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三组(连续)桑基图绘制(含百分比)学习

桑基图（Sankey Diagram）是一种用于可视化数据流的图表类型，常用于展示数据、能量、物料、资金或其他资源在系统中不同部分之间的流动和分配情况。桑基图通过宽度可变的流线（即流动线）来表示流动的大小，流线越宽，表示的流动量越大。它非常适合展示复杂的系统、过程或多个类别之间的关系。

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2024-09-05

770

SingleR单细胞亚群注释工具学习

SingleR 是一种用于单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）数据分析的自动注释工具。它的主要功能是基于参考数据集为未注释的单细胞数据进行细胞类型注释。SingleR 使用了来自已知细胞类型的参考数据集（如公共的参考表达谱数据库）来推断新样本中每个细胞的类型。

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2024-09-03

1970

maftools癌症体细胞变异(突变)分析工具学习

Maftools 是一个专门用于分析和可视化突变数据的 R 包。全名为 "Mutation Annotation Format Tools"，它主要处理 MAF（Mutation Annotation Format）文件，这种文件格式广泛用于存储和共享癌症基因组中的突变数据。 Maftools 的主要功能包括：

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2024-09-02

1370

Mfuzz/ClusterGVis包时间(规律变化数据即可)序列分析学习和整理

Mfuzz是一个用于时间序列/状态空间/规律变化数据聚类分析的 R 包，适用于生物信息学中的规律变化数据分析。以下是 Mfuzz 包的主要作用：

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2024-09-01

1970

WGCNA加权基因共表达网络一步法分析学习

WGCNA是一种用于分析基因表达数据的系统生物学方法。主要用于识别在基因表达数据中呈现共表达模式的基因模块，并将这些模块与样本特征（如临床特征、表型数据）相关联，进而识别关键驱动基因或生物标志物。

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2024-08-31

960

GENIE3转录组转录因子分析学习

GENIE3 (GEne Network Inference with Ensemble of trees) 是一种基因网络推断算法，用于从基因表达数据中推断出调控网络。GENIE3 的核心思想是通过构建随机森林（或更广泛地讲，树的集合）来预测每个基因的调控因子。具体来说，它使用树模型来评估各个潜在调控因子（其他基因）的表达模式对目标基因表达的影响。这个算法被认为在推断基因调控网络方面具有很高的准确性和鲁棒性。

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2024-08-30

940

CMap数据库学习及结果可视化

CMap是一个生物信息学数据库和工具，旨在通过比较基因表达谱来揭示药物、基因和疾病之间的潜在关联。CMap数据库主要用于寻找药物、化合物和生物过程之间的关系，并用于药物重定位（drug repurposing）和疾病机制研究。

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2024-08-29

1500

pySCENIC报错、解决和完整流程(IOS系统)

该文首发于生信技能树，推文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/W23Reg6Hi4XWxpMvfctP8g

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2024-08-28

1300

String/GeneMANIA两种常用蛋白质网络预测工具数据库简单介绍及操作流程展示

STRING 是一个广泛使用的数据库和资源，主要用于预测和可视化蛋白质-蛋白质相互作用网络。它结合了实验数据、计算预测以及已知的生物学知识来预测蛋白质相互作用。

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2024-08-28

3620

预测癌症免疫治疗反应-EaSleR学习和知识整理

EaSIeR通过RNA-seq数据与其他不同来源的先验知识/数据相结合，得出系统性的肿瘤微环境特征以及量化了免疫细胞组成和细胞内和细胞间的通讯。开发团队对这种特征应用了多任务的学习方式赖预测免疫反应的不同标志物，并根据可解释的生物标志物得出特异性的癌症模型。

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2024-08-26

900

预测癌症免疫治疗反应-TIDE数据库学习及知识整理

TIDE（Tumor Immune Dysfunction and Exclusion）是一个用于预测癌症患者对免疫检查点抑制剂（如PD-1/PD-L1抑制剂）反应的算法。研究者通过检测肿瘤建模队列中每个基因的表达与效应性毒性T淋巴细胞(CTL)浸润水平的相互关系及对生存情况的影响，从而构建算法来鉴定其他肿瘤队列中的T细胞功能障碍特征。

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2024-08-25

1640

Seurat4/Seurat5共存技巧学习

Resources里面是不同的目录，R包放在了library中。因此在Resources中创建一个新的文件夹，用于存放Seruat V4.

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2024-08-24

920

基因调控网络(gene regulatory network-GRN)分析基础概念

染色质、转录因子和基因之间的相互作用产生了复杂的调控回路，可以表示为基因调控网络(gene regulatory nerworks，GRNs)

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2024-08-21

1770

IOBR一站式免疫浸润分析R包及结果热图展示

延续上一篇推文：转录组8种免疫浸润分析方法整理(https://mp.weixin.qq.com/s/sy-HT1znQYTcktN3ef-djw)

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2024-08-18

2430

转录组8种免疫浸润分析方法整理

探索疾病的免疫微环境是当下研究的热点，因此这也要求我们对免疫浸润分析的各种工具要有所了解，这些工具包括: CIBERSORT，quanTIseq，EPIC (这三种方法可得到不同细胞亚群的百分比结果/绝对丰度), xCell，TIMER，MCPcounter，ImmuCellAI (这四种方法可得到相对丰度)，ESTIMATE (用于进行基质、免疫、Estimate和肿瘤纯度评分)等。

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2024-08-17

3850

单细胞irGSEA分析:整合多种富集分析方式的R包

irGSEA整合了多种基于单个细胞表达等级的富集分析方法(AUCell、UCell、singscore、ssGSEA、JASMINE和Viper)，并通过秩聚合算法(robust rank aggregation, RRA)对差异分析的结果进行评估，筛选出在这种几种方法中表现出相似的富集程度的差异基因集。

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2024-08-16

1940

pseudobulks单细胞差异基因分析

之前绘制过FindMarkers/FindAllmarkers差异分析后的单细胞差异基因火山图，除了FindMarkers/FindAllmarkers这种方法以外，pseudobulks是另一种单细胞差异基因分析的方法，这次就来学习和整理一下。

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2024-08-15

1590

转录组非负矩阵分解(NMF)/一致性聚类(ConsensusClusterPlus）

非负矩阵分解（NMF）和一致性聚类（ConsensusClusterPlus）是两种常用的聚类和模式识别方法，它们在算法原理、使用场景和结果解读上都有相似和不同之处。这两种代码流程已经被诸多老师所解析和展示，本次也是跟着老师们发布在网上的流程进行练习和整理。

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2024-08-13

2430

三种常用的转录组/单细胞数据保存方法(Rdata,rds,qs)

在分析数据的时候最常规的保存方法是Rdata，这种方法可以把我们想保存的信息全部糅杂在一起变成同一个文件，在下次加载的时候一并加载出来就可以了，是初学者必学的保存数据类型。

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2024-08-05

1630

转录组差异分析方法整理(deseq2，edgeR，limma_voom)

三种最常用的差异分析方法(deseq2，edgeR，limma_voom)的整理。

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2024-08-04

910

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