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- 来自专栏图形化开放式生信分析系统开发
图形化开放式生信分析系统开发 - 5 生信分析流程服务器端运行
在上文图形化开放式生信分析系统开发 - 4 生信分析流程的图形化设计 讨论了生信分析pipeline的图形化，如何用图形的方式显示生信pipeline，但是pipeline脚本按照变量的形式保存之后，如何运行 分析过程状态、服务器运行状态，需要由服务器端推送到用户端。 综合考虑，结合软件设计目标，这里选择远程模式 运行服务器节点： 服务器节点信息： 经常手动分析脚本的朋友大家的习惯可能是，ssh远程登录Linux服务器，在shell控制台输入各种脚本，软件。 服务器信息2.png 针对分析流程，按照约定定义了两个变量：${data}数据输入目录，${result}输出目录 考虑到并行运算，这里设置了该账户可以并行运行的任务数量，已经连续运行任务的最小时间间隔 运行完成后服务器端推送信息到控制端，判断是否符合要求，输出文件是否存在 运行失败后服务器端推送信息到控制端，显示错误信息，错误日志，便于生信开发人员查找错误 统计每一个分析步骤的运行时间，便于统计分析
95500发布于 2020-01-17 - 来自专栏生信菜鸟团
生信分析中linux的使用5-grep
生信技能树学习笔记 Linux文本处理——grep grep：一种强大的文本搜索工具，它能使用正则表达式匹配模式搜索文本，并把匹配的行打印出来 格式：grep [options] pattern file 问题5：多个关键词匹配？
33410编辑于 2024-07-10 - 来自专栏芒果先生聊生信
生信分析网站（生存分析）
生信论文的套路 ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析； 临床标本从蛋白水平确认（或HPA数据库），很重要； Kaplan-Meier Plotter从临床意义的角度阐明其重要性； cBio-portal 数据库做基因组学的分析（机制一）； STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路（机制二）； TISIDB/TIMER分析肿瘤免疫特征（机制三）。 差异分析，无论是Oncomine，GEPIA，还是UALCAN、HPA数据库，都不需要R语言编写代码，容易上手，基本上一个星期甚至更短的时间就可以搞定，属于菜鸟级别生信操作。并没有想象中那么难。 生存分析是生信论文中经常出现的表型，也就是说基因在正常和肿瘤组织中表达的差异，与生存率的指标密切相关。如A基因在肿瘤中表达明显上调，生存率显著下降，这就是非常明确的相关性。 生存分析是非常重要的表型，诸多文章均有介绍。这里，我们对生存分析的纯生信数据库进行总结，果友们在选择时也可以作为参考。
4.4K44发布于 2020-08-11 生信星球——生信入门DAY5:数据结构
)表示1-10之间每0.5取一个数从向量中提取元素x[4] #x第4个元素x[-4]#排除法，除了第4个元素之外剩余的元素x[2:4]#第2到4个元素x[-(2:4)]#除了第2-4个元素x[c(1,5) ] #第1个和第5个元素x[x==10]#等于10的元素x[x<0]x[x %in% c(1,2,5)]#存在于向量c（1，2，5）中的元素数据框read.table(file="",sep="",header
23500编辑于 2024-01-21- 来自专栏用户10800790的专栏
生信星球 day 5 ——橙子🍊
生信星球数据结构 向量vector 标量：1个元素 向量：多个元素 从向量中提取元素 x[4] x[x==10] 位置、逻辑值 数据框 a <- read.table(file='huahua.txt'
19250编辑于 2023-10-25 - 来自专栏芒果先生聊生信
生信分析网站（免疫浸润分析）
生信论文的套路 ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析； 临床标本从蛋白水平确认（或HPA数据库），很重要； Kaplan-Meier Plotter从临床意义的角度阐明其重要性； cBio-portal 在差异分析的前提下，表型分析成为重点内容，也是可以玩出花样的地方。 生存分析是非常常见的表型分析。与生存分析相比，相关性分析是另外一个常见的表型分析。 免疫浸润分析比生存分析、差异分析和相关性分析难度更大，因为免疫学是不断延伸、拓展的学科，并不断从理论走向应用、临床，兼有科学性和技术性，比如实验中已经普遍应用的免疫印迹（WB），流式分析，免疫组化和免疫荧光等等 生信分析中，有一种算法叫反卷积分析，英文名叫Deconvolution。 生信开发人员可以先通过预设一个优秀的数据训练集（训练集主要包含了每种不同免疫细胞的基因表达特征），然后通过反卷积算法推算出这个整体样本中究竟有哪些免疫细胞。
7.7K43发布于 2020-08-12 - 来自专栏生信技能树
生信技巧第5课-生信人必须安装的软件
长期更新列表： 视频讲解-R爬取生信软件列表到思维导图 生信技巧第二课-使用markdown记录和分享笔记 生信技巧第3课-请你务必学好R语言 broad官网出品的 必须神器 IGV 资料大全，含视频 不知不觉就第5讲了，本次视频没有干货，只是为了保证入门系列视频的完整性而录制的，没啥事就不用看了，反正你需要安装一些软件就可以了。 生信软件安装及使用 (官网，例子，conda) 多版本软件发布：NCBI的 blast以及sratoolkit 等等 二进制软件(预编译版本)：下载即可使用 C源码软件：官网，readme，安装，解决配置文件及报错 系统软件中心：ubuntu的用apt-get，centos的用yum，macOS的App Store或者brew 成熟的软件管理中心：conda 保证一个纯粹的新手，生物学的本科生，经过3个小时的折腾
2K30发布于 2018-07-27 第5天生信学习笔记-微信公众号生信星球
（4）显示工作路径 getwd()（5）向量是由元素组成的，元素可以是数字或者字符串。（6）表格在R语言中称为数据框^_^（7）别只复制代码，要理解其中的命令、函数的意思。 这里的x是你刚才赋值的变量名，根据自己的情况来修改x[4] #x第4个元素x[-4]#排除法，除了第4个元素之外剩余的元素x[2:4]#第2到4个元素x[-(2:4)]#除了第2-4个元素x[c(1,5) ] #第1个和第5个元素（2）根据值x[x==10]#等于10的元素x[x<0]x[x %in% c(1,2,5)]#存在于向量c（1，2，5）中的元素Part2：数据框将示例数据放在你的工作目录下（！ "bioinfoplanet.RData")#保存当前所有变量save(a,file="test.RData")#保存其中一个变量load("test.RData")#再次使用RData时的加载命令（5）
48510编辑于 2024-02-24生信入门DAY5-6
DAY5 本篇内容引自生信技能树 六、R语言作图 1、作图分三类 #作图分三类 #1.基础包 略显陈旧 了解一下 plot(iris[,1],iris[,3],col = iris[,5]) text data = iris) + geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length), size = 5, 5、画图扩展部分 （1）STHDA网站 （2）工作目录里有扩展学习的代码 （3）小洁老师语雀画图合集 DAY6 七、R语言的综合运用 引自生信技能树 1、玩转字符串 引自生信技能树 rm(list = ### 3.按位置提取字符串 str_sub(x,5,9) ### 4.字符检测 str_detect(x2,"h")#这串逻辑值的特点是：长度与向量x2一一对应，且长度相等。 x = rnorm(3) x ifelse(x>0,"+","-") #ifelse()+str_detect(),王炸（差异化分析分组时可用） samples = c("tumor1","tumor2
41220编辑于 2025-05-27- 来自专栏芒果先生聊生信
生信分析网站（欢迎收藏）
生信分析，无论是Oncomine，GEPIA，还是KM Plotter数据库，都不需要R语言编写代码，容易上手，基本上一个星期甚至更短的时间就可以搞定，属于菜鸟级别生信操作。并没有想象中那么难。 p<0.05就是我们前期做分析想要的结果，即使用GEO数据库、TCGA数据库做分析，甚至做芯片或测序，没有差异也是枉然。 对于医生，个人建议是最好学会R语言，最起码掌握不用R语言的数据库分析。 最重要的是阅读过的文献和做过的生信分析，可以进一步促进对临床上疾病的认识，提升医生的诊治水平。 ? 接下来，我们将按照中心法则和生信论文分析的思路总结生信分析的网站。 这些网站均是纯生信数据库，不需要R语言基础，就像Excel、PPT一样容易上手，只要你愿意学，肯定能学会。 差异分析数据库 oncomine数据库（差异分析首选） https://www.oncomine.org/resource/main.html GEPIA数据库（共表达是特色） http://gepia.cancer-pku.cn
3.1K20发布于 2020-08-10 - 来自专栏生信入门
生信星球Day5 Linux
今日学习内容：认识linux，使用云服务器linux的常用指令---云服务器上的linuxmac: terminal页面中输入 ssh 用户名@ip地址win: 下载xshell，教程：https://
30020编辑于 2023-07-22 - 来自专栏生信菜鸟团
生信分析之conda安装
生信技能树学习笔记 Anaconda 的官网是 https://www.anaconda.com/ 官网上介绍anaconda是所有语言的包、依赖和环境管理器。 Conda之间的关系如下 当我们使用服务器分析数据，我们使用miniconda，如果在自己的电脑上使用anaconda。 因为在数据分析过程中我们要使用很多种软件，软件安装中会遇到各种问题。 基因组、转录组、Chip-seq…… 具体步骤： # 创建名为rna的软件环境来安装转录组学分析的生物信息学软件 conda create -y -n rna python=3.7 这一步输入y或回车都可以 conda remove -n rna fastqc 不指定-n参数就得进入该环境之后才能进行删除操作，同样，-y能够跳过确认执行的步骤 Conda常用命令 补充 生信技能树学习笔记 前情提要：1.安装
1.2K10编辑于 2024-07-10 - 来自专栏嗨嗨嗨
生信学习小组DAY5
（4）显示工作路径 getwd() （5）向量是由元素组成的，元素可以是数字或者字符串。 （6）表格在R语言中改名叫数据框 （7）函数或者命令不会用时，除了百度/谷歌搜索以外，用这个命令查看帮助：? 图片 赋值 图片 从向量中提取元素 元素位置 x4 #x第4个元素 x-4#排除法，除了第4个元素之外剩余的元素 x2:4#第2到4个元素 x-(2:4)#除了第2-4个元素 xc(1,5) #第1个和第 5个元素 图片 根据值 xx==10#等于10的元素 xx<0 xx %in% c(1,2,5)#存在于向量c（1，2，5）中的元素 图片 数据框 X=read.table("\Rstudiotestdoudou.txt
38420编辑于 2023-07-01 - 来自专栏芒果先生聊生信
生信分析网站（相关性分析）
生信论文的套路 ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析； 临床标本从蛋白水平确认（或HPA数据库），很重要； Kaplan-Meier Plotter从临床意义的角度阐明其重要性； cBio-portal 数据库做基因组学的分析（机制一）； STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路（机制二）； TISIDB/TIMER分析肿瘤免疫特征（机制三）。 在差异分析的前提下，表型分析成为重点内容，也是可以玩出花样的地方。生存分析是非常常见的表型分析。与生存分析相比，相关性分析是另外一个常见的表型分析。 严谨的生信论文还对分析结果做出ROC曲线，以提高数据的可信度和说服力。 ） http://www.oncolnc.org/ cBioPortal（组学分析神器也能做生存分析） https://www.cbioportal.org/ 差异分析数据库 oncomine数据库（差异分析首选
5.5K21发布于 2020-08-11 - 来自专栏生信技能树
生信第一步-购买腾讯云服务器搭建自己的生信分析环境
一.腾讯云服务器-构建生信分析环境 01.硬盘设置 挂载数据盘，我先买了200G的云数据盘，暂时够用，手动挂载后，需要进入服务器，再次进行挂载 df -h # 服务器原始的状态 ? 这里要特别感谢生信技能树群里的小伙伴，jimmy、skk、李东野、黯蓝、卖萌哥、小洁，在他们的热心帮助下，解决了这个问题！万分感谢！问题出在腾讯云的安全组设置！ ? ? ? ? rstudio ? ♚ OK，到这里，生信配置就完成了！前前后后、反反复复，配置一个云服务器，花了3天的时间，设置自动挂载、寻找源，一个个的解决问题，这还是在有优质的教学视频的前提下，假如没有，学习成本还要高得多。 这里，真的要大力推荐 生信技能树团队 的教程， 感谢jimmy等一批无私分享者！对于我们这样的小白，实在是务必珍贵的资源，希望更多人能够看到，并从中学习到想要的技能、知识！ 参考： 生信技能树公众号 - 所有的教程都值得仔仔细细的学习 R官网教程 https://cran.r-project.org/bin/linux/ubuntu/README.html#secure-apt
4.7K22发布于 2020-04-02 - 来自专栏笔记生信
生信提升day5-婷
3：设置行名列名4：数据框的导出：write.table(x,file = "yu.txt",sep = ",",quote = F)5：变量的保存与重新加载save保存，load加载6：提取元素7；用内置数据集画散点图 8：保存到工作目录问题回答因为找不到对象了，这时需要去重新run一下x的赋值代码思维导图生信星球公众号
20910编辑于 2023-11-18 - 来自专栏作图丫
5分+细胞焦亡生信分析，换种癌症可重复！
背景介绍 细胞焦亡的纯生信分析是今年的一大热点，今天小编继续给大家带来细胞焦亡系列文章———细胞焦亡相关基因在肺腺癌中的分析。 clusterProfiler等许多方法均可用于富集分析。 可以使用TIMER数据库 的“gene”模块复现（图5）。肿瘤突变负荷（TMB）和微卫星不稳定性（MSI）可以作为肿瘤的预后标志物，可以使用临床生信之家复现（图6）。 Fig. 7 小编总结 相比于第一篇细胞焦亡基因的生信分析（跟上热点！5+细胞焦亡分析思路来咯！），本文的研究结果更好，也预测了一条潜在的调控轴。 不过这篇焦亡生信分析为我们提供了很好的思路，完全可以在其他癌症中复现。
1K20编辑于 2022-03-29 - 来自专栏百味科研芝士
单细胞测序结合生信分析发优质的5分+文章
二、分析流程 ? 图2b：正常，免疫和肿瘤细胞之间的配体-受体相互作用数热图 5.LSCC组织的肿瘤细胞异质性 图3a突出显示每个肿瘤细胞簇的t-SNE图，伪分化轨迹分布，共表达标记基因和GO功能富集结果。 永生肿瘤细胞高表达标志物MTRNR2L1，MTRNR2L8和MTRNR2L12，而转移肿瘤细胞高表达SERPINB5，GJA1和TM4SF1，功能富集结果表明它们分别与受体拮抗剂活性和膜通透性调节相关。 图5a：标志基因与TCGA-LSCC肿瘤等级的相关性 6.LSCC组织中肿瘤细胞簇的空间位置 最后作者比较了HE染色、SPRR3蛋白和Ki67(MKI67)的IHC染色的结果，定位不同肿瘤细胞簇的位置 图5b：LSCC组织中的HE染色，Ki67和SPRR3的IHC染色 ?
4.2K51发布于 2020-10-09 - 来自专栏生信马拉松
生信马拉松 Day5
今天的内容主要是关于生信学习的思路，另外学习了文件的读取和输出1.解决问题的正确姿势（1）检查代码和环境是代码错误？还是工作目录改变？ 找不同比较能正确运行的数据和出错的数据，可能出现的情况有：异常值INF，重复值、非法输入、数据类型、数据结构（3）搜报错复制error信息，浏览器搜索（注意只需要复制报错的冒号后半句）（4）有效提问 （这个思路很重要，不只是生信提问 ，不要等待别人追着帮助自己，而是主动讲明白疑问点，日常工作交流都会受益）a.前因、后果、目的：在做什么分析，做了什么，导致现在的结果，目的是完成什么，才做的尝试，特别是外来的代码+b.代码、数据、报错截图 导出为普通表格文件export(iris,file = "iris.csv")#导出列表ls = split(iris,iris$Species)export(ls,file = "ls.xlsx")生信技能树 ，生信马拉松
51800编辑于 2024-01-13 - 来自专栏2023生信技能树学习记录
生信技能树笔记day5
---title: "生信技能树学习笔记"引用自生信技能树author: "天空"date: "2023-01-02"output: html_document---一、文件读写1. V1## 1 id## 2 66e33592-2e6e-4e50-8a5b /ex1.txt",header = T)ex1[1:3,1:3]## id## 1 66e33592-2e6e-4e50-8a5b ## 2 nationwidechildrens.org_clinical.TCGA-W5-AA2O.xml b83ddabb84f4a71ad3fa95cae64d0b10## 3 nationwidechildrens.org_clinical.TCGA-W5 实战项目的组织方式之一图片5. 实战项目的组织方式之二图片6.
51461编辑于 2023-01-16
腾讯云开发者
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