@果蠅飼養(yǎng)員的生信筆記 好滴，謝謝您~~
困擾的batch effect一、什么是批次效應(yīng) 批次效應(yīng)（batch effect），表示樣品在不同批次中處理和測(cè)量產(chǎn)生的與試驗(yàn)期間記錄的任何生物變異無(wú)關(guān)的技術(shù)差異。批次效應(yīng)是高通量試驗(yàn)中常見(jiàn)的變異來(lái)源...
IP屬地：浙江
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前輩你好，我最近也是在做去批次，很苦惱。我遇到一個(gè)問(wèn)題就是關(guān)于limma是先去批次在做差異分析，還是在模型中加上批次做差異分析。 網(wǎng)上也沒(méi)有明確的答案。
前輩帖子里我找到了答案是，最好是把批次效應(yīng)納入線性模型中。我想找對(duì)應(yīng)的這段話的文獻(xiàn)出處，您給的參考文獻(xiàn)中我沒(méi)有找到，想請(qǐng)問(wèn)前輩您是否還記得這段話的出處在哪里嘛？ 如果可以提供的話，真的很謝謝您
This function is useful for removing batch effects, associated with hybridization time or other technical variables, prior to clustering or unsupervised analysis such as PCA, MDS or heatmaps. The design matrix is used to describe comparisons between the samples, for example treatment effects, which should not be removed. The function (in effect) fits a linear model to the data, including both batches and regular treatments, then removes the component due to the batch effects.
This function is intended for use with clustering or PCA, not for use prior to linear modelling. If linear modelling is intended, it is better to include the batch effect as part of the linear model.困擾的batch effect
一、什么是批次效應(yīng) 批次效應(yīng)（batch effect），表示樣品在不同批次中處理和測(cè)量產(chǎn)生的與試驗(yàn)期間記錄的任何生物變異無(wú)關(guān)的技術(shù)差異。批次效應(yīng)是高通量試驗(yàn)中常見(jiàn)的變異來(lái)源...
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遺傳學(xué) 博士
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你好，請(qǐng)問(wèn)一下，這個(gè)bedgraph文件第二列和第三列是起始位置和終止位置嗎？ 哪個(gè)代表C，哪個(gè)代表G呢？
以及這個(gè)bedgraph是0-based還是1-based呀？如果是0-based的，是不是說(shuō)chr1 10496 10497 94 16 1中：
chr1：10497是C甲基化位點(diǎn)呢？
其次，我有點(diǎn)疑問(wèn)的地方是：
chr1 10524 10525 88 15 2
chr1 10525 10526 86 13 2
這里第一行的chr1:10524 -10525如果代表10525處是一個(gè)C堿基，
那么第二行的chr1:10525-10526也代表10526處是一個(gè)C堿基，加上C后面會(huì)跟一個(gè)G，那么從10525-10527不就變成了CCG了嗎？ 是可以這樣理解嗎？這樣還滿(mǎn)足第一行的CG結(jié)構(gòu)嗎？
還是說(shuō)這里不區(qū)分正負(fù)鏈，chr1:10524 -10525-10526是正鏈xCGx，然后chr1:10524-10525 -10526-10527是負(fù)鏈xGCx
這樣在做callDML的時(shí)候，pos:10525需要考慮正負(fù)鏈嗎？ 即把
chr1 10524 10525 88 15 2
chr1 10525 10526 86 13 2
這兩行的beta信息考慮進(jìn)去當(dāng)成一個(gè)位點(diǎn)呢，但是我看up主你的代碼pos = T1[,3]，只考慮了后面這列，所以是不是當(dāng)成10525和10526兩個(gè)位點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算了？
這里我感到有些疑惑，困擾了好久了，請(qǐng)up主指教R語(yǔ)言 -- 尋找差異甲基化區(qū)域（DMR）-- DSS 包
最好的文檔其實(shí)還是官方文檔。。。http://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/DSS/inst/doc/DS...
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沒(méi)有看到GQ，只有GERMQ，這個(gè)是GQ嘛？
基因突變檢測(cè)之Mutect2
寫(xiě)在前面的話 今天是2021年1月3號(hào)，年底一番瞎忙活，停更了好長(zhǎng)一段時(shí)間的簡(jiǎn)書(shū)。人生中有個(gè)很重要伯樂(lè)導(dǎo)師告訴我，在這個(gè)事多的工作環(huán)境下，沒(méi)人愿意看你太多的廢話。直奔重點(diǎn)才是...
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生信小工具專(zhuān)題：BBTools/BBMap Suite 的使用 (2)
接著上一次內(nèi)容繼續(xù)介紹，BBTools、BBMap中的一些實(shí)用的小工具。 BBMap Read Merger 合并雙末端（PE）reads,在預(yù)期中這些reads有重疊的位置...
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想問(wèn)一下，就是一個(gè)qseqid對(duì)應(yīng)多個(gè)taxid的這種，應(yīng)該怎么處理呢？ 應(yīng)該給它歸為哪個(gè)物種呢？
宏基因組之物種注釋?zhuān)ɑ趎r庫(kù)）
昨天下午搗鼓了一下宏基因組物種注釋過(guò)程(基于nr庫(kù))，現(xiàn)在將整個(gè)流程記錄一下。軟件需求：blast，diamond，taxonkit(安裝自行百度) 構(gòu)建細(xì)菌子庫(kù) blast...
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樓主討論的這個(gè)是不是目標(biāo)序列是同一條染色體的情況啊，如果目標(biāo)序列是不同物種的不同序列，而這個(gè)指標(biāo)都一樣的情況該怎么辦呢？
我是想看自己的序列與哪個(gè)物種最相似，來(lái)判斷有沒(méi)有目標(biāo)菌種存在。這種情況怎么辦呀？ 請(qǐng)陳老師指教「JCVI」如何篩選得到最優(yōu)blast比對(duì)結(jié)果？
JCVI，包含了太多的功能，但是我感覺(jué)好像又沒(méi)有一個(gè)特別好的說(shuō)明文檔（小聲bb，感謝唐老師的開(kāi)發(fā)的好用工具） blast比對(duì) 未過(guò)濾的blast比對(duì)結(jié)果，所使用參數(shù)是：-ou...
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你好，請(qǐng)問(wèn)，如果只想返回最好的一個(gè)序列結(jié)果，比如query3和query1只保留一條最好的。有沒(méi)有參數(shù)設(shè)置啊，還是只能自己寫(xiě)代碼篩選。
如果用一致性，覆蓋度，比對(duì)得分進(jìn)行排序后，依舊還是有很多序列的排名一樣，比如100%匹配，得分都是278. 那么應(yīng)該再怎么進(jìn)行篩選呢？ 我是想看我的序列有多少條比對(duì)到了某個(gè)細(xì)菌上。我希望一個(gè)序列只有一個(gè)物種結(jié)果，這樣就方便后續(xù)統(tǒng)計(jì)，這種應(yīng)該怎么辦呀？請(qǐng)洲更老師指教如何讓BLAST返回最優(yōu)的一個(gè)搜索結(jié)果，看看你沒(méi)有有進(jìn)坑
大部分時(shí)候，我們都是看著別人的教程，然后嘗試處理自己的數(shù)據(jù)，結(jié)果跑完了，如果和預(yù)期相符合就不會(huì)懷疑這個(gè)工具有啥問(wèn)題。如果你要學(xué)習(xí)生物信息學(xué)，那么有一個(gè)信條一定要記住，不要盲目...
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你好，我想請(qǐng)問(wèn)，我star比對(duì)完的bam文件，我想提取沒(méi)有比對(duì)上的序列，但是samtools view -f 4那個(gè)命令不行，不知道怎么提取了。samtools flagstat unmapped_reads.bam說(shuō)我百分百比對(duì)上了，但是實(shí)際上我這個(gè)樣本的比對(duì)率只有16%，log文件里提示，短序列比對(duì)失敗的有40%多。
比對(duì)軟件STAR的使用
在之前的學(xué)習(xí)和練習(xí)里，比對(duì)這一步我使用過(guò)bowtie2（DNA比對(duì)）和hisat2（RNA-seq比對(duì)），現(xiàn)在學(xué)習(xí)另一個(gè)很火的軟件：STAR。STAR能夠發(fā)現(xiàn)非典型拼接和嵌合...
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你好呀，之前的推送看不到了，有其他平臺(tái)的，比如公眾號(hào)嗎？如何篩選感興趣的GO和KEGG進(jìn)行繪圖~這個(gè)推送
KEGG數(shù)據(jù)庫(kù) | 通路結(jié)果分類(lèi)展示
在做完KEGG通路富集之后，紛繁復(fù)雜的通路映入眼簾，略微有些雜亂無(wú)章，缺乏一個(gè)有序的排列，因此，本推送依據(jù)KEGG一級(jí)類(lèi)目，將不同的通路歸納總結(jié)，分類(lèi)排列，使結(jié)果更加規(guī)整，幫...
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您好，想咨詢(xún)一下，在做交叉驗(yàn)證之前，需要先挑選好較少的特征嗎？即最終的模型特征？然后再進(jìn)行交叉驗(yàn)證？
56-caret包學(xué)習(xí)：模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)
1、模型訓(xùn)練與參數(shù)優(yōu)化 在進(jìn)行建模時(shí)，需對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，在caret包中其主要函數(shù)是train。一旦定義了模型和調(diào)優(yōu)參數(shù)值，就應(yīng)該指定重采樣的類(lèi)型。目前，k折交叉驗(yàn)證重...
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老師您好，我有一個(gè)問(wèn)題，在選到13作為最佳超參數(shù)后，是不是需要回到所有訓(xùn)練集中，再使用這個(gè)超參數(shù)后訓(xùn)練一個(gè)分類(lèi)模型。由于超參數(shù)是13，是不是就是意味著保留13個(gè)特征對(duì)于這個(gè)模型的分類(lèi)效果最好呀。這個(gè)時(shí)候是不是選擇重要性前13個(gè)特征作為最終的特征，然后預(yù)測(cè)測(cè)試集呢？因?yàn)槲也粫?huì)python，然后這個(gè)k鄰近模型也不懂，用的是R語(yǔ)言和隨機(jī)森林的理解方式理解的，不知道有沒(méi)有理解錯(cuò)誤，請(qǐng)老師指正
單一驗(yàn)證、k折交叉驗(yàn)證（特例：留一法（LOOCV））、交叉驗(yàn)證確定最優(yōu)超參數(shù)
一、單一驗(yàn)證 1、單一訓(xùn)練集和測(cè)試集 最簡(jiǎn)單的樣本集劃分就是只有訓(xùn)練集和測(cè)試集，而沒(méi)有驗(yàn)證集，因此無(wú)法利用驗(yàn)證集反過(guò)來(lái)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。只能先給定一組超參數(shù)C，然后訓(xùn)練得到...
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一文看懂 AI 訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集（附：分割方法+交叉驗(yàn)證）
數(shù)據(jù)在人工智能技術(shù)里是非常重要的！本篇文章將詳細(xì)給大家介紹3種數(shù)據(jù)集：訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集。同時(shí)還會(huì)介紹如何更合理的講數(shù)據(jù)劃分為3種數(shù)據(jù)集。最后給大家介紹一種充分利用有限數(shù)...
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從出生到幼兒園畢業(yè)
1998 -- 2002 | 0歲 -- 4歲 話說(shuō)我也不是從出生就開(kāi)始記事兒的呀，前幾年關(guān)于我的事情只能靠我家人跟我講述的了，今年過(guò)年要好好采訪我的家人關(guān)于我幼兒時(shí)對(duì)...
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你有過(guò)“自我厭惡”嗎？
今天在看碩士與博士的區(qū)別時(shí)看到下面一段話： 對(duì)博士而言，最大的挑戰(zhàn)其實(shí)是克服自我厭惡，然而在讀碩士時(shí)很少會(huì)有這種情緒的體現(xiàn)。太多焦慮的博士，并非沒(méi)有學(xué)術(shù)能力，而是無(wú)法克服這種...
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您好，請(qǐng)問(wèn)一下，您下載mixcr的時(shí)候，使用的時(shí)候，它有要許可證嗎？我這邊下載了3的版本和4的版本都需要有許可證，不知道怎么回事
mixcr3.0?軟件使用
MiXCR是一個(gè)通用的框架，處理從原始測(cè)序數(shù)據(jù)到定量clonotype的免疫組數(shù)據(jù)。 支持PE和SE的reads，考慮測(cè)序質(zhì)量，糾正PCR錯(cuò)誤，還能識(shí)別生殖系高突變。 支持部...
