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生存分析

生存分析

生存分析是对生存现象和响应时间数据及其统计规律进行研究,将事件的结果(终点事件)和出现这一结果所经历的时间结合起来分析的一种统计分析方法,生存分析与其他多因素分析的主要区别,就是生存分析考虑了观测结果出现的时间长短。

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加权基因共表达网络(wgcna)

加权基因共表达网络(wgcna)

加权基因共表达网络构建(weighted gene co-expression network analysis, wgcna)是一种从高通量数据中挖掘模块(module)信息的算法。

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时间/浓度序列趋势分析

时间/浓度序列趋势分析

根据基因表达随时间/浓度变化的趋势,利用统计检验手段结合差异倍数寻找在多组样本中具有某种显著性变化趋势的基因集。

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lncrna高级分析

lncrna高级分析

基于差异lncrna,差异gene数据,计算每个lncrna与gene的pearson相关系数,筛选相关系数0.8以上且p值小于等于0.05的关系对,对这部分gene进行go,kegg分析,预测对应lncrna的功能及可能参与的通路。

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cerna分析项目

cerna分析项目

cerna(competing endogenous rna,竞争性内源rna)能与其它rna转录本竞争相同的microrna,从而实现相互间的交流与调节,包括蛋白编码基因、假基因和长链非编码rna。

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gsea分析

gsea分析

基因集富集分析(gene set enrichment analysis, gsea)的基本思想是使用预定义的基因集(通常来自功能注释或先前的试验),将基因按照在两类样本中的差异表达程度排序,然后检验预先设定的基因集是否在这个排序表的顶端或者末端富集。gsea分析检测基因集合而...

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调控网络分析

调控网络分析

基于各种调控关系(mirna-mrna,mirna-go,mirna-kegg,mrna-go,mrna-kegg, lncrna-mrna, tf-mrna, string ppi network等)构建对应调控网络图,挖掘网络中的调控关系,获取核心因子。

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搭乘单细胞测序快速列车,推动生命科学快速发展

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前 言 单细胞测序技术虽然已有近10年的发展历史了,至今也有接近2000篇文章发表,但与其应用潜力相比,还远远不够。其原因除了认知等方面外,主要是前期的单细胞测序费用昂贵,一个细胞需要数千至上万元,而一个项目至少测上千个细胞。高昂的费用大大限制了其应用。 近年来,随着10× genomics等单细胞测序技术的发展,大大降低了实验成本,每个细胞的实验费用已经降到了10元左右。另外,分析方法也逐步发展成熟。一个项目投入一二十万,就可能在很短的时间内得到有意义的结果了。 【更多详情】

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