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人类蛋白免疫组化表达数据库
写在前面 我们在进行基因的蛋白表达检测的时候，通常的方法是进行western blot以及免疫组化进行检测的。 其中mRNA的表达来自于GTEx数据库，而免疫组化的表达是数据库成员自己用组织芯片来做的结果。 ? 其中对于某一个组织当中详细的免疫组化的染色情况，我们可以点击具体的部位，然后就可以看到其组织免疫组化的具体图片了。 ? 2. 同样的，对于某一个癌症所有免疫组化的结果。我们可以点击具体的癌种，就可以获得所有的图片了。 ? ? 数据库总结 基本上这个数据库的使用就是这些。 但是相对来说，这个数据库对于正常样本的免疫组化也就是做了两三个，然后对于癌症的话也就是十几个样本。所以有一定的参考价值，但是也绝对的准确的。 另外关于这个数据库的免疫组化结果的统计。
3.8K40发布于 2020-07-16 - 来自专栏聊点学术
【免疫组化分析法】色彩分割+机器学习！
聊点学术 免疫组化定量分析是科研人的传统艺能！之前，个人一直推荐采用Image Pro Plus (IPP)进行测量。 ? IPP测量时对染色效果要求较高。 (细胞核多） 今天要说的是基于Image J的 “色彩分割法和机器学习”进行免疫组化定量分析。关键插件为IHC Toolbox，由英国诺丁汉大学的两位大牛开发。 ?
3.3K10发布于 2020-09-23 - 来自专栏百味科研芝士
【技能】手把手教你用PPT排版免疫组化图
PPT做SCI论文图——免疫组化放大效果图 本教程图片来自百度图片。 免疫组化或者免疫荧光常常用到放大效果，先给出一个大视野的整体图，然后放大一定倍数找到一个比较合适的小视野，来展示某个特征部位的细节。 2、把大小视野下的免疫组化图片复制粘贴到PPT（图片可能会比PPT大很多，选中所有图片，按住Shift键，在图片任意一个角拉动，一起调整图片到合适大小），把所有图片调整到相同大小（见第三讲）； ?
5.6K11发布于 2019-11-28 - 来自专栏科研菌
纯生信文章补几张免疫组化真的很重要！
11：十对KIRC和癌旁组织中KHDRBS3的免疫染色图像。可见：KHDRBS3主要在KIRC患者的细胞质中表达。 ? 图11：十对KIRC和癌旁组织中KHDRBS3的IHC 小结 在研究中，作者通过对KIRC中AS事件的单因素和多元Cox回归分析，构建了基于预后相关的AS事件的PI模型。
1.2K20发布于 2020-07-08 - 来自专栏百味科研芝士
单基因生信加点免疫组化，4分sci等你来发！
我是你们的老朋友小木舟~今天给大家分享一篇2019年11月发表于《JOURNAL OF TRANSLATIONAL MEDICINE》的一篇单基因生信结合组化实验的文章，杂志IF= 4.098。 为了评价水通道蛋白9在肾细胞癌组织中的表达水平，进行了免疫组化染色，发现癌组织中水通道蛋白9的表达密度和强度均显著高于癌旁正常肾组织。 ? 对涉及的11个基因进行功能富集分析，并用气泡图进行可视化。ClueGO功能注释表明，AQP9生物学过程的改变与膜和膜系统的转运、组成成分密切相关。 ?
3.1K30发布于 2020-01-16 - 来自专栏科研菌
单基因简单生信分析加上3张免疫组化发4+
Colorectal Cancer Is Caused by Activation of Different Immune Signals”，文章中作者对一个包含了207例患者的队列进行了RNA测序、免疫组化以及免疫细胞浸润评估 三、结果解析 1、MRE11在CRC以及右结肠癌（RSCC）和左结直肠癌（LSCRC）中的表达 作者通过免疫组化评估了正常黏膜，原发肿瘤和淋巴结转移（LNM）切片中MRE11蛋白的表达（图1A）。 此外，作者比较了MRE11蛋白表达依赖性。 ? 图1A:在不同组织中MRE11的表达（免疫组化） ? 图4A:MRE11在队列1中 MSS / MSI 组织中的表达 图4B:MRE11在队列2中 MSS / MSI 组织中的表达 有 MSS 的 RSCC 中 MRE11的表达高于 MSI 在 LSCRC 图4D：队列1和2的MSS的LSSCC患者根据MRE11分组后的KM曲线 在MSS患者中，在蛋白质和 mRNA 水平上表达高 MRE11的患者比在 LSCRC 表达低 MRE11的患者有更好的 OS
71221发布于 2020-07-06 - 来自专栏百味科研芝士
利用基因家族基因构建预后模型发6分+SCI
免疫组化和HPA蛋白数据库表明这5个基因在卵巢癌中过表达。GSEA分析表明主要参与ECM-受体互作，TGF-β信号通路等。 RGS18, RGS16, RGS4, RGS11和RGS1低表达的卵巢癌患者PFS较好（图3b）。 风险打分模型中5个基因的突变分析和HPA数据库及免疫组化验证 使用cBioportal分析RGS基因家族的突变和拷贝数变异。 HPA数据库分析表明，RGS10、RGS11、RGS13在卵巢癌组织中高表达（图6c）。 ? 图6 突变分析和蛋白表达分析 免疫组化分析表明RGS3和RGS4在卵巢癌中高表达（图7）。 ? 图7 免疫组化分析 10.
1.3K40发布于 2021-07-12 - 来自专栏三流程序员的挣扎
2022-11-11-工作
昨天的控件点击时通过外面，加个 listener。然后如果外部设定当前选中位置，也要刷新一下页面，所以刷新逻辑放到设置 textSelectedIndex 中去。
30930编辑于 2022-11-13 - 来自专栏R语言及实用科研软件
🤩 Journal Club | 多组学整合揭示炎症与前肥大软骨细胞驱动骨关节炎软骨退变
患者与健康对照的软骨单细胞转录组数据，系统绘制膝关节软骨细胞动态图谱： 图1A：实验设计涵盖8例OA患者（含负重区WB与非负重区NWB）和3例健康对照的19份软骨样本，共分析135,896个软骨细胞； 图1B：UMAP降维鉴定11 （WB > NWB），而稳态软骨细胞（HomC）在对照组占主导； 图1D：亚群特异性标记基因热图显示ProC（BMP2+）、HTC（COL10A1+）及InfC（CD74+）的分子特征； 图1E-H：免疫组化验证标记基因空间表达 研究结果三 聚焦InfC/preInfC亚群，解析其分子机制及细胞间通讯网络： 图3A：免疫组化验证InfC标记基因CD74/GPR183在OA的SZ/MZ区域高表达； 图3B：细胞互作分析揭示OA中MIF-CD74 个亚群，preHTC-2（MMP2+/COL1A1+）与ECM降解相关，preHTC-4（线粒体基因+）可能加剧氧化应激； 图4E-H：空间DEG分析显示AS/SZ区域炎症基因（BAG1/CD9）上调，免疫组化验证其表达模式
57000编辑于 2025-04-06 - 来自专栏生物信息云
免疫组织化学实验
由于免疫组化具有特异性强、灵敏度高、定位准确等特点，且能将形态研究与功能研究有机地结合在一起，这门新技术已被广泛地应用于生物学和医学研究的许多领域。在病理学研究中，免疫组化技术的作用和意义更为重要。 下面是2个视频的中的操作步骤，关于免疫组化，我们之前也发过文章：免疫组化实验，可以进行参考。 疑问解答 Doctor A，最近做免疫组化的结果非特异性染色都很深，该怎么解决呢？ 谢谢 Doctor A，那免疫组化染色呈阴性结果，这又是怎么一回事呢？ 抗原修复对于石蜡切片免疫组化、免疫细胞化学的最终显色结果有着重要的影响。感谢 Doctor A 的悉心讲解，这堂课又学到了好多知识。
1.3K31发布于 2019-09-17 - 来自专栏科研菌
这篇3分文章教你如何系统地分析一个你感兴趣的通路
11个高表达的KIFs（KIF10，KIF11，KIF14，KIF15，KIF18A，KIF18B，KIF20A，KIF23，KIF2C，KIF4A，KIFC1）组别的OS（总生存期）、RFS（无复发生存期 图3b:OS相关的11个KIFs的LASSO回归。 图4b：TCGA-BRCA和GTE-x正常两组乳腺组织的免疫组化分析显示，乳腺癌样本中6个KIFs的蛋白水平显着上调。 ? 图4.qRT-PCR与免疫组化 5.乳腺癌中MSX1为KIFs的转录因子 为了探索6个KIFs的上游调控机制，对推测的转录调控因子进行了生物信息学富集。 此外，通过qRT-PCR和免疫组化方法验证了所筛选的6种KIFs的表达谱。而且揭示了MSX1可能是潜在转录因子，该因子负调节乳腺癌中KIFs的表达。
94412发布于 2020-06-28 - 来自专栏聊点学术
图像背景校正操作错误，结果千差万别......
如下情况： ◣ 1.1 在明场下，显微镜的视野内光强分布是不均一的，表现为正中心比周围要亮，免疫组化（DAB）图像就是在这种光学环境下被采集的。 为什么免疫组化（DAB）和荧光染色图像校正存在区别？ 二者的本质区别就是光密度与灰度的区别。 ◣ 2.1 免疫组化（DAB）染色定量分析的主要指标就是积分光密度。 免疫组化（DAB）和荧光染色图像校正方法？ 大家最喜欢的就是采用Image Pro Plus进行图像分析，那就以此为例吧。 ◣3.1 免疫组化（DAB）图像背景校正 （1）点击measure，calibration，intensity。 ? （2）在弹窗中，首先点击New新建曲线，然后点击光密度Std.
1.4K10发布于 2020-10-21 - 来自专栏作图丫
请查收这份宝藏数据库—HPA
HPA数据库介绍 Human Protein Atlas 数据库，目前收录了超过26000种抗体，所有结果均有免疫组化染色，并经过专业人员的确认。 其中‘原始数据’主要是不同组织的免疫组化染色，点击后可以看到免疫组化的切片： 也可以看到该基因的RNA和蛋白在不同组织种的表达情况（左侧代表RNA,右侧代表蛋白）。 再次点击右侧的切片后，可获得相应的免疫组化切片，该切片可以放大。 你还可以在这里了解到不同组织病理切片的表达： 04 点击BRAIN，进入到大脑图谱 HPA目前整合了3个物种（人类、猪、老鼠），提供了大脑不同区域的转录组RNA表达、蛋白表达，蛋白亚细胞定位、免疫组化
4.6K41编辑于 2022-03-29 - 来自专栏脑洞前端
每日一荐周刊 2019-11-11 - 2019-11-15
2019-11-15[网站] 有的什么我们需要在 Google Play 上下载软件，但是苦于没有通畅的网络(关于如何获取畅通的网络我在 2019-11-01 讲到，感兴趣可以看看)。 网站地址：https://apkpure.com/ 2019-11-14[技巧] 很多时候我们会看到一些英文的简写。 2019-11-13[技巧] 今天要分享的是关于 Bash 中历史记录那些事。 2019-11-12[技巧] dig 命令是常用的域名查询工具，可以用来测试域名系统工作是否正常。 ~ type dig # dig is /usr/bin/dig 2019-11-11[分享] 今天是双十一，大家剁手快乐。
46010发布于 2019-11-26 - 来自专栏静心物语313的Coding
第 11 节： 11-HttpHandler简介
1、新建--》项目--》选中Web项--》Asp.net空Web应用程序--》右键项目---》添加---》一般处理程序（这样建的网站是最好的方法，没有多余的代码生成） 2、新建--》网站--》Asp.net空网站（这是兼容ASP(VB语言 2000年的技术)开发方式）（不推荐用这种方式） 3、.ashx与ashx.cs文件 1）双击ashx文件会直接打开进入ash.cs文件。 2）类Test1实现了IHttpHandler 接口。IHttpHandler接口中的方法在类Test1中进行了重写（页面加载的过程应该是完成了：Shift+Alt+F10） 3）ashx文件中起作用的就是<....Class="Web.Test1">这个。 4）然后会调用这个Test1类中的方法ProcessRequest(HttpContext context):这个方法主要是处理页面的请求。 5）context.Response设置“响应”“context.Request获取“请求” 6）ashx.cs文件其实还是C#文件。网页逻辑编写。主要是这个文件
54210发布于 2020-03-24 - 来自专栏flytam之深入前端技术栈
leetcode 11
题目大意，给n个点，在一个数轴上。每个点对x轴作垂线，找出由两条垂线和X轴组成的一个“容器”的装的水面积最大。就是两条垂线较小的高度*两垂线高度的面积最大。 1、暴力做法 两两遍历。显然是会超时的 2、思路一 从左到右，找出以每一个点所在的垂线作为较矮的高度时候的最大面积，把每个点的垂线作为最大面积一一比较即可。也就是一个点分别往左扫和往右扫。
42110发布于 2020-01-14 - 来自专栏芒果先生聊生信
差异分析03，一切差异皆可检
检测方法包括qRT-PCR、Western blot、免疫组化（包括免疫荧光），生信分析可辅助证明。 ? 图e是通过免疫组化在结肠癌患者标本中检测TMEM9的高表达 (clinical specimen)。 图d用免疫组化检测新诊断胶质瘤患者肿瘤中FGL2的表达。 该论文更侧重临床标本的检测，是从Western blot、流式细胞术和免疫组化的方法学角度对差异表达进行检测。逻辑清晰，也是很好的套路。 检测方法也是qRT-PCR、Western blot、免疫组化（包括免疫荧光），生信分析可辅助证明。 ?
68810发布于 2020-07-07 - 来自专栏ops技术分享
openstack（11）
服务需求：在配置 OpenStack 身份认证服务前，必须创建一个数据库及权限授权。
64240发布于 2021-05-06 - 来自专栏单细胞天地
压力超载心衰小鼠心脏免疫浸润的单细胞测序揭示了免疫激活程度
9b73442c483d379d1a7d4f238c30bc9.png 3.心脏中原本有大量B细胞，细胞簇0、2、11、17为四组B细胞，各簇随病变都有变化，为验证其变化，还做了免疫组化、流式细胞、免疫荧光的验证 8e5e4b96732f14d6430d88b966a2eff.png 4.T细胞激活变化，CD8+和CD4+均有出现，其中CD4+更为重要，细胞簇6、15为CD8+，细胞簇9、13为CD4+，免疫组化也对生信结果做了辅助验证
66431编辑于 2023-02-10 - 来自专栏网络收集
JavaScript（11）
表1 用于获日期时间的getXxx 方法 说明 getFullYear() 返回一个表示年份的4位数字 getMonth() 返回值是0（一月）到11（十二月）之间的一个整数 getDate
39820编辑于 2022-04-06
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