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tcga最新视觉报道_tcga数据库(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

tcga

留学生生物信息学一对一辅导全攻略 𐟓š 生信零基础一对一辅导内容主要包括两部分：基础生信知识讲解 TCGA和GEO数据下载和预处理数据差异基因筛选差异基因的蛋白互作网络构建蛋白互作网络种核心节点分析（基于Cytohubba和MCODE算法）差异基因的GO和KEGG富集分析疾病组GSEA富集分析筛选到核心基因上下游分析机制进阶生信方法 GSVA（基因集变异分析） WGCNA（加权基因共表达网络分析） ceRNA（竞争性内源RNA）分析机器学习算法筛选核心自变量基因预后模型分析 miRNA分析 Cytoscape构建ceRNA网络单细胞分析（在线数据库，主要为肿瘤）基因与疾病临床特征分析（适合肿瘤）基因效应机制分析免疫浸润细胞分析并可视化基因与免疫细胞关联分析预后模型评估铁死亡、自噬、铜死亡和免疫等表型分析药物敏感性分析基因灵敏性分析基因分子分型基因特异性组织表达分析免疫逃逸和免疫检查点生信热点分析 𐟑袀𐟏련𞅥Ｅ†…容涵盖生物信息学的各个领域，从基础到进阶，适合不同需求的留学生。无论你是零基础还是需要进一步提升，我们都能为你提供专业的指导。

医学博士带你入门生物信息学，名额有限！大家好，我是某医学领域的博士，最近有空闲时间，想带几个徒弟学生信。具体来说，我可以教你们如何进行生信分析、使用R语言、挖掘公共数据、网络药理学以及分子对接等方面的知识。生信分析 𐟧슧”Ÿ信分析是生物信息学的重要组成部分，通过分析大量的基因组、转录组等数据，揭示生物现象的本质。 R语言 𐟓ˆ R语言是一种强大的统计分析工具，特别适合处理生物信息学数据。我会教你们如何使用R语言进行数据清洗、统计分析和可视化。公共数据挖掘 𐟔 公共数据库如GEO和TCGA提供了大量的生物信息学数据。我会指导你们如何利用这些数据，挖掘出有价值的科学信息。网络药理学 𐟒Š 网络药理学是药物研发领域的前沿技术，通过构建药物与靶点、靶点与靶点之间的网络，揭示药物的作用机制。分子对接 𐟕𘯸 分子对接是药物设计的重要步骤，通过模拟药物与靶点的相互作用，预测药物的效果。我会教你们如何进行分子对接，并分析结果。服务内容 𐟓‹ 课题设计与立项指导：提供医学科研课题的设计与立项指导，涵盖医学各个领域，如骨科、肾脏病学、内分泌学、心血管病学、神经内科等。课题实验设计与实施指导：为硕博研究生及其他科研人员提供课题计划书撰写指导，并提供实验方案设计与操作指导。数据分析服务：生物信息学分析服务，包括GEO和TCGA数据集的分析，为科研人员提供深入的数据挖掘与解读。实验技术指导：提供实验操作指导，如UPLC-MS、血清药物化学分析、细胞培养、CCK-8细胞活力测定、Western Blotting、PCR等。服务对象 𐟑劧ᕥ㫣€博士研究生科研工作者临床医生对医学科研感兴趣的其他专业人士

生信分析入门指南：从零开始到实战生信分析的入门其实并没有想象中那么难，只要你愿意花时间和努力。下面我从几个方面给大家分享一下如何从零开始学习生信分析。编程基础 𐟒𛊩斥…ˆ，编程是生信分析的基础。你需要掌握R和Python这两种语言。可以先从基础开始，学习数据操作和可视化。比如，用R语言的ggplot2进行数据可视化，或者用Python的pandas进行数据处理。这些工具会让你在后续的分析中事半功倍。统计学基础 𐟓Š 生信分析离不开统计学。你需要理解一些基本概念，比如均值、标准差、t检验、线性回归等。这些知识会帮助你更好地理解数据分析的方法和原理。生物学基础 𐟌𑊧”Ÿ信分析的本质是利用生物学的数据来提取信息。因此，你需要掌握一些基础的生物学知识，尤其是基因组学、转录组学和蛋白质组学的相关概念。了解DNA、RNA、蛋白质的功能和它们的相互作用是理解生信分析的前提。工具和软件 𐟛 ️ 生信分析有很多专用的工具和软件，比如Seurat、DESeq2、GSEA等。你可以从一些简单的数据集入手，尝试使用这些工具进行分析，积累实际操作经验。数据库的使用 𐟌 学会如何使用常见的生物数据库，如GEO、TCGA、ENSEMBL等，从中获取数据并进行分析。这些数据库是生信分析的重要资源。实战练习 ⚙️ 最后，实战练习是必不可少的。可以找一些公开的数据集进行练习，例如从GEO或TCGA下载数据，尝试使用不同的生信工具进行分析。通过实际操作，你会更好地理解整个流程。生信分析的学习需要时间和耐心，从基础逐步积累，通过不断实践，掌握各种分析技术和工具。希望这篇文章能帮到你，祝你早日成为生信分析的高手！

生信SCI分析、网络药理与分子对接全攻略 𐟌 生信SCI分析辅导下载肿瘤TCGA数据库的表达谱数据和临床数据，进行差异分析和富集分析。利用热图、聚类、PCA、相关性、Venn图、弦图、桑基图、森林图、boxplot图、复杂热图、火山图等进行数据可视化。进行SCI全套分析，包括肿瘤分析、单基因分析、铜死亡、铁死亡、焦亡、衰老、自噬等热门套路分析，构建预后模型和临床模型。 𐟔젥ˆ†子对接获取核心靶点和关键成分文件。进行分子对接前处理。运行分子对接结果。可视化处理分子对接结果。 𐟌€ 分子动力学模拟展示四个图（对接图＋三个场环境图）。 𐟒Š 网络药理学获取药物成分与靶点。收集疾病靶点。绘制韦恩图，筛选交集靶点。构建PPI网络图，筛选核心靶点。绘制药物-成分-靶点-疾病网络关系图，筛选关键成分。进行GO和KEGG富基分析。

𐟓Š R语言临床信息表分析大全 𐟔 探索临床数据的奥秘，R语言是你的得力助手！这里为你整理了超全的R语言临床信息表分析代码，助你轻松应对各种数据分析挑战。 𐟓‹ 包含内容： 1️⃣ WGCNA筛选表型相关基因 2️⃣ GEO多疾病差异分析 3️⃣ GEO数据库PCA散点图制作 4️⃣ ROC诊断曲线绘制 5️⃣ GEO与TCGA共同差异基因挖掘 6️⃣ 多GEO数据库合并分析 7️⃣ GEO数据库处理与分析 8️⃣ 预后模型多指标ROC分析 9️⃣ 独立预后分析 𐟔Ÿ 基因表达与药物敏感性分析 ......（更多精彩内容等你来探索！） 𐟒ᠨ🙤𚛤𛣧 将助你更深入地理解临床数据，为医学研究提供有力支持。无论是学生、医生还是数据分析师，都能在这里找到你需要的分析方法。快来试试吧！

孟德尔随机化和生物信息学的5大不同孟德尔随机化和生物信息学虽然都是生物科学研究的方法，但它们在研究本质、周期和录用率上有着显著的区别。研究本质的不同 𐟌𑊥ퟥ𞷥𐔩š机化：这种方法主要通过挖掘能代替暴露因素的基因型，来研究这个暴露因素对最终结果的影响。它的数据来源主要是GWAS等公共数据库。生物信息学：利用生物信息学工具、方法和技术对生命科学数据进行分析和研究。它的数据来源主要是TCGA、ICGC、GEO等公共数据库。研究周期和录用率的差异 ⏳ 孟德尔随机化：不需要收集病例，全程无需实验，因此研究成本较低，周期也相对短。由于这是一种新兴的研究方法，相关的研究成果较少，因此具有较高的价值。相应地，这也使得孟德尔随机化研究的文章录用率较高，初步影响因子可以达到3以上。生物信息学：研究往往需要进行实验操作，难度较大，研究周期较长，发文量也较大。随着生信研究的逐渐增多，研究价值也在不断走低，竞争也变得激烈，导致生信领域的文章录用门槛较高。总结 𐟓 孟德尔随机化是一个新兴领域，具有较高的研究价值和潜力。而生物信息学虽然认可度相对较低，但随着技术的发展和数据的积累，它仍然是一个充满挑战和机遇的领域。

测序数据与TCGA结合，生信研究新思路尽管测序成本逐渐降低，但当样本数量达到几百甚至几千时，费用依然高昂，许多课题组难以承受。因此，利用公共数据库成为一种经济高效的选择。然而，通过自己的测序数据和公共数据进行研究，可以获得更长远和个性化的收益。本文介绍了一种利用自己的测序数据和TCGA数据库进行生信研究的方法。研究中使用了FUSCC数据库，该数据库是在2017年9月开始的中国-乳腺ai-伞研究项目中建立的，旨在针对中国晚期乳腺ai患者的突变谱进行靶向治疗。通过全面研究不同HR和HER2亚型之间的临床病理参数、突变和拷贝数变异（CNV）特征，这项研究详细描述了新出现的HER2低表达亚型。希望这篇文章能为大家提供宝贵的借鉴。

中山大学分享生信分析代码，免费获取！中山大学终于整理出了进行生信分析所需的绘图代码，并免费分享给大家！𐟎‰ 𐟓‹ 代码清单： WGCNA筛选表型相关基因.zip GEO多疾病差异分析.zip GEO数据库PCA散点图.zip ROC诊断曲线.zip GEO与TCGA共同差异基因.zip 多GEO数据库合并分析.zip GEO数据库处理分析.zip 预后模型多指标ROC.zip 独立预后分析.zip oncoPredict包基因表达与药物敏感性.zip 基因与药敏相关性.zip PFS.zip 多因素Cox模型.zip lasso回归模型.zip 线性回归以及非线性回归.zip 实验5空间分析.zip TCGA clinical.zip ComBat不同数据.zip ComBat.zip wilcox差异分析.zip 模型循环.zip 构建lasso回归预后模型.zip 临床相关性筛选.zip 共表达分析.zip 临床相关性分析.zip 多GEO数据去批次.zip 三种方法提取TCGA临床数据.zip WGCNA筛选hub基因.zip 预后相关基因筛选.zip 机器学习XGBoost.zip 机器学习GBM.zip 机器学习决策树.zip ROC分析.zip 机器学习模型ROC分析.zip 机器学习建模.zip 随机森林筛选基因.zip 生存分析.zip SVM筛选基因.zip 机器学习-asso筛选基因.zip 铜死亡相关基因筛选.zip 免疫治疗分析.zip 肿瘤突变负荷分析.zip 免疫浸润生存.zip 差异分析.zip 多组差异分析.zip 免疫检查点相关性.zip 三包差异交集.zip 免疫细胞相关性分析.zip DESeq差异分析.zip edgeR.zip 基因表达与免疫浸润关系.zip 免疫差异.zip 新TCGA.zip 肿瘤突变负荷分析2.zip 𐟓Š𐟔슥…疫浸润生存2.zip 𐟧찟”슥𗮥𜂥ˆ†析2.zip 𐟓ˆ𐟔슥䚧𛄥𗮥𜂥ˆ†析2.zip 𐟓Š𐟔슥…疫检查点相关性2.zip 𐟧찟”스𘉥Œ…差异交集2.zip 𐟓ˆ𐟔슥…疫细胞相关性分析2.zip 𐟓Š𐟔슄ESeq差异分析2.zip 𐟧찟”슥dgeR2.zip 𐟓ˆ𐟔슥Ÿ𚥛 表达与免疫浸润关系2.zip 𐟓Š𐟔슥…疫差异2.zip 𐟧찟”쀀

𐟔咨ﭨ耤𛣧 宝典𐟓– 𐟎‰探索R语言的奥秘，这些精心整理的代码片段将助你成为生信分析高手！𐟚€ 𐟓š线性回归、非线性回归、空间分析...你想学的都在这里！还有ComBat不同数据分析和Wilcox差异分析等高级技巧等你来掌握。 𐟒ᦞ„建lasso回归预后模型、临床相关性筛选...这些实用代码将让你的分析更加精准和高效。 𐟔多GEO数据去批次、提取TCGA临床数据...轻松应对各种数据类型，让你的研究更加全面和深入。 𐟒꥿릝奭椹这些R语言代码，让你的生信分析更上一层楼！无论你是科研新手还是老手，都能在这里找到你需要的代码和技巧。 𐟓㨵𖥿먡Œ动起来吧，让你的研究更加出色！𐟌Ÿ

生信分析必备：十大数据库推荐 𐟔在生物信息学分析中，数据的质量和丰富度至关重要。今天，我想和大家分享一些在生信分析中常用的数据库，它们就像是你的得力助手，帮助你更好地理解和解析生物数据。 NCBI NCBI（National Center for Biotechnology Information）是一个宝藏库，包括了GenBank核酸序列数据库和PubMed文献数据库等众多资源。无论你是要查找特定的基因序列，还是想要了解某个基因的功能，NCBI都是你的不二之选。 UniProt UniProt数据库提供了大量的蛋白质序列和功能信息。如果你正在研究某个特定蛋白质的结构域或者修饰位点，UniProt绝对是你的好帮手。 Ensembl Ensembl整合了基因组、转录组和蛋白质组等多组学数据，让你能够轻松获取基因的注释和变异信息。无论是基因表达分析还是基因突变研究，Ensembl都是你的得力助手。 TCGA TCGA（The Cancer Genome Atlas）存储了大量的癌症相关基因组和转录组数据。对于癌症研究者来说，TCGA是一个不可多得的数据宝库。 GEO GEO（Gene Expression Omnibus）包含了各种基因表达数据。无论你是研究特定疾病状态下的基因表达变化，还是想要了解某个基因在不同条件下的表达模式，GEO都能满足你的需求。 KEGG KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）提供了代谢通路和信号通路等信息。通过KEGG，你可以清晰地了解基因在通路中的作用，这对于理解生物过程非常重要。 STRING STRING（Search Tool for the Retrieval of Interacting Genes/Proteins）用于预测蛋白质之间的相互作用。如果你正在研究蛋白质互作，STRING可以为你提供方向。 dbSNP dbSNP（Database of Single Nucleotide Polymorphisms）收集了单核苷酸多态性（SNP）的数据。SNP是基因组变异的重要形式，dbSNP为你提供了丰富的SNP数据资源。 MINT MINT（Molecular INTeraction database）专注于蛋白质互作数据。它的数据精准且专业，是研究蛋白质互作的重要工具。 Reactome Reactome涵盖了生物过程和分子相互作用的通路信息。无论你是想了解某个特定通路的细节，还是想要探索新的生物过程，Reactome都是你的好帮手。 𐟌Ÿ这些数据库为我们的生信分析提供了强大的数据支持，记得收藏起来，以备不时之需！如果你对复杂的生信数据感到头疼，或者担心数据分析会耗费你宝贵的研究时间，不妨告诉我你的研究方向，我会尽力帮你少走弯路。毕竟，科研时间对于我们来说才是最关键的！

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