============================================寫在前面：可以參考另外一篇《得到差異基因后怎么做？[https://www.jians...
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RNA-seq(7): DEseq2篩選差異表達(dá)基因并注釋(bioMart) -
WGCNA分析，簡單全面的最新教程本文應(yīng)該是第二全的WGCNA分析教程，參考了最新的文檔。第一全的還在路上，會出現(xiàn)于生信寶典和宏基因組公眾號組織的二代三代轉(zhuǎn)錄組測序分析實戰(zhàn)班上，歡迎點擊鏈接了解更多。 WGC...
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R語言可視化學(xué)習(xí)筆記之ggpubr包Hadley Wickham創(chuàng)建的可視化包ggplot2可以流暢地進(jìn)行優(yōu)美的可視化，但是如果要通過ggplot2定制一套圖形，尤其是適用于雜志期刊等出版物的圖形，對于那些沒有...
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RNAseq分析（5）：差異分析工具 GDCRNATools 安裝及測試前言 GDCRNATools 是一個用于下載、整理和綜合分析GDC中IncRNA、mRNA和miRNA數(shù)據(jù)的R/Bioconductor包。主要功能包括：差異基因分析、生存分...
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R語言里面的Principal Component Methods(PCA)主成分分析Principal component analysis (PCA) 是一個統(tǒng)計學(xué)方法，用一組較少的不相關(guān)的變量代替大量相關(guān)變量，同時盡可能保留初始變量的信息，這些推導(dǎo)所得的...
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PCA主成分分析實戰(zhàn)和可視化 | 附R代碼和測試數(shù)據(jù)一文看懂PCA主成分分析中介紹了PCA分析的原理和分析的意義(基本簡介如下，更多見博客)，今天就用數(shù)據(jù)來實際操練一下。 在生信寶典公眾號后臺回復(fù)“PCA實戰(zhàn)”，獲取測試數(shù)據(jù)。...
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UpSetR：集合可視化神包對于集合的可視化，第一時間想到的都是韋恩圖（venn diagram），一般集合不超過5個的時候，可視化效果還是不錯的 但是一旦數(shù)據(jù)集增加，比如說五個的時候，你就很難從圖中解...
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【Bioconductor系列】如何用Bioconductor對基因組注釋
這一次，我們來聊聊基因組注釋。首先問自己一個問題，為什么要進(jìn)行基因注釋。就我目前而言，它用來解決如下問題： 在mapping-by-sequencing的時候，我找到了一些可...
