counts（主要看是不是都是整数，有小数一般不是counts） 2.质控：检查Feature数（基因数）、counts（mRNA数）、percent_mt（线粒体基因数） 聚类前，应当注意做四个事情：数据归一化、寻找高变基因（HVG）、数据缩放（消除基因间由于表达量级产生的差异）、主成分分析 3.聚类：无监督聚类，三步：neighbor、cluster、resolution。聚类分类三种：线性（PCA）和非线性（t-SNE和UMAP），注意非线性聚类是在pca找出主成分空间的基础上做的，所以聚类前先做个pca 去除批次效应（可以用Harmony、CCA）：聚类分出来的簇可能是由于批次不一样导致的 4.进行细胞类型注释：建议先自动，后手动 自动：SingleR、CellMarker、CellTypist 手动：看经典标记基因（marker genes）校验 #生信分析 #科研 #生物医学科研#数据分析 #单细胞测序
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稳妥少年·药智未来🌈2月前
稳妥少年【单细胞分析实战课】试听课：01.单细胞数据下载与读 演示了单细胞RNA-seq数据处理的三种核心数据读取方法：1) 标准10X格式：使用Read10X()读取Cell Ranger输出的标准文件；2) HDF5格式：使用Read10X_h5()读取高效的.h5文件；3) 稀疏矩阵格式：直接读取文本表达矩阵。无论哪种格式，最终都通过CreateSeuratObject()转换为标准Seurat对象，并执行统一的质控过滤（min.features=200, min.cells=3）和元数据整合，为后续分析提供标准化输入。#单细胞 #生信教程 #视频课 #科研 #转录组分析
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生信人5天前
10 分钟搞定单细胞，这个AI agent 太颠了！ #单细胞 #agent #课题设计 #文献解读 #临床科研
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基因学苑5年前
30-RNAseq与meta序列拼接
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百迈客生物5年前
如何绘制聚类热图?—百迈客云便捷导入数据，快速出图!#聚类热图
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多组学之家3年前
#生物实验室 #RNA-seq #干货分享 #生物科技 #每天学习一点点 #每日学习打卡 #专业的事交给专业的人 #知识分享
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智汇基因6月前
【ATAC-seq】如何找到调控你靶基因的关键转录因子？#ATACseq #ChIPseq #转录因子 #表观组学 #基因调控
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贝纳基因3周前
Direct RNA测序技术最新进展及研究思路规划 #国自然 #贝纳基因
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生信跳跳唐2周前
单细胞测序数据前期处理实战：从游离RNA去除到批次效应校正 #生信分析 #单细胞测序 #研究生 #科研 #R语言
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生信-刘学长5天前
单细胞模拟基因敲除scTenifoldKnk培训课 scTenifoldKnk是一个基于R语言开发的生物信息学工具包，专门用于单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据的虚拟基因敲降（knockdown）分析。该方法通过构建基因共表达网络，并模拟特定基因功能缺失后的转录组变化，从而在不进行实际实验干预的情况下预测该基因的调控功能及其对细胞状态的影响。其核心算法整合了张量分解（tensor decomposition）与马氏距离（Mahalanobis distance）检验，能够识别在虚拟敲除后发生显著表达扰动的基因，进而推断目标基因的生物学作用及相关的信号通路。 选定目标基因作为虚拟敲降的目标基因。该基因在免疫调节及细胞应激响应中具有重要作用，通过其敲降模拟可进一步探究其在成纤维细胞中的调控网络。 通过富集分析等，全面解析细胞功能状态。可视化方面采用多类型图表呈现分析结果，所有方法均经过标准化流程验证，确保分析结果的可靠性和可重复性，为疾病机制研究和生物标志物发现提供系统解决方案。
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展博科研1月前
rna-seq测序与cut-tag测序分析--2 #rnaseq #代谢组学 #医学博士 #医学博士论文
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基因学苑5年前
26-cufflinks（一）
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展博科研1月前
rna-seq测序与cut-tag测序分析--1 #rnaseq #cuttug #医学博士 #医学博士论文 #在职医学博士
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桓峰基因3年前
SCS【16】从肿瘤单细胞RNA-Seq数据中推断拷贝数变化 (inferCNV) https://mp.weixin.qq.com/s/tX3Ak7-zMPBp9zcCdcQg7g #单细胞测序 #转录组测序 #生信分析 #SCI #R语言 #r语言数据可视化
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贝纳基因1年前
转录组关键基因挖掘一--从海量基因到差异基因的筛选 RNA-seq技术通过对所有mRNA进行测序，能够全面捕捉一个样本中的基因表达情况。由于基因数量庞大，通常每个物种测序出来的基因数都达到上万个，因此RNA-seq数据分析的一个核心任务是从中筛选出在处理组与对照组之间显著差异表达的基因。这些关键基因对于揭示处理和对照之间的表型差异至关重要。 为了缩小关键基因的范围，一种常用的方法是根据Fold change（倍数变化）和P-value（统计学显著性）来筛选差异表达基因。通常情况下，通过设置合理的阈值（比如Fold change > 2 和 P-value < 0.05），可筛选出几百到一千五百个左右的差异表达基因，从而有效地缩小了关键基因的范围。#知识科普 #转录组 #基因 #人文星闪耀计划 #科普
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生信分析手册2月前
增强子RNA（eRNA）：非编码RNA的新蓝海！#eRNA #增强子 #非编码RNA #基因调控 #生信选题 #ChIPseq #生信分析
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邢博士解答世间万物2年前
TCGA转录组数据下载和样本合并整理教程
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生信～吴学长4天前
单细胞测序是什么？为什么重要？ 单细胞测序（single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）是一种先进的技术，用于测量和分析单个细胞中的基因表达水平。与传统的RNA测序技术不同，scRNA-seq能够在单细胞分辨率下获取基因表达信息。这使得研究人员能够分析不同细胞类型的基因表达差异，揭示组织的细胞异质性以及在发育、疾病和其他生物过程中细胞的动态变化。 [放大镜R]单细胞测序的重要性： 细胞异质性：组织通常由多种类型的细胞组成，即使在同一种细胞类型内也可能存在不同状态或功能。scRNA-seq能够鉴定这些细胞间的差异，从而揭示组织的复杂结构和功能。 细胞类型和亚型识别：这项技术可以识别新的或罕见的细胞类型和亚型，有助于更好地理解各种生物过程，例如免疫响应和发育。 疾病研究：scRNA-seq在识别疾病相关的细胞状态以及解析疾病机制方面具有突出作用。例如，在癌症研究中，它可以帮助识别肿瘤微环境中的关键细胞类型和状态。 发育生物学：该技术能够揭示胚胎发育过程中细胞的分化路径和分子机制，帮助阐明发育的基本原则。 [放大镜R]分析思路： 1.实验设计： 确定研究的目标和样本的来源（如组织类型、健康状态、处理条件等）。 选择合适的单细胞分离方法和测序平台。 2.数据预处理： 质量控制：去除低质量细胞（如基因数目过低或过高的细胞，以及线粒体基因表达过高的细胞）。 标准化：消除技术性差异，可能包括归一化、去除批次效应等。 3.降维和聚类分析： 通过降维技术如PCA、t-SNE或UMAP进行数据可视化，探索数据结构。 使用聚类算法识别细胞群（例如K-means、层次聚类或基于图的聚类方法）。 4.细胞类型标注： 根据已知的标记基因表达，识别和标注细胞类型。 可以使用参考数据库或在生物学专家的帮助下进行标注。 5.差异表达分析： 比较不同细胞群体之间的基因表达差异，以识别特征基因。 可以用来确定疾病相关或功能相关的基因。 6.功能和通路分析： 探索显著差异表达基因的生物功能和相关通路，这有助于理解细胞功能多样性和生物学意义。 7.整合分析（如适用）： 与其他数据类型（如蛋白质组学、空间转录组学）整合，以获得更多的生物学见解。 #生物信息学 #单细胞测序 #分析思路 #scRNA
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雷枪信息医学4年前
医学sci快速发表方向--生物信息学方向
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金蓝海3年前
如何开始单细胞RNASeq数据分析？#人工智能 #机器学习 #科技改变生活 #科技 #知识分享
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生信～吴学长5天前
🧬单细胞转录组 生信人必看的核心流程拆解 谁懂啊！做单细胞测序分析时总卡在流程里😭 整理了scRNA-seq从数据预处理到功能解读的完整核心流程，附工具推荐，新手也能看懂！ ✨ 5步搞定单细胞转录组分析 1️⃣ 数据预处理（质控过滤） • 原始FASTQ转表达矩阵（Cell Ranger） • 筛低质细胞/低表达基因/线粒体污染 • 保住有效数据，避免后续分析跑偏 2️⃣ 标准化与归一化 • 消除测序深度/细胞大小差异 • 对数转换让数据更贴合正态分布 • 不同细胞表达量终于能直接对比了！ 3️⃣ 特征选择与降维 • 抓高变基因，聚焦生物学信号 • PCA→tSNE/UMAP，把高维数据压成2D/3D图 • 细胞聚类可视化一步到位 4️⃣ 细胞聚类与注释 • 按表达相似性给细胞分组 • 靠标记基因+SingleR工具自动注释细胞类型 • 精准识别肿瘤微环境里的各类细胞 5️⃣ 差异表达与功能解读 • 找不同细胞群的差异基因 • GO/KEGG富集分析关联生物学功能 • 从分子差异挖到疾病机制 💡 这篇完全适配Seurat/Scanpy实操，不管是做UM还是其他疾病的单细胞分析，流程逻辑都通用！ 看完再也不用对着代码抓耳挠腮啦～ #单细胞转录组 #生信分析 #生物信息学 #科研 #scRNAseq
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云鸿测序8月前
什么是 RNA-Seq? RNA-Seq就是转录组测序。 #科普 #科研 #RNASeq #云鸿检验 #云鸿生命
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智汇基因8月前
空间转录组：让你的scRNA-seq数据有了“GPS定位”#空间转录组 #单细胞测序 #多组学整合 #肿瘤微环境 #前沿技术
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生信笔记1周前
手把手教你做基因虚拟敲除 #虚拟敲除#生信思路
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小简生信3周前
单细胞 02｜数据质量控制（QC） 单细胞分析第二步，质控 #医学分析 #生物信息 #单细胞 #单细胞生信分析
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凌恩生物2月前
RNA-seq大数据该怎么发Nature大子刊？ #转录组 #测序 #猪 #大数据 #Nature
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生信分析手册4月前
用ChIP-seq，如何找到超级增强子（Super-Enhancer）？#ChIPseq #超级增强子 #表观组学 #基因调控 #生信分析
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快乐的小诺4月前
小诺课堂-文献解读第80期 奥百诺承担了本研究中CUT&Tag和RNA-seq数据采集和分析技术开发。 发表期刊：Free radical biology & medicine 影响因子：8.2 涉及技术：CUT&Tag、RNA-seq 题目：Transcription factor EGR2 drives cataract formation through IGFBP3-mediated oxidative injury in lens epithelial cells. #生信分析 #基因测序 #高通量测序 #表观遗传学 #CUTTag
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稳妥少年·药智未来🌈3月前
单细胞分析（scTenifoldKnk）细胞基因虚拟敲除 scTenifoldKnk是一个基于R语言开发的生物信息学工具包，专门用于单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据的虚拟基因敲降（knockdown）分析。该方法通过构建基因共表达网络，并模拟特定基因功能缺失后的转录组变化，从而在不进行实际实验干预的情况下预测该基因的调控功能及其对细胞状态的影响。其核心算法整合了张量分解（tensor decomposition）与马氏距离（Mahalanobis distance）检验，能够识别在虚拟敲除后发生显著表达扰动的基因，进而推断目标基因的生物学作用及相关的信号通路。
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统计之光｜医学科研SCI指导1年前
RNA-seq的这些常用测序概念 怎么区分使用？ #生信 #测序 #生信分析 #生信入门 #生信SCI
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FlowHub3年前
scRNA-seq - 综合分析：介绍、预处理和组合样本 #rna-seq原理 #rna-seq视频讲解 #rna-seq数据分析课程 #rna-seq分析 #flowhub #生信分析 #生信实验室 #生信云 #rna-seq结果解读 该视频将介绍如何比较两个单细胞测序样本，并详细了解 Chipster 中的预处理和组合样本。
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快乐的小诺2年前
Hi-C、RNA-seq、ATAC-seq和WGS联合解析 蝴蝶翅膀发育过程中Ubx顺式调控模式 通过挖掘蝴蝶的Hi-C、ATAC-seq、WGS和RNA-seq数据，作者对蝴蝶翅膀发育过程中Ubx位点的调节进行了初步评估。本研究确定了可能参与Ubx表达抑制和激活的假定调控区域，并讨论了将其限制在后翅的潜在机制。#生信分析 #转录组 #高通量测序 #基因测序
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生信分析手册4月前
什么是单细胞的“RNA速率”（RNA Velocity）？#RNAVelocity #单细胞测序 #拟时序分析 #数据分析 #scRNAseq
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乐备实LabEx3周前
单细胞蛋白组居然能指导流式圈门？太香了！ 单细胞蛋白组 Ab-seq 测序，不仅可以指导流式圈门，数据还可以直接做流式分析！ 乐备实（LabEx）提供专业 Ab-seq 测序服务，还能基于结果生成特征蛋白决策树，直接指导流式圈门方案设计～ 单细胞层面的蛋白信息+流式验证，科研路上少走弯路！#单细胞测序 #流式细胞术 #科研干货 #乐备实 #实验室的日常
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生信分析狮3周前
30热门基因集+GEO数据+单细胞分析+虚拟敲除 【新课发布】二月新文.Q1区8.5分GEO数据库+研究热门基因集（类副凋亡）+机器学习+诊断模型+分型+单细胞+虚拟基因敲除+scRNAtoolVis+Ro/e 01.思路介绍 02..转录组数据下载-第一个数据集 03..转录组数据整理-第一个数据集 04..添加样本类型信息-第一个数据集 05..转录组数据下载-第二个数据集 06..转录组数据整理-第二个数据集 07.添加样本类型信息-第二个数据集 08.两数据集合并并去除批次 09.获取研究的基因集 10.研究基因相关通路的差异表达 11..研究的基因集与差异基因取交集 12.SVM分析 13.随机生成树 14.SVM和randomForest取交集 15.诊断模型的分析 16.诊断模型基因与22种免疫相关细胞浸润的相关性（CIBERSORT） 17.诊断模型基因与免疫相关细胞丰度的相关性（MCP-counter） 18.诊断模型基因与炎症细胞因子水平的相关性 19.分型 20.分型结合临床的热图 21.聚类分型在临床表达的差异箱线图 22.免疫相关细胞丰度（MCP-counter）在聚类中的差异表达 23.炎症细胞因子在聚类中的差异表达 24.基于分型通过WGCNA鉴定与枢纽基因相关的关键模块 25.富集分析KEGG和GO 26.单细胞数据下载 27.单细胞数据整理 28.单细胞数据分析
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iCell1年前
单细胞转录组 这几年单细胞实验和分析技术如雨后春笋般涌现，相关文章也层出不穷，各种软文也是铺天盖地。本视频是第一篇，我们一起来看看单细胞转录组的基本知识。
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正在暴富钟1周前
一个视频教你怎么下载GEO高通量数据 #geo数据库 #高通量 #生信 #生信分析 #小白教程
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表观生物2年前
SLAM-seq：让转录组“动起来”！#转录组测序 #RNA稳定性 #转录组半衰期 #新生RNA #基因调控
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猝步及防（专注运动与心脏健康科普）1周前
实锤!精子也存在断崖式"衰老"! 研究使用PANDORA-seq分析小鼠与人类精子，揭示在50-70周龄（对应人类45-55岁）出现“衰老断崖”，tsRNA/rsRNA组成剧烈转变。精子头rsRNA片段长度随年龄“变长”，长片段比例显著增加；该趋势在小鼠与人类高度保守。在功能验证中，以“年老”比例合成的sncRNA组合，足以在胚胎干细胞中上调代谢、线粒体功能及神经退行性相关通路，提示高龄父亲精子sncRNA可能是影响子代代谢与神经精神问题的一条分子桥梁。#健康科普 #癌症 #衰老 #炎症@健康中国 @医学科普联盟 @伊利营养膳食旗舰店
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Omics Pro4天前
组学版小龙虾养成记 #多组学分析 #养龙虾 #openclaw #空间转录组 #scrnaseq
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科研前沿-kori2月前
转录组测序完成之后，是否需要进行qPCR验证 转录组测序完成之后，是否需要进行qPCR验验证还是不验证呢？？ “抽样”是RNA-seq的固有属性，源于其高通量、全局性测量的技术路径。为了从海量分子中获取信息，它必须依赖一个物理上的随机抓取过程。 qPCR没有这个“抽样”步骤，因为它放弃了“全局视野”，转而使用一套靶向的、基于化学反应动力学的放大和检测系统，直接对预设目标进行近乎“全员普查”式的测量。 #医学实验 #细胞实验 #科研日常 #生物医学科研 #科研
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伍6天前
虚拟敲除不会？6步R语言搞定！ #生信分析 #医学sci #sci论文 #科研学习 #虚拟敲除
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生信猫_阿城学长2月前
搞懂这4种图，单细胞图谱基本上全部拿捏~ UMAP/t-SNE聚类图、标志基因气泡/点图、拟时序轨迹图、 细胞互作弦图/网络图 #医学SCI #生信分析 #医学科研 #单细胞测序 #医学生
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简介:

您在查找“RNA-seq数据从哪里找”短视频信息吗？帮您找到更多更精彩的短视频内容！最新发布时间：2026-03-25 05:31

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