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miRNA分析流程学习(四)/miRNA芯片数据差异分析再学习以及异常火山图可能原因解释

miRNA芯片数据的差异分析与mRNA数据的差异分析是相类似的，同时在既往的推文里我们也已经做了高通量测序数据的差异分析，后续我们会比较一下两者代码的区别，并且尝试解释异常火山图的可能原因。

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2024-10-30

980

miRNA分析流程学习(三)/miRNA靶基因预测-ENCORI数据库数据下载

获得miRNA之后就需要尝试去预测它们的作用靶点了，一般我们会采用多数据库整合分析，这次先介绍一下ENCORI数据库，这个数据库的优势之一在于它已经整合了多个数据库的数据。

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2024-10-29

2620

miRNA分析流程学习(二)/TCGAmiRNA数据三大R包整合差异分析再学习

获得了miRNA之后，我们可以尝试做一下差异分析，那么这种差异分析本质上是于mRNAseq的流程一样的。曾老师/小洁老师也已经在多个推文中展示了mRNAseq的整合差异分析方法。

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2024-10-28

1602

miRNA分析流程学习(一)/TCGAmiRNA数据下载

miRNA（microRNA）是一种小的非编码 RNA 分子，通常由 20 到 24 个核苷酸组成。miRNA 主要存在于动植物中，并在基因表达调控中起到关键作用。它们通过与特定的信使 RNA（mRNA）分子结合来抑制基因表达，通常通过抑制翻译或促进 mRNA 的降解。

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2024-10-27

2120

转录组上游分析流程(四）

环境部署——数据下载——查看数据(非质控)——数据质控——数据过滤(过滤低质量数据)——数据比对及定量

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2024-10-26

1310

转录组上游分析流程(三）

环境部署——数据下载——查看数据(非质控)——数据质控——数据过滤(过滤低质量数据)

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2024-10-25

1200

转录组上游分析流程(二）

使用ascp（Aspera Connect）来下载数据，它是 NCBI 的另一个官方工具。

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2024-10-24

1240

转录组上游分析流程(一）

尝试使用ARM架构(M1/M2芯片)去安装fastqc trim-galore hisat2 subread multiqc samtools salmon fastp，但这些软件中有几个是不兼容的。所以需要改回原来的x86_64架构(Intel芯片)，如果非mac/M1/M2的不需要用这种方式。

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2024-10-23

1430

Linux常见命令回顾/转录组上游分析环境部署(Mac/M1/M2)

参考资料中的Linux命令手册可以帮助我们快速查阅linux相关命令,上游分析相对来说比较枯燥，很没有互动感，但不管怎么样这也是必学的部分之一。

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2024-10-22

890

WGCNA加权基因共表达网络多步法分析学习

之前笔者介绍过一步法的分析的流程： WGCNA加权基因共表达网络一步法分析学习 https://mp.weixin.qq.com/s/2Q37RcJ1pBy_WO1Es8upIg

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2024-10-10

1130

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

5310

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

1750

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