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Olink蛋白质组—初见生物质谱法是蛋白质组学研究中最常用的方法，作为蛋白质组学研究中的扛把子，它具有高分辨率、高灵敏度、高准确度、鉴定蛋白质翻译后修饰位点等优点。但对...
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转录组数据分析—Count转换为FPKM或TPM
Count：高通量测序中比对到exon上的reads数。可以使用featureCounts、HTseq-count等软件进行计算 FPKM：全称...
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转录组数据分析—PPI网络构建在得到我们感兴趣的基因集后，除了对其进行GO等富集分析查看与什么重要的生物学通路相关，还可以进行PPI蛋白互作网络（PPI, Protein-P...
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转录组数据分析—clusterProfiler富集分析差异分析之后，为了了解我们获取的差异基因的功能及参与的生物学进程，我们需要对差异基因进行功能富集分析。基因富集分析（gene set enric...
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转录组数据分析—DEseq2差异分析转录组测序的目的之一，就是探索组间显著表达变化的基因——差异表达基因。那么，如何基于转录组测序获得的定量表达值，识别差异表达变化的基因或其它非编...
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转录组数据分析—Salmon定量salmon是一款不基于比对而直接对基因进行定量的工具，适用于转录组、宏基因组等分析。其优势是： 定量时考虑到不同样品中基因长度的改变（比如不同...
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转录组数据分析—HTseq定量HTSeq作为一款可以处理高通量数据的python包，由Simon Anders, Paul Theodor Pyl, Wolfgang Hub...
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如何鉴定数据的建库方式（链特异性或非链特异性）
来自SRA的转录组数据，很多文章方法描述简单，无法判断是否为链特异性数据，导致在mapping和raw reads count时参数不知如何选择...
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转录组数据分析—STAR比对最近使用了另一个很火的比对软件：STAR。STAR在比对速度上胜过其他比对器50多倍，在一个普通的12核服务器上，每小时比对5.5亿2 x 76...