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生存分析

生存分析

生存分析是對生存現象和響應時間數據及其統計規律進行研究,將事件的結果(終點事件)和出現這一結果所經歷的時間結合起來分析的一種統計分析方法,生存分析與其他多因素分析的主要區別,就是生存分析考慮了觀測結果出現的時間長短。

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加權基因共表達網絡(WGCNA)

加權基因共表達網絡(WGCNA)

加權基因共表達網絡構建(Weighted Gene Co-Expression Network Analysis, WGCNA)是一種從高通量數據中挖掘???module)信息的算法。

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時間/濃度序列趨勢分析

時間/濃度序列趨勢分析

根據基因表達隨時間/濃度變化的趨勢,利用統計檢驗手段結合差異倍數尋找在多組樣本中具有某種顯著性變化趨勢的基因集。

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lncRNA高級分析

lncRNA高級分析

基于差異lncRNA,差異gene數據,計算每個lncRNA與gene的pearson相關系數,篩選相關系數0.8以上且p值小于等于0.05的關系對,對這部分gene進行GO,KEGG分析,預測對應lncRNA的功能及可能參與的通路。

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ceRNA分析項目

ceRNA分析項目

ceRNA(competing endogenous RNA,競爭性內源RNA)能與其它RNA轉錄本競爭相同的microRNA,從而實現相互間的交流與調節,包括蛋白編碼基因、假基因和長鏈非編碼RNA。

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GSEA分析

GSEA分析

基因集富集分析(Gene Set Enrichment Analysis, GSEA)的基本思想是使用預定義的基因集(通常來自功能注釋或先前的試驗),將基因按照在兩類樣本中的差異表達程度排序,然后檢驗預先設定的基因集是否在這個排序表的頂端或者末端富集。GSEA分析檢測基因集合而...

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調控網絡分析

調控網絡分析

基于各種調控關系(miRNA-mRNA,miRNA-GO,miRNA-KEGG,mRNA-GO,mRNA-KEGG, lncRNA-mRNA, TF-mRNA, STRING PPI Network等)構建對應調控網絡圖,挖掘網絡中的調控關系,獲取核心因子。

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搭乘單細胞測序快速列車,推動生命科學快速發展

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前 言 單細胞測序技術雖然已有近10年的發展歷史了,至今也有接近2000篇文章發表,但與其應用潛力相比,還遠遠不夠。其原因除了認知等方面外,主要是前期的單細胞測序費用昂貴,一個細胞需要數千至上萬元,而一個項目至少測上千個細胞。高昂的費用大大限制了其應用。 近年來,隨著10× Genomics等單細胞測序技術的發展,大大降低了實驗成本,每個細胞的實驗費用已經降到了10元左右。另外,分析方法也逐步發展成熟。一個項目投入一二十萬,就可能在很短的時間內得到有意義的結果了。 【更多詳情】

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