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多组学在线分析工具
随着高通量测序技术种类的越来越多，我们经常会拿到相关样本的不同组学的数据。那拿 TCGA 的数据库而言，对于同一个患者，就检测了RNA-seq， miRNA-seq， 甲基化芯片等等多组学的数据。 对于这样有多组学数据的情况，除了基本的单一组学的分析，也可以尝试着融合多个组学一起分析。所以，今天就介绍一个多组学分析的工具。 聚类热图分析 在这个分析结果当中，可以观察基于多组学的数据各个样本的聚类分析的结果。这样的结果可以用来当作多组学的分子分型。 在聚类热图当中，除了可查看不同基因的聚类结果。 降维分析 之前的质量评估的时候，通过降维分析来了解不同组学的数据特征。现在的降维是在多组学数据融合的基础上来进行降维的。 最后可以在一个三维的散点图上观察降维分析的结果。 总的来说 以上就是这个工具的主要使用过程了，OmicsAnalyst 主要还是用于对多组学的数据联合分析的时候，寻找多组学之间的联系(相关分析)或者通过聚类来寻找相关的多组学基因分型的时候可以使用。
2.3K20编辑于 2022-02-08 多组学扩展---分子对接pyrosetta
作者，Evil Genius 从最新的2026搜集的文章来看，基因组 + 单细胞空间 + 分子对接/分子动力学的多组学趋势明显。 今天我们来扩展一下 首先是一些基础内容，自己查漏补缺。 分子量 ≤ 500 Da 2. LogP ≤ 5 3. 氢键供体数 ≤ 5 4. 蛋白质: 灰色卡通图") print("2. 配体构象: 彩虹色棍棒图") print("3. PyMOL可视化文件目录: {PYMOL_DIR}/ 2. 原始对接结构: {STRUCT_DIR}/ 3. 分析结果: {WORK_DIR}/ 快速开始: 1. 打开PyMOL 2. 打开PyMOL") print(f" 2.
42420编辑于 2026-01-28- 来自专栏单细胞天地
单细胞多组学刻画EGCs特征
本研究主要应用 scRNA-seq 和多组测序技术同时测量单个细胞核中的 ATAC 信号和 RNA 转录本（scMulti-seq）来描述 EGCs 的特征并研究神经元分化的动态变化。 文章主图 Fig1.肠道胶质细胞(EGCs)是神经元祖细胞 Fig2. 多组测序揭示了神经球中 EGC 神经发生的染色质准备状态 Fig3. 肠道胶质细胞(EGCs)是神经元祖细胞 2 神经球内 EGC 向神经元转变的多组学分析揭示了一种为神经发生做好准备的染色质结构 然后神经球里的GFP+细胞测了 单细胞Multiome(细胞来源三只小鼠) 多组测序揭示了神经球中 EGC 神经发生的染色质准备状态 3 出生后小肠中的EGC具有转录多样性，包括具有神经发生所需的染色质结构的细胞 接着又用小鼠出生大约14天后的GFP+ 细胞测了单细胞Multiome chromVAR分析cluster4 富集的motif，发现了PHOX2B, PHOX2A和HAND2 (Fig3D) 。
55650编辑于 2023-08-31 - 来自专栏肠道菌群与代谢组学
非靶向代谢组学—基础知识2（多组学联合分析思路）
非靶向代谢组学—基础知识2（多组学联合分析思路）继续开始代谢组学的学习路程，昨天晚上看了B站联川生物出的解读非靶向代谢组学的生信报告，讲的很好。 里面一些代谢组学和和其他组学联合分析的思路对我的启发挺大，这里记录下，只是宏观的描述视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV16R4y157A5/? spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=7e83cb2510516bdff59ccf808d022aa01.非靶向代谢组学和转录组最为常见的是与转录组联合分析 ，通过KEGG通路进行差异基因和差异代谢物的关联与chatGPT的对话2.非靶向代谢组学和蛋白组类似于和转录组的联合分析与chatGPT的对话3.非靶向代谢组学和微生物非靶向代谢组学和微生物联合分析也是非常常见的多组学联合分析
1.2K12编辑于 2025-04-03 - 来自专栏百味科研芝士
当免疫遇上大样本多组学
各位科研芝士的朋友，大家好，今天我们开始跟大家分享一个新的研究模式--------大样本多组学，今天给大家分享的一篇文章是2019年发表在Clinical Cancer Research上的一篇文章，这篇文章主要研究对象是三阴性乳腺癌 （TNBC），我们就一起学习一下，如果你有临床病人资源或者你多组学数据，那么这篇文章可以成为你参考的典范，也希望对大家有所帮助。 ssGSEA（GSVA包实现）来计算每一个细胞类型的丰度，紧接着作者做了一个K-means聚类，最后被聚成了3类（Cluster 1, the “immune-desert” cluster ；Cluster 2,
1K21发布于 2019-12-17 - 来自专栏生信技能树
单个病人的完善的多组学研究
做完初出茅庐的临床科研小透明，也是可以细心留意遇到了病例，哪怕只有一个病人，也可以做完善的病人多组学研究。 medicine》，DOI:https://doi.org/10.1016/j.annonc.2022.06.005 ： 示意图很清晰，可以看到涉及到了传统转录组，单细胞转录组，还有肿瘤外显子技术： 多组学 当然了，并不是对这个病人只有这些组学技术，其实还有甲基化等表观技术，但是并不是说技术越多越好，仍然是得解决实际问题。
72620编辑于 2022-07-26 - 来自专栏医学数据库百科
LinkedOmics | TCGA多组学关联分析数据库
cBioPortal可以进行多组学分析，但是一般都是分析自身基因和自身突变等等的关系。至于CVCDAP分析的则是单一组学方面的各种分析。 以上这些数据库虽然各有各的用处，但是如果我们想要做多组学之间的相关分析的话，比如我们想要做TP53和miRNA之间的相关性的话，那以上的这些数据库就不能用了。 所以今天就来给大家介绍一个多组学关联分析的数据库： LinkedOmics (http://www.linkedomics.org/login.php) 01内置数据集介绍 在使用一个工具之前，首先还是要了解这个数据库里面包括哪些东西的 由于是要做多组学的关联分析的，一定要对于TCGA数据包括哪些数据要有一定的认识。这样才能方便我们来进行交叉分析的。 关于TCGA的数据库的话，这个数据库有一个简单的介绍。 对于这个数据库，如果我们想要进行多组学交叉分析的时候还是挺有用的。有一个缺点就是其能分析的临床参数还是少了一些。这个要是有需要可能就得自己分析了的。
5.8K40编辑于 2022-01-05 - 来自专栏作图丫
多组学数据可视化的高端玩法
今天给大家介绍一款发表在Nature Methods(IF=28.467)上的R包--trackViewer，可以对基因结构，SNP/突变结果，甲基化结果，组蛋白结果等进行高颜值的可视化，让你那些无处安放的多组学数据完美展示出来 Figure 2：gene1.bed文件格式 Figure 3：gene1info.txt文件格式 gene2同理，准备好两个文件: gene2.bed(Figure 4)和gene2info.txt genebed2 <- importScore(file.path(filedir, "gene2.bed"), format="BED",ranges=gr) genebed2$dat$score <- NULL genebed2$name <- "gene00" genebed2$type <- "transcript" genebed2$format <- character(0) strand (genebed2$dat) <- geneinfo$strand genebed2$dat$feature <- geneinfo$feature genebed2$dat$id <- geneinfo
1.1K22编辑于 2022-03-28 - 来自专栏R语言交流中心
R语言中多组学的因子分析
多组学的研究在不断进入各个疾病领域，那么如何整合这些多组学的特征成为多组学因子综合分析的挑战，今天给大家介绍一个可以类似于PCA分析对多维组学数据进行降维分析的工具包MOFA2。 首先看下包的安装： BiocManager::install("MOFA2") 接下来我们看下导入此包的数据的条件： 1）样本数不得少于15 2）矩阵数据对应的算法选择：连续正态分布(用高斯似然建模)， 数据的导入 ###简单的矩阵列表 data <- make_example_data( n_views = 2, n_samples = 200, n_features = 1000, ) load(filepath) head(dt) 2. (MOFAobject.trained, plot_total = T)[[2]] 从图中我们可以看到这些factor对数据的解释水平都超过了75%，应该很好的一个模型了。
1.9K30编辑于 2022-03-14 - 来自专栏生信菜鸟团
空间多组 | NG | 使用多组学和生态空间分析对组织状态进行量化表征
Para_05 我们介绍了MESA（多组学和生态空间分析），这是一个结合生态原理和多组学整合来解读组织重塑的框架。 ◉ 这种整合丰富了空间组学数据，并创建了用于下游分析的虚拟多组学空间剖面。◉ 接下来是邻域识别，通过将每个细胞的k最近邻（k-NN）中的多组学信息聚合成邻域特征向量（NFV），捕捉局部细胞环境。 这些分析通过多组学方法得以实现，并且能够在复杂的细胞环境中揭示细微的功能通路。 这些分析是通过多组学方法实现的，并且可以揭示复杂细胞环境中微妙的功能通路。 图2a展示了用细胞类型标记颜色编码的扁桃体组织样本。 图2b基于细胞组成（在先前的技术中常用；左侧）呈现了邻域特征，通过计算机模拟的多组学融合显示了平均蛋白表达（中间）和mRNA表达（右侧）。 结果一致表明，使用多组学信息能够更好地界定邻域（补充图2）。
54810编辑于 2025-05-09 - 来自专栏智药邦
多组学数据和临床数据开发｜DNAnexus完成2亿美元的H轮融资
2022年3月8日，基于云的生物医学数据分析公司DNAnexus宣布完成一轮2亿美元的融资，以加快其技术的全球应用，将复杂的多组学和临床数据转化为切实的见解和个性化治疗。 DNAnexus 将利用这笔资金推进其核心基因组学和多组学平台，继续其国际增长，并支持新的 AI 和机器学习技术和工具的整合。 在我们发展业务和支持我们的客户利用大规模临床、多组学数据产生的新一轮生物医学见解时，Blackstone 将是一个强大的合作伙伴。" DNAnexus 平台使生命科学行业能够从多组学、临床和表型数据中获得关键的见解，以加快新型疗法的开发和交付，使其更快、更经济地进入有需要的患者手中。 从提供端到端的综合诊断研发和生产生物信息学平台，使国家生物库的生物医学计划得以实现，到为制药公司提供多组学数据科学平台以发现新的目标药物，DNAnexus使医疗保健和生命科学行业能够改变他们利用生物医学数据的方式
57120编辑于 2022-04-13 - 来自专栏生信菜鸟团
【生信文献200篇】95 多组学探索TNBC
基于这种相关性，克隆结构是通过使用来自小等位基因CN为零的区域的数据推断出来的(图2A)。基于CN的整体分析显示，每个肿瘤中只有少数可检测到大小的亚克隆(图2B)，这与之前的单细胞分析结果一致。 单独分析具有低CNS的所选区域内的VAF（图2C）。 4SVs affect oncogenes and tumor suppressor genes in TNBC 研究人员对36例TNBC肿瘤的WES分析仅发现了2个RB1突变、2个KMT2C突变、2个 在16个被分析的TNBC肿瘤中，6个、3个、2个和1个肿瘤分别含有涉及RB1、KMT2C、PTEN或RUNX1的SVs。 SVs也导致了癌基因MYC、NOTCH2和NOTCH3的扩增，并导致相应基因的表达增强。在48个FFPE标本中，还发现了两个NOTCH2位点扩增的肿瘤。
85041编辑于 2022-02-15 - 来自专栏医学数据库百科
多组学与药物敏感分析的数据库
点击Detail所在列，可以查看多组学水平（表达值，CNV，甲基化水平或突变状态）下RNA与药物敏感性之间相关性的详细信息。
1.2K40发布于 2021-04-30 - 来自专栏生信技能树
单细胞多组学数据分析不会分析
accessibility datasets of peripheral blood mononuclear cells in Chinese holstein cattle》，实验设计蛮简单的： 单细胞多组学技术 /www.nature.com/articles/s41421-022-00415-0 是关于 clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) 的肿瘤微环境的单细胞多组学 Single-cell multiomics analysis reveals regulatory programs in clear cell renal cell carcinoma》，非常贴心的整理了其全套单细胞多组学下游分析 就是你不做单细胞多组学，打开这套代码也可以观摩一下里面的自定义函数技巧： 41 Combined.P.FC.R 105 Dot.plot.R 12 Filter.gene.R ，如下所示： 降维聚类分群和生物学命名 可以看到主要是5个淋巴系免疫亚群： CD4+ (CD4, IL7R, CD3D, CD3E) CD8+ T cells (CD8A, CD8B, CD3D, CD3E
63550编辑于 2023-09-04 - 来自专栏单细胞天地
单细胞多组学数据分析不会分析
accessibility datasets of peripheral blood mononuclear cells in Chinese holstein cattle》，实验设计蛮简单的： 单细胞多组学技术 /www.nature.com/articles/s41421-022-00415-0 是关于 clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) 的肿瘤微环境的单细胞多组学 Single-cell multiomics analysis reveals regulatory programs in clear cell renal cell carcinoma》，非常贴心的整理了其全套单细胞多组学下游分析 就是你不做单细胞多组学，打开这套代码也可以观摩一下里面的自定义函数技巧： 41 Combined.P.FC.R 105 Dot.plot.R 12 Filter.gene.R ，如下所示： 降维聚类分群和生物学命名 可以看到主要是5个淋巴系免疫亚群： CD4+ (CD4, IL7R, CD3D, CD3E) CD8+ T cells (CD8A, CD8B, CD3D, CD3E
60241编辑于 2023-08-31 - 来自专栏深度学习
【论文复现】基于多模态深度学习方法的单细胞多组学数据聚类（【生物信息学】实验二：多组学数据融合：scMDC）
论文：基于多模态深度学习方法的单细胞多组学数据聚类 Clustering of single-cell multi-omics data with a multimodal deep learning 正确的聚类结果对于下游复杂的生物学功能研究至关重要。然而，组合不同的数据源对单细胞多模态数据进行聚类分析仍然是一个统计和计算挑战。 在这里，我们开发了一种新颖的多模态深度学习方法scMDC，用于单细胞多组学数据聚类分析。scMDC 是一个端到端的深度模型，它明确表征不同的数据源，并共同学习深度嵌入的潜在特征以进行聚类分析。 2. Github链接 GitHub - xianglin226/scMDC：单细胞多组学深度聚类 https://github.com/xianglin226/scMDC 二、实验环境 0. 默认值：2000 *为方便起见，我们将 10X 单细胞多组 ATAC + 基因表达技术表示为 SMAGE-seq。
84910编辑于 2024-07-30 - 来自专栏优雅R
CAMOIP: 多组学和免疫治疗综合分析网站
2. 第二张图：我们通过绘制了男性和女性的人体器官图，并使用不同颜色和透明度进行区分，以不同文本框来注释出不同器官中的癌症类型的数据集 (作者和样本数量)。 3.
2.1K10发布于 2021-09-24 - 来自专栏R语言数据分析指南
ggplot2绘制多组趋势变化线图
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍使用ggplot2绘制多组面积线图来展示趋势变化，下面小编就通过一个案例来进行展示,数据无实际意义仅作图形展示用，希望各位观众老爷能够喜欢。
84520编辑于 2023-08-18 - 来自专栏R语言数据分析指南
ggplot2优雅绘制多组旭日图
欢迎关注R语言数据分析指南 案例图 仿图 绘图思路 ❝此图用R绘制难点有两处 (1)在于绘制连接处并进行渐变色填充 (2)绘制独立的甜甜圈图进行拼图 目前ggplot2 3.5已经能指定为图形进行渐变色填充 paste0(str_replace(speaker," ","\n"),"\n",round(perc*100,1),"%")), color="white",size =2, paste0(str_replace(speaker," ","\n"),"\n",round(perc*100,1),"%")), color="black",size =2, (hl)) %>% mutate(pct_hl:=round(hl/sum(hl)*100,1)) %>% arrange(desc(pct_hl)) colors <- c("#3B9AB2" ,"#7294D4","#C6CDF7","#E6A0C4","#A2A475") p2 <- ggplot(df_agrupado,aes(x=1, y=pct_hl, fill=reorder(grupo
1K10编辑于 2024-03-20 课程准备--基因组与单细胞空间多组学
基因组与单细胞空间多组学的内容，我相信大家都不陌生了，发表的文章已经很多了，其中不乏顶刊。其实在单细胞组学上进行适度的扩展，文章质量会提升一个档次。 扩展多组学也就成了必需，不知道大家准备好了没？技能往往是要先课题一步的。尤其测了WES + 单细胞 （+ 空间）的同学，数据已够，如何联合分析，就看大家自己了。 尤其是大家分析肿瘤单细胞数据，其中癌细胞的转录特征：癌症细胞在新陈代谢上有何不同，缺氧和肿瘤环境，血管生成等等之间的联系，一般需要从更深次的单细胞 + 多组学来研究。 外来体和癌症外来体由癌症细胞或其他细胞分泌的被膜包裹的小囊泡外来体携带蛋白质和核酸当外来体被运输到远处的身体部位时，它们可以改变免疫反应和/或增强癌症的传播肿瘤基质和转移种子和土壤假说：特定的肿瘤细胞（种子）只能占据特定的具有合适生长环境的远处组织（土壤）特异性转移的发生有两个必要条件：1）形成合适的着陆点，和2） 最后我们来分享一下关于检测突变的分析方法期待我们一起扩展一些这部分内容，报名链接在生化小课---基因组与单细胞空间多组学生活很好，有你更好
30220编辑于 2025-09-03
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