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TCGA数据分析-差异表达.R.r
TCGA数据分析-差异表达.R.r
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TCGA数据分析-差异表达.R.r
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用于鉴定差异表达基因的微阵列数据分析:一项调查-研究论文
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已经开发了用于分析和从微阵列实验获得的差异表达基因鉴定的各种各样的聚类算法。 不同类型的微阵列的可用性以及形成微阵列研究的各种样品的不断增加,给微阵列数据分析带来了新的挑战。 现有的用于识别差异表达基因的聚类算法前景不佳,因为它们无法处理微阵列数据中的不同条件。 为了克服这些限制,使用双聚类算法对微阵列数据进行分析以找到基因的亚组。 在本文中,对鉴定差异表达基因的数据分析进行了全面的综述。 本文还
大样本芯片数据分析亚洲人乳腺癌差异表达基因及可能信号通路.pdf
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TCGA-STAD-mRNA表达数据(TPM)-胃癌表达及临床数据集整理
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5星 · 资源好评率100%
TPM值可以反映出在总转录本中每个特定转录本的占比,通常用于RNA-seq数据分析。 在获得这些原始的TPM数据后,为了进行后续的生物信息学分析,如差异表达分析、生存分析等,通常需要对数据进行预处理。描述中提到的...
TCGA-READ-mRNA表达数据(TPM)-直肠癌表达及临床数据集整理
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3星 · 编辑精心推荐
在统计分析部分,可以执行差异表达分析,比如使用`DESeq2`或`edgeR`等工具,找出在不同条件下(如正常组织与肿瘤组织、不同临床亚组之间)显著差异表达的基因。这些基因可能是疾病发生、发展或预后的重要标志物。 ...
TCGA-KICH-mRNA表达数据(TPM)-肾嫌色样癌达及临床数据集整理
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5星 · 资源好评率100%
在后续分析中,研究人员可能会使用生物信息学工具和统计方法,比如R语言中的DESeq2、edgeR或limma包来找出差异表达基因,然后利用GO富集分析、KEGG通路富集分析等来解析这些基因的功能和信号通路。此外,还可以通过...
TCGA-THYM-mRNA表达数据(TPM)-胸腺瘤表达及临床数据集整理
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然而,由于数据处理和分析涉及复杂的生物信息学技术,如R语言的Bioconductor套件,因此需要具备一定的编程和数据分析能力。总的来说,这个数据集是胸腺瘤研究领域的一份宝贵资源,为深入解析胸腺瘤的发病机制和寻找...
TCGA-CESC-mRNA表达数据(TPM)-宫颈鳞癌和腺癌表达及临床数据集整理
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3. **功能富集分析**:通过GO(Gene Ontology)和KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)等途径,分析差异表达基因的功能和通路,了解疾病发生发展的生物学过程。 4. **生存分析**:结合临床信息,分析...
TCGA-UCS-mRNA表达数据(TPM)-子宫癌肉瘤表达及临床数据集整理
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5星 · 资源好评率100%
为了进一步分析,如差异表达分析、聚类分析或构建基因共表达网络,你需要首先加载这个CSV文件,然后进行log2(TPM+1)转换,接着可以利用各种生物信息学软件和R包(如DESeq2、edgeR或limma)来识别在不同条件下显著...
TCGA数据下载及全流程分析(更新中)
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在本文中,我们将探讨如何使用R中的GDCRNATools包来下载和分析TCGA数据。 首先,我们需要安装R包`BiocManager`,它是Bioconductor的一个管理工具,可以帮助我们安装和管理生物信息学相关的R包。在R环境中,可以通过...
差异分析韦恩图
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利用R语言找出差异基因并作韦恩图,数据是从TCGA上获得的
基于Oncomine和TCGA数据挖掘分析MTERF2在胰腺癌中的表达及临床意义.pdf
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5星 · 资源好评率100%
数据分析和挖掘是研究的重要组成部分,它包括从大量数据中提取有用信息并将其转化为可操作的知识。在本研究中,分析人员首先利用Oncomine数据库搜集了关于MTERF2的多个研究结果,对MTERF2在胰腺癌组织与正常胰腺组织...
dna-primary.zip
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7. **数据分析**:处理这些数据通常需要生物信息学技能,包括质量控制、基因注释、差异表达分析、生存分析等。同时,也需要使用像R、Python这样的编程语言和相应的生物信息学工具包进行分析。 总的来说,"dna-...
典型相关分析matlab实现代码-TCGAsurvival:分析TCGA数据的脚本
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典型相关分析matlab实现代码提取TCGA数据以进行生存分析的脚本。 有关与癌症有关的更多说明,请参见 资料说明 可通过,获取公开数据。 首先,安装BiocManager::install("CNTools") ,克隆存储库git clone ...
多个GEO数据联合分析.pdf
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本文详细介绍了如何从GEO数据库获取数据、进行数据预处理、执行差异表达分析以及利用TCGA数据进行验证的过程。这一流程有助于研究人员深入理解基因表达的变化模式,并为进一步的生物学功能研究提供了基础。
前列腺癌差异性下调lncRNA的数据挖掘及表达分析.pdf
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利用R语言的EdgeR程序包筛选出在前列腺癌组织中表达下调的lncRNA,并分析了不同Gleason评分、不同种族和年龄前列腺癌组织中lncRNA的表达差异。 研究中还应用了GraphPad Prism软件绘制了受试者工作特征曲线...
综合性实验设计实验10
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- 示例数据分析代码包括组织测序、数据导入、分组构建、设计矩阵构建等步骤。 六、实验操作示例 实验10提供了具体的实验操作示例,从组织测序得到全基因组的Tumor (T) 和 Normal (N) 表达数据开始,通过数据导入、...
数据挖掘与数据分析应用 数据挖掘之生物信息分析报告 甲基化和基因表达联合分析.pdf
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研究团队运用了来自TCGA(The Cancer Genome Atlas)的RNA-seq数据,开展了对样本临床特征的统计分析,并使用R语言包执行了多变量的统计测试,最终在385个研究样本中识别出差异甲基化的基因,并对其甲基化程度与基因...
基于数据挖掘分析同源盒基因C9在胃癌中的表达及意义.pdf
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6. R软件包:R语言是一种用于统计计算和图形表示的编程语言,特别适合于数据分析,尤其是在生物统计和生物信息学领域。文中使用了R软件包进行共表达基因的共聚类微阵列数据分析,以及后续的基因本体分析(GO)和京都...
基于大数据挖掘和R语言算法的肿瘤分子生物信息学.pdf
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R语言支持各种生物信息学的分析算法,例如差异表达分析(Differential Expression Analysis),其中LIMMA(Linear Models for Microarray Data)方法是一种常用的统计分析方法,用于检测基因表达量的差异,并识别在...
甲基化和基因表达联合分析.pdf
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综上所述,本研究通过对TCGA数据库中的RNA-seq数据进行筛选、分析,不仅识别出了一系列与癌症相关的甲基化变化基因,而且还探索了这些基因的甲基化水平与基因表达之间的关系。这些发现对于深入了解癌症的发生发展...
数据挖掘与数据分析应用 数据挖掘之生物信息分析报告 COX比例风险回归模型.pdf
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在差异表达分析中,应用了edgeR R包,这一基于负二项分布的模型被用来识别在正常组织和肿瘤组织之间表达差异显著的基因。计算得出的差异基因列表,包括了前十个基因及其相关的统计值如logFC(对数倍数变化)、logCPM...
基于数据挖掘分析HOXC8基因在头颈鳞癌中的表达及临床意义.pdf
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1. 表达数据分析:研究者可能会使用R语言、Python等编程语言,借助于Bioconductor、pandas等生物信息学和数据分析工具包对基因表达数据进行归一化处理、差异表达分析,从而识别出HOXC8基因在头颈鳞癌样本与正常组织...
利用TCGA公共数据库挖掘乳腺癌预后相关长链非编码RNA生物标志物.pdf
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本研究通过数据挖掘的方式分析美籍非裔乳腺导管癌/小叶癌女性患者的乳腺癌及癌旁组织中差异表达的长链非编码 RNA(lncRNA),筛选出与乳腺癌生存期相关的lncRNA,并探讨其潜在的生物学意义。 生物信息学分析中,...
TCGA_RNAseqMapping
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在这个项目中,我们将会探讨如何使用R语言进行RNA测序数据的映射、定量、差异表达分析以及后续的生物信息学解析。 首先,RNA测序(RNA-seq)是一种高通量技术,用于测定细胞内转录本的丰度和结构变化。在TCGA_...
公用数据库基因组表达谱数据挖掘策略及分析方法李曦达人学社优质PPT课件.ppt
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公用数据库基因组表达谱数据挖掘策略及分析方法是生物医学领域内一项综合性技能,它要求研究者不仅要具备扎实的生物医学基础,还要有数据分析和处理的能力,最终达到为疾病治疗和患者预后提供科学依据的目标。
公用数据库基因组表达谱数据挖掘策略和分析方法李曦(达人学社)PPT培训课件.ppt
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可选技能方面,掌握R语言和Linux系统的基础操作,以及熟悉生物信息学分析软件的使用,将有助于研究者更有效地进行数据分析。 数据挖掘的主要步骤包括确定研究策略,获取表达谱数据,处理表达谱数据,进行统计分析,...
《大数据技术》教学大纲(本科).docx
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- 学习RNA-seq数据分析的基本流程,包括差异表达基因的识别软件。 - 掌握SNP6.0芯片数据处理,如GSITIC用于识别CNV。 - 学习组蛋白修饰分析,包括MACS、peakSeq、ChlPDiff等软件。 - DNA甲基化分析,如...
基于GEO芯片数据的肝癌关键生物标志物的筛选与鉴定及生物信息学分析.pdf
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GEO2R是基于R语言开发的,用于比较两个或多个样本之间的基因表达差异的工具。 筛选得到的差异表达基因通过DAVID数据库进行基因本体论(Gene Ontology,GO)和通路富集分析。DAVID是一个功能富集分析工具,能够帮助...
COX比例风险回归模型.pdf
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为了研究正常组织与肿瘤组织之间的差异表达情况,研究者使用了`edgeR`包(http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/edgeR.html),这是一个专门用于RNA-seq数据分析的R软件包。通过设置阈值(|logFC...
tcgaMethylationSubset:TCGA 中 DNA 甲基化数据的一个子集
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为了进一步挖掘这些数据,研究者通常会使用R语言中的Bioconductor包,如`minfi`或`methylumi`,进行数据分析和可视化。这些工具可以帮助处理甲基化芯片数据,进行质量控制、预处理、差异分析等步骤。 总的来说,`...
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