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TBtools基因家族分析详细教程(2)基因家族成员的基本分析
包括 基因成员的序列特征分析（分子量等电点等） 基于motif分析成员序列保守特征与可视化（蛋白与核酸，可用于挖掘未知，尤其是核酸水平-非编码水平的保守） 基于domain分析成员结构域的保守型与可视化 （往往已知） 基因结构分析（包括内含子模式） 基因染色体分布情况可视化 新建个文件夹命名基础分析 1 打开下列网址http://web.expasy.org/compute_pi/ 用tbtools转换格式 image.png 复制第二列序列数据到一个新文本文档onlyseq.txt，并把所有*删除 处理excel文件最后得到如下格式文件 image.png 2 motif分析及可视化MEME image.png image.png image.png 对比motif和domain看下 image.png domain不怎好看，可以修改hit文件 缺失的序列补回来 另外，可以用下面方式手动修改更好的展示 4 基因结构分析 image.png 关注不同，分析不同，形成思考和可能的结论
11.5K63发布于 2018-10-08 - 来自专栏生物信息云
基因芯片数据分析（八）：DESeq2差异分析实战案例
我们在前2篇文章分别介绍了edgeR和DESeq2包的基本原理： 基因芯片数据分析（五）：edgeR包的基本原理 基因芯片数据分析（六）：DESeq2包的基本原理 我们接下来通过一个案例介绍利用edgeR 基因芯片数据分析（七）：edgeR差异分析实战案例 本文接着介绍DESeq2包进行差异分析。 行名A1,A2,A3,B1,B2,B3为样本名，列名是基因名。 创建分组 设置实验组别，在基因芯片数据分析（六）：DESeq2包的基本原理这篇文章中我们介绍基本原理时，有一步需要选择参考样本，在实际分析中，我们可以自己选择参考样本，一般都是对照组作为参考样本，在DESeq2 这里和前文基因芯片数据分析（七）：edgeR差异分析实战案例差不多，不多解释！
4.5K20发布于 2019-12-13 - 来自专栏Y大宽
TBtools基因家族分析详细教程(3)基因家族成员的进化分析2
基因-共线性的定义与常见算法原理 物种内的共线性分析 文件准备（物种比对到自身的.blast文件，物种基因信息文件.gff文件），运行MCScanX，输出collinear和tandem文件 基因家族成员的来源分析 （如何复制得到） 不同物种之间的共线性分析 共线性分析结果可视化 ---- 1 共线性分析：与同线性的联系 用途： 识别直系同源gene 蛋白编码基因注释 发现进化事件 2物种内的共线性分析 3基因家族来源分析 4不同物种之间的共线性分析 共线性分析 数据文件下载genome.fa，gff3，protein.fa 2数据文件格式转换（TBtools） 3共线性分析 4解读文本输出结果 -----开始---- 1 2 获得所有基因的位置信息 ? 如下 ? 下面可以把刚才得到的blast结果文件简化，也可以不做，做的话，下面 ? 3 菠萝自身的比对的结果如下 ? GRAS基因家族在染色体上的位置并显示串联重复序列 可以看到有串联重复序列 再把pineapple2pineapple.blast.tab.collinearity文件转换为link文件 ?
25.8K36发布于 2018-10-08 - 来自专栏生信技能树
基于全基因组的基因家族分析（2）：SlNRAMP家族基因成员鉴定
1.找到你所感兴趣的基因家族 番茄（Solanum lycopersicum），最喜爱的蔬菜水果之一。摘录维基百科最基本的介绍，详细了解番茄的起源，自行Google。 The plant belongs to the nightshade family, Solanaceae. 2.获取基因家族pfam number 进入官网https://pfam.xfam.org 但是不管怎么样，还是先把所有成员的蛋白序列download下来，进行保守结构域分析。 ? Nramp.hmm文件 ? print "\n" : chomp' in.fasta | tail -n +2 > out.fasta # 最后在samrt网站确认是否是该家族成员，进行最后的鉴定。 含有NRAMP结构域的基因
1.5K20发布于 2019-05-14 - 来自专栏生信小驿站
单基因生信分析流程（2）一文解决差异分析、基因相关分析问题
单基因生信分析流程（1）一文解决TCGA数据下载整理问题 单基因生信分析流程（2）一文解决差异分析和基因相关分析问题 本文目的 学会如何使用差异分析 学会绘制火山图和热图 学会如何求取相关基因 第一招： 差异分析 差异分析步骤总结 （1）读取基因表达矩阵 （2）根据基因表达量设置样本分组 （3）设置差异倍数、生成差异分析结果 （4）绘制火山图和热图 加载所必须的包 # ============== edgeR") rm(list=ls()) # =============================================================== 设置分组，我们根据ERBB2基因的表达中位值 ，将样本分为ERBB2高表达组和ERBB2低表达组，通过求两组样本的差异基因，来对ERBB2的生物学功能进行分析。
4.3K62发布于 2019-05-15 - 来自专栏菜鸟学数据分析之R语言
基因芯片数据分析
biocLite("affyPLM") > library(affyPLM) > library(CLL) > data("CLLbatch") > Pset <- fitPLM(CLLbatch)#对数据集进行回归计算 左上图为原始图像，右上图为权重图，左下图为残差图，右下角为残差符号图 1 什么是RLE箱线图 相对对数表达（RLE）箱线图可以反映对照组和实验组之间，大部分基因的表达量是否保持一致，RLE定义为一个探针组在某个样品的表达值除以该探针组在所有样品中表达值的中位数后取对数 质量可靠的样品，标准差十分接近，NUSE值接近1，反之偏离1的位置，有种极端情况，大多数芯片有质量问题，但是标准差十分接近，反而会显得没有质量问题，所以这时候，必须结合RLE与NUSE两个图进行可靠分析 2 >source("http://www.bioconductor.org/biocLite.R") > biocLite("RColorBrower") > library(affyPLM) > library RNA降解是影响芯片数据质量的重要因素，RNA是从5端开始降解，理论上5端的荧光强度低于3端的荧光强度，降解曲线的斜率越小，说明降解的越少；反之越多。
1.2K50发布于 2020-08-06 - 来自专栏生物信息云
基因芯片数据挖掘分析表达差异基因
=(m1j,m2j,…,mGj)表示在第j个条件下各基因的表达水平（即一张芯片的数据）； 元素mij表示第基因i在第j个条件下（绝对）基因表达数据。 5) 差异基因表达分析: 经过预处理，探针水平数据转变为基因表达数据。为了便于应用一些统计和数学术语，基因表达数据仍采用矩阵形式。 ? A.芯片数据的差异分析主要包括三种方法： 1. 倍数分析方法：倍数变换fold change，单纯的case与control组表达值相比较，对没有重复实验样本的芯片数据，或者双通道数据采用这种方法。 2. limma包的可扩展性非常强，单通道（one channel）或者双通道（tow channel）数据都可以分析差异基因，甚至也包括了定量PCR和RNA-seq。 2. DESeq2和EdgeR包: 都可用于做基因差异表达分析，主要也是用于RNA-Seq数据，同样也可以处理类似的ChIP-Seq,shRNA以及质谱数据。
3.5K60发布于 2019-08-07 Monocle2拟时基因富集分析
Monocle2拟时分析及可视化我们整了好多呀，算是整明白了吧。monocle2拟时热图修饰我们已经做过了。 这里的演示不再使用修饰，用monocle2自带的拟时热图函数绘制，然后通过聚类不同的module提取基因进行富集分析。 接下来我们就具体看看做法，首先还是做热图。 ，然而提取数据用pheatmap或者ggplot作图我们也做过了，这里再去修饰一遍展示没有必要，我就想用monocle2包热图函数完成。 /add.flag.R') add.flag(p,kept.labels = genes,repel.degree = 0.2) 接下来就是提取module基因进行富集分析了，我们直接包装为一个函数Monocle2 #提取module基因，进行富集分析 library(clusterProfiler) library(ggplot2) source('.
38600编辑于 2025-12-20- 来自专栏菜鸟学数据分析之R语言
limma对基因芯片数据基因差异表达分析
这个package的一个对象 > samples=sampleNames(sCLLex) > pdata=pData(sCLLex) > group_list=as.character(pdata[,2] cex = 0.5) > cols <- rainbow(n.sample*1.2) >boxplot(exprSet, col = cols,main="expression value",las=2) CEL 1 0 CLL22.CEL 0 1 CLL23.CEL 1 0 CLL24.CEL 0 1 CLL2. -stable progres. 1 stable -1 > fit <- lmFit(exprSet,design) > fit2 < - contrasts.fit(fit, contrast.matrix) ##这一步很重要，大家可以自行看看效果 > fit2 <- eBayes(fit2) > tempOutput = topTable
1.2K40发布于 2020-08-06 数据分析：宏基因组数据的荟萃分析
数据分析：宏基因组数据的荟萃分析介绍宏基因组数据的荟萃分析是一种综合多个独立宏基因组研究结果的方法，目的是揭示不同人群或样本中微生物群落的共同特征和差异。 运行荟萃分析数据分析：宏基因组数据的荟萃分析运行荟萃分析computeANCOMBC获得每个数据集的线性模型结果（lfc和SE统计量用于荟萃分析）lfc可以认为是Standardized Mean Difference 数据分析：宏基因组数据的荟萃分析可视化结果采用森林图展示结果，该结果包含效应值RE的95%置信区间和对应的P值。 ：宏基因组数据的荟萃分析数据分析：宏基因组数据的荟萃分析结果：荟萃分析筛选到21种差异微生物。 总结数据分析：宏基因组数据的荟萃分析
78310编辑于 2024-08-15- 来自专栏生物信息云
基因芯片数据分析（四）：获取差异表达基因
从基因芯片当中提取生物学的信息需要合理的统计学方法。人们已经为优化传统统计学方法在基因芯片方面的应用做出了多年的努力。 然而对于大多数生物学工作者而言，学习和使用一种或者多种统计分析手段并不一定非常容易，这需要付出时间和努力。Bioconductor的很多软件包很好的避免了人们为学习统计分析手段而付出的时间。 使用limma来分析差异表达的基因，主要分几步走： 读取数据 预处理数据 构建实验设计矩阵 使用线性模型估计差异表达的倍数 使用贝叶斯平滑标准差 试用不同的参数来输出差异表达基因结果。 往期文章 基因芯片数据分析（一）：芯片数据初探 基因芯片数据分析（二）：读取芯片数据 基因芯片数据分析（三）：数据质控 数据预处理 library(affydata) data(Dilution) 差异表达分析 fit <- lmFit(eset, design) fit1 <- contrasts.fit(fit, cont.matrix) fit2 <- eBayes(fit1) topTable
2.7K32发布于 2019-12-13 - 来自专栏生信小王子
转录组分析 | 使用DESeq2进行基因差异表达分析
通过RSEM我们获取了样本中每个基因的counts和表达量，接下来使用tximport校正不同样本间基因长度的差异。 ## 安装R包 if (! ")) 接下来使用DESeq2进行差异表达分析。 ) ## 加载R包 library("DESeq2") ## 导入数据 dds <- DESeqDataSetFromTximport(txi.rsem, colData = samples, design = ~ Treatment) ## 过滤低表达基因 dds <- dds[rowSums(counts(dds)) > 1,] ## 进行差异表达分析 dds <- DESeq(dds) 完成差异表达分析后 RNA-Seq差异表达分析实操了
3.5K20发布于 2020-08-10 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
表型数据和基因型数据--聚类分析
下面看一下利用基因型SNP数据进行PCA计算，以及可视化的分析。 很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。 可以看到，三个品种在PCA图里面分的比较开，C品种的有两个A和B的点，应该是异常数据。 基因型数据： 共有3个品种A，B，C，共有412个个体。 ： 首先，使用plink命令，将基因型数据转化为012的raw格式： plink --file re2 --recodeA 结果生成plink.raw文件。 读取数据 m012 = fread("plink.raw") # 保留FID，IID和基因型数据 g012 = m012[,-c(3:6)] dim(g012) fid = g012$FID iid lty.grid = 2) legend("topright",c("A","B","C"),fill=c('red','green',"blue")) 聚类分析思路： 1，计算个体的亲缘关系矩阵G
2.7K20编辑于 2022-05-19 - 来自专栏生物信息云
基因芯片数据分析（三）：数据质控
基因芯片的数据质量介绍 基因芯片的质量控制有很多种手段，有针对每一个芯片本身的，也有针对组内差异小于组间差异的。 经过PCA分析之后，平行实验所提供的基因芯片数据应该聚扰在一起，而不同设计的实验所提供的基因芯片数据应该分离。这可以帮助我们很快的识别出一组平行实验当中，有哪些数据是可靠的，而哪些数据可以被放弃。 经过gcrma处理数据之后，我们发现，数据中值基本为0，头尾的偏离也都被修正了。反过来说，我们对数据绘制MA plot可以直观化地显示实验数据进入下一步分析比较时的可靠性。 我们使用gcrma(rma的一种扩展)来对数据进行预处理，然后使用affycoretools库当中的plotPCA来进行PCA分析作图。 经过PCA分析之后，平行实验所提供的基因芯片数据应该聚扰在一起，而不同设计的实验所提供的基因芯片数据应该分离。这可以帮助我们很快的识别出一组平行实验当中，有哪些数据是可靠的，而哪些数据可以被放弃。
3.6K31发布于 2019-12-13 - 来自专栏生信菜鸟团
肿瘤基因组测序数据高级分析--肿瘤基因组测序数据分析专栏
简介 大多数肿瘤基因组综述类文章，对于数据分析部分只是介绍了基础分析部分，也就是从原始的 fastq 文件通过质控、比对、GATK流程、Call 变异最后得到 vcf 文件和拷贝数变异的结果就结束了。 首先，将多个肿瘤样本的突变数据聚集在一起，然后计算每个基因的分数和 p 值。选择显着性阈值来控制错误发现率 (FDR)，超过此阈值的基因则被报告为显着突变。 这列分析常用的软件有 MSIsensor2、MANTIS 等 肿瘤突变负荷TMB 肿瘤突变负荷（Tumor Mutation Burden,TMB）的定义是每百万碱基中被检测出的，体细胞基因编码错误 最初TMB通过全外显子测序（WES）进行检测表征，其本质上认为基因突变仅限于外显子（编码区）；后来也有很多文章基于特定 Panel 数据评估 TMB，或者基于 ctDNA 数据评估 bTMB等，原理都一样 但是用于分析局部拷贝数变异显著性的软件，常用的就 GISTIC 软件，它是基于一组样品数据（WGS or WES）来分析局部显著拷贝数情况，即可以寻找显著性缺失和扩增的 gene 和区域，并将结果可视化的分析工具
4.8K43发布于 2021-10-12 - 来自专栏生信技能树
基于全基因组的基因家族分析（1）：数据准备
1.基因组下载网站介绍 Sol Genomics Net：茄科基因组网络，里面包括了很多物种的基因组测序结果：番茄，土豆，茄子等。 而且基因组更新最快，搜索了一下发现NCBI番茄基因组和Phytozome番茄基因组为ITAG2.4，而SGN已经是最新版本的ITAG3.2，当然以前的版本也都存在，特别方便。 而Phytozome要下载这些数据居然还要注册，真的有点烦，偷偷告诉你，SGN貌似也要注册（这个大家应该都没有什么问题，就直接跳过）。 而且在后面分析基因家族的时候，会出现家族数量相差比较大，可能有10个左右的差距，新版本的基因会多。 SGN完整版基因组 2.序列相关文件下载 基础文件一般我们下载4个：CDS.fa、Protein.fa、GFF.gff3和Genome.fa # 小编在home目录下新建sra目录，所有数据都放在这个目录里面
4.1K30发布于 2019-05-13 - 来自专栏三代测序-说
全基因组 - 人类基因组变异分析(PacBio) -- minimap2 + Sniffles2
软件使用数据格式转化公共数据只有 .bam 格式，所以要先将.bam 文件转化为.fastq文件才能输入minimap2；如果直接获得.fastq文件则可以省略此步转化。 数据格式转化所用的程序为BAM2fastx（PacBio官方工具），PacBio将一系列工具，包括对.bam文件进行索引的pbindex，都放在pbtk（pb tool kit）中，所以运行以下命令全部安装 pbtkExample Datasets德系犹太人家系：HG002（子）、HG003（父）、HG004（母），属于个人基因组计划中的样本。 数据是PacBio-HiFi-CCS数据$ minimap2 -ax map-hifi ref.fa pacbio-ccs.fq.gz > aln.sam # PacBio HiFi/CCS genomic 参考文献：生信分析|Minimap2+sniffles calling SVs
2.7K10编辑于 2023-11-26 - 来自专栏生信喵实验柴
基因家族分析
直系同源（同颜色）与旁系同源（不同颜色） 一个基因家族，一般存在于多个物种（不同物种中的叫亚家族基因），并且很多基因家族都是转录因子，可以对家族内基因启动子区域进行分析；还能找几个物种，分析同源基因的基因结构 、motif 分析，找到保守的 motif；还可以结合湿实验 QRT-PCR，找出十几个或二十个基因做不同组织的表达量，看哪些基因具有较强的组织特异性表达性。 ://ftp.ensemblgenomes.org/pub/plants/release-53/gff3/oryza_sativa/Oryza_sativa.IRGSP-1.0.53.gff3.gz 2、 Motif 是在生物学中是一个基于数据的数学统计模型，典型的是一段 sequence 也可以是一个结构。 在线分析网站：http://meme-suite.org/tools/meme 基因功能结构域 四、基因结构分析 GSDS: Gene Structure Display
3.8K30编辑于 2022-10-25 - 来自专栏生信宝典
高通量数据分析必备|基因组浏览器使用介绍 - 2
基因组浏览器的基本使用、各部分功能和不同Track展示，在高通量数据分析必备|基因组浏览器使用介绍 - 1已有介绍。这次进一步介绍其可用的公共数据信息、区域截图和共享等。 利用这些公共数据，可以很方便比较基因在不同细胞系的表达、修饰、TF结合和染色质三维作用等。找到关键信息后，可截取矢量图用于文章发表，也可把数据分享给老师、合作者，一起寻找更多信息。 EPGG支持的物种有人、小鼠、大鼠、猴子、猪、狗、猩猩、鸡、斑马鱼、果蝇、线虫、拟南芥、玉米、大豆、白菜、酵母等，也可以把自己的基因组整理成所需要的格式，导入EPGG使用。 ? 模式生物有比较多的高通量测序研究的大项目，如TCGA，Roadmap，ENCODE等和染色体三维结构或互作 Hi-C、ChIA-PET研究等公共数据，可以直接点击Load加载，然后再选择关注的样品或数据类型 EPGG还提供了很多实用的分析功能，如下图： ? 浏览器访问链接：http://epigenomegateway.wustl.edu/browser/ 下一期再详细介绍每个功能使用。
63830发布于 2018-08-01 - 来自专栏简说基因
《基因大数据智能生产及分析》笔记
2. 大数据行业相关标准不完整 基因行业目前亟需要系统的、公认的数据标准，并以此建立通用的数据库，如此才能有效地将基因大数据转化为价值。 3. 2）随着基因数据量级剧增，生物信息分析环节除了常规分析挖掘手段，以人工智能等机器学习方法对百万级基因大数据进行数据挖掘，不但有前沿研究的必要性，而且具有巨大的市场化潜力。 在临床、公共卫生等特定场景的生信分析需要的特有分析软件，需要在 NMPA 注册，如上述诺禾的 6 基因突变检测试剂盒配套软件。 2. 2）智能化 智能化主要体现在基因数据分析环节，通过整合各种生物信息分析流程所需的基础设施、分析软件和数据库，同时引进人工智能技术，实现自动化分析和智能决策系统。 2. 风险分析 主要有：研发风险、监管风险和知识产权纠纷风险。
2K10发布于 2020-11-19
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