發(fā)簡(jiǎn)信
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《Cell》綜述｜一文讀懂mTOR信號(hào)通路的“前世今生”這篇綜述的通訊作者——David M. Sabatini，被譽(yù)為“天才型”學(xué)者的雷帕霉素靶蛋白mTOR的研究先驅(qū)，年僅48歲就當(dāng)選美國(guó)國(guó)家科學(xué)院...
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2. DESeq2差異基因分析（Python）用上一篇生成的merged_gene_counts.txt的基因raw counts文件進(jìn)行差異分析，python環(huán)境，利用DESeq2工具。 ...
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5. 表達(dá)矩陣預(yù)處理（Python）
第4篇中生成的表達(dá)矩陣存在幾個(gè)問(wèn)題： 因?yàn)槭腔谵D(zhuǎn)錄本比對(duì)，所以“Gene_id”一列會(huì)出現(xiàn)一個(gè)基因多個(gè)轉(zhuǎn)錄本的情況； 存在大量的4組count...
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4. 建立表達(dá)矩陣
第3篇生成了轉(zhuǎn)錄本比對(duì)的counts.txt文件，現(xiàn)在需要提取有效信息并將4個(gè)counts文件合并成一個(gè)表達(dá)矩陣。 查看counts.txt文件...
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3. Nanopore三代測(cè)序轉(zhuǎn)錄本比對(duì)基因組比對(duì)的結(jié)果顯示比對(duì)效率非常低，現(xiàn)在用轉(zhuǎn)錄本比對(duì)，比較一下二者的差異。 且基因組比對(duì)一般適用于：新發(fā)現(xiàn)的轉(zhuǎn)錄本（novel transcri...
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2. Nanopore三代測(cè)序fastq基因組比對(duì)因?yàn)轭A(yù)處理會(huì)過(guò)濾掉90%以上的reads，所以分別用原始數(shù)據(jù)和過(guò)濾后的數(shù)據(jù)進(jìn)行基因組比對(duì)，看是否有差異。 一、先用未經(jīng)過(guò)預(yù)處理的fastq文件進(jìn)...
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1. Nanopore三代測(cè)序fastq數(shù)據(jù)預(yù)處理千里之行，始于足下。 本次處理的fastq文件是通過(guò)對(duì)細(xì)胞系進(jìn)行RIP實(shí)驗(yàn)后，經(jīng)建庫(kù)并在nanopore單分子測(cè)序儀上測(cè)序獲得的，處理的方式按N...
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Day7-2：條件和循環(huán)
日拱一卒。 1. 隱式循環(huán) apply()函數(shù)：矩陣/數(shù)據(jù)框返回的結(jié)果是向量 lapply：向量/列表返回的結(jié)果還是列表 2. 兩個(gè)數(shù)據(jù)框的連接...
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Day7：條件和循環(huán)天才是用勞動(dòng)換來(lái)的?！谥?1. if條件語(yǔ)句 基礎(chǔ)語(yǔ)法 {}的代碼，可以被折疊 代碼習(xí)慣：全選運(yùn)行 source() 在不打開(kāi)腳本的情況下...