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生物信息学分析在线播放_生物信息学分析实践(2024年12月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

生物信息学分析

KEGG与GO富集分析：从零开始到精通富集分析是生物信息学中的一种重要方法，主要用于研究一组基因在特定生物学过程中的作用和所属的通路。差异基因，即在不同条件下（如疾病状态与正常状态）表达水平有显著变化的基因，是富集分析的主要研究对象。通过富集分析，我们可以理解这些基因在生物学过程中的作用和它们所属的生物学通路。为什么要对差异基因进行富集分析？𐟤” 功能预测：通过富集分析，可以将差异基因与已知的生物学功能或通路联系起来，从而预测这些基因可能的功能。疾病机理研究：在疾病相关的研究中，差异基因的富集分析有助于揭示疾病发生的分子机制，识别关键的疾病相关基因和通路。药物靶点发现：富集分析可以识别与疾病相关的特定生物学过程或通路，这些过程或通路可能成为药物开发的潜在靶点。生物标记物的鉴定：通过识别在特定条件下富集的基因，研究者可以发现潜在的生物标记物，用于疾病的诊断、预后评估或治疗反应监测。统计显著性评估：富集分析可以评估观察到的基因集在特定生物学类别中的富集是否具有统计学意义，从而避免随机事件的误解释。 GO富集分析：揭开基因功能的神秘面纱𐟔 GO富集分析是一种生物信息学分析方法，用于确定一组基因列表在基因本体（Gene Ontology，GO）分类中的富集情况。GO数据库（Gene Ontology，基因本体），基因本体定义了用于描述基因功能以及这些概念之间关系的概念/类别。它按照三个方面对功能进行分类：分子功能（Molecular Function, MF），如基因的蛋白激酶活性、胰岛素受体活性等。细胞组分、亚定位（Cellular Component, CC），如基因产物活动的细胞位置。生物过程（Biological Process, BP），如细胞分化、DNA复制。 KEGG富集分析：探索代谢和信号转导网络𐟌 KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）是一个整合了基因组、化学和系统功能信息的数据库资源。KEGG富集分析可以帮助我们理解差异基因在代谢和信号转导网络中的作用。通过KEGG富集分析，我们可以识别与疾病相关的特定生物学过程或通路，这些过程或通路可能成为药物开发的潜在靶点。结果图解读：从数据到视觉𐟓Š 在富集分析中，我们通常会生成各种结果图，如GO barplot、GO dotplot、GO circ、KEGG barplot、KEGG dotplot和KEGG circ等。这些结果图可以帮助我们直观地理解差异基因在生物学过程中的作用和它们所属的生物学通路。此外，还有一些工具可以进行GO和KEGG的venn enrich分析，帮助我们更深入地探索差异基因的富集情况。代码分享：从零开始到精通𐟒𛊤𘺤𚆦–𙤾🥤祮𖨿›行富集分析，我们整理了一些代码和资料。通过这些代码，你可以轻松地进行GO和KEGG富集分析，并生成各种结果图。无论你是生物信息学的新手还是资深研究者，这些资源都能帮助你更好地理解和应用富集分析方法。希望这篇文章能帮助你更好地理解KEGG和GO富集分析，并为你的研究提供一些有用的参考！

14种组学快速了解，生物医学新领域！在生物医学领域，组学的概念日益重要。以下是14种常见的组学类型，让我们一起来了解它们吧： ✅ 临床组学定义：将组学技术应用于临床诊断、治疗和预后评估的科学。研究对象：临床样本（如血液、组织）。研究方法：组学测序、生物信息学分析。研究内容：疾病诊断、治疗选择、预后评估。应用实例：COVID-19的精准医疗。 ✅ 基因组学定义：研究基因组的组成和功能的科学。研究对象：基因组。研究方法：基因测序、基因表达分析。研究内容：基因变异、基因表达调控。 ✅ 转录组学定义：研究基因转录过程的科学。研究对象：转录组。研究方法：RNA测序、实时荧光定量PCR。研究内容：基因表达水平、转录调控。 ✅ 蛋白质组学定义：研究蛋白质的组成和功能的科学。研究对象：蛋白质组。研究方法：蛋白质测序、蛋白质相互作用分析。研究内容：蛋白质表达水平、蛋白质修饰。 ✅ 代谢组学定义：研究代谢物的组成和功能的科学。研究对象：代谢组。研究方法：代谢物测序、代谢通路分析。研究内容：代谢物表达水平、代谢调控。 ✅ 脂类组学定义：研究脂类的组成和功能的科学。研究对象：脂类。研究方法：脂类测序、脂类相互作用分析。研究内容：脂类表达水平、脂类修饰。 ✅ 糖组学定义：研究糖类的组成和功能的科学。研究对象：糖类。研究方法：糖类测序、糖类相互作用分析。研究内容：糖类表达水平、糖类修饰。 ✅ 免疫组学定义：研究免疫系统的组成和功能的科学。研究对象：免疫系统。研究方法：免疫细胞测序、免疫反应分析。研究内容：免疫细胞表达水平、免疫反应调控。 ✅ 表观基因组学定义：研究表观遗传学的科学。研究对象：表观遗传学。研究方法：甲基化测序、组蛋白修饰分析。研究内容：表观遗传变异、表观遗传调控。 ✅ RNA组学定义：研究RNA的组成和功能的科学。研究对象：RNA。研究方法：RNA测序、RNA相互作用分析。研究内容：RNA表达水平、RNA修饰。 ✅ 微生物组学定义：研究微生物的组成和功能的科学。研究对象：微生物。研究方法：微生物测序、微生物相互作用分析。研究内容：微生物表达水平、微生物调控。 ✅ 宏基因组学定义：研究宏基因组的组成和功能的科学。研究对象：宏基因组。研究方法：宏基因组测序、宏基因组分析。研究内容：宏基因组变异、宏基因组表达调控。 ✅ 药物组学定义：研究药物与生物体的相互作用。研究对象：药物与生物体的相互作用。研究方法：药物代谢组学、药物作用机制分析。研究内容：药物代谢水平、药物作用效果。 ✅ 环境组学定义：研究环境因素对生物体组学特征的影响。研究对象：环境污染物、环境因素。研究方法：组学技术结合环境科学。研究内容：环境因素与生物体健康关系。通过这些组学的研究，我们可以更深入地了解生物体的复杂性和多样性，为疾病诊断和治疗提供新的思路和方法。

研究生必备生物学软件推荐，暑假不荒废！嘿，研0的同学们，大家好！我是科研小白𐟘… 首先，恭喜大家成功上岸！为了庆祝这个重要的时刻，我特意整理了一些生物学常用的软件，希望大家能在这个暑假好好利用，快乐学习！这些软件都是免费的哦，赶紧下载试试吧！𐟎‰ SnapGene 这个软件主要用于基因编辑和序列分析，功能强大，操作简单。 DNAMAN 专门用于DNA序列分析和设计的软件，非常适合科研新手。 Image 专业的图像处理软件，科研实验中图像处理的好帮手。 Origin 数据分析和统计软件，特别适合处理实验数据和绘制图表。 GraphPad 另一款数据分析和统计软件，功能全面，操作便捷。 IBM SPSS 强大的统计分析软件，科研实验中不可或缺的工具。 2019b32Bit 这款软件主要用于生物信息学分析，功能强大。 Prism8 专业的绘图软件，特别适合制作各种科研图表。 Statistics 27 统计软件，特别适合处理复杂的数据分析任务。 X 多功能生物信息学软件，涵盖了多种生物学分析功能。 Adobe Photoshop-Design-Expe 图像处理软件，特别适合处理复杂的图像编辑任务。 2022rt13 这款软件主要用于生物信息学分析，功能全面。如果研一的时候有人告诉我这些软件就好了，科研之路就已经成功一半了！下面我详细介绍一下这些软件的使用方法和注意事项。希望大家都能在科研路上顺利前行！𐟒ꀀ

医学生发文章流程医学生想要发表SCI论文，其实主要有两条路径： 𐟌Ÿ 站在巨人的肩膀上如果你在一家大三甲医院，并且所在的科室实力强劲，经常接触少见病人或开展新技术，那么你可以利用这些资源进行临床回顾性研究。直接分析科室的新手术技术、治疗方法或临床药物的数据。如果你还在学生阶段，导师能给你提供课题，那就赶紧抓住机会！ 𐟌Ÿ 靠自己的力量如果你在小医院或小科室工作，或者还是医学生，导师没有给你课题，那你也可以自己想办法。可以选择不需要实验和数据的发文方式，比如Meta分析、临床预测模型或生物信息学分析。例如，Meta分析就是对大量文献进行二次研究，通过阅读文献，寻找一个有争议、热度高的课题，发一篇2-4分的SCI论文还是比较容易的。希望这些建议能帮助你顺利发表SCI论文！

免疫相关生信分析：从高通量筛选到临床验证今天，椰子老师将与大家分享如何进行免疫相关的生信分析。通过高通量筛选试验，我们鉴定了调节肿瘤细胞对GSTTKs敏感的基因。这些基因在HCC中表现出差异表达，并与预后相关。我们应用无监督聚类将HCC患者根据GSTTKs分类为亚型，并比较了不同亚组间的肿瘤微环境、代谢特性和遗传变异。此外，我们还开发了一种基于预后GSTTKs的评分算法，称为TCscore，并评估了其对免疫治疗反应的临床和预测价值。值得注意的是，本研究的某些部分，如TTK模式和TCscore，是基于生物信息学分析的，因此需要在未来的大样本量临床试验中进行验证。关键GSTTK和相关通路，例如NR4A3、RECQL4和RTK-RAS信号，也需要进行实验验证。总之，本研究为免疫相关的生信研究提供了新的思路，希望对大家有所启发！𐟒ᰟ”

生信分析入门：6个基础步骤详解 𐟓š《生信分析入门》带你从零开始，掌握生信分析的6个基础步骤： 1️⃣ 数据下载与预处理 2️⃣ 筛选疾病相关的差异表达分子 3️⃣ 基因注释与功能分类 4️⃣ 从差异表达分子中筛选关键基因 5️⃣ 构建关键基因与临床特征/预后的关联 6️⃣ 验证关键基因的临床意义 𐟑‰ 通过结合实例学习，推荐文章《基于生物信息学分析筛选卵巢癌预后相关的核心基因》，该文章于2022年发表在《临床与实验病理学杂志》上。通过对生信类文献的解读，可以理出生信分析文章的大致思路：通过数据库筛选出关键分子，最后通过少量的实验验证得出结论。 𐟔砦Ž訍一些生信分析在线工具：【常用的基因表达数据库】：GEO、TCGA 【常见的TCGA数据挖掘可视化网站】：cBioPortal、GEPIA、UALCAN 【差异表达分析工具】：GEO2R 【功能富集分析工具】：GSEA、DAVID、KEGG 【网络图构建工具】：STRING、cytoscape 通过这些工具，你可以更高效地进行生信分析。

不做实验也能发高分文章？生信分析来帮忙！生物信息学分析（生信分析）是一个利用生物信息学工具和方法对生命科学数据进行深入研究的领域。它主要分为两大类：一类是对DNA、RNA、蛋白质和代谢物进行定量和定性分析；另一类是通过图形化展示、可视化分析和机器学习等技术，对复杂的生物信息数据进行深入挖掘。 𐟓Š 基因表达分析：通过单样本基因集评分（Singscore）和角化相关基因集，将LUSC样本分为三组：低角质化、中等角质化和高角质化。 𐟔 差异表达分析：对高角化和低角化样本之间的基因、甲基化和miRNA表达进行差异表达分析（DEA），构建高度角化和低角化样本之间的DEG的基因调控网络。 𐟧젧”𒥟𚥌–分析：对LUSC肿瘤样本的甲基化状态进行分析，包括三组的平均甲基化状态和重要基因探针对的甲基化水平。 𐟒‰ miRNA与mRNA相关性分析：通过miRNA-mRNA相关性分析，鉴定了12个影响角化过程的miRNA。高度角化与低度角化的mirTarRnaSeq和miRanda预测的所有重要miRNA-mRNA相互关系的组热图。通过这些分析，我们可以更好地理解生物数据的复杂性和内在联系，为科研和临床提供有力的支持。

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！

KEGG富集分析全解析：从零到一 𐟓š 笔记整理：KEGG富集分析 𐟔 富集分析的目的是什么？差异基因通常在特定条件下（如疾病与正常状态）表达水平显著变化。富集分析有助于理解这些基因在生物学过程中的作用及其所属的通路。 𐟎›†分析的四大作用：功能预测：将差异基因与已知生物学功能或通路关联，预测其可能的功能。疾病机理研究：揭示疾病发生的分子机制，识别关键疾病相关基因和通路。药物靶点发现：识别与疾病相关的特定生物学过程或通路，这些过程或通路可能成为药物开发的潜在靶点。生物标记物鉴定：通过识别在特定条件下富集的基因，发现潜在的生物标记物，用于疾病的诊断、预后评估或治疗反应监测。 𐟓Š 统计显著性评估富集分析可以评估观察到的基因集在特定生物学类别中的富集是否具有统计学意义，从而避免随机事件的误解释。 𐟌 GO富集分析 GO富集分析是一种生物信息学分析方法，用于确定一组基因列表在基因本体（Gene Ontology, GO）分类中的富集情况。GO数据库定义了用于描述基因功能以及这些概念之间关系的概念/类别。它按照三个方面对功能进行分类：分子功能（Molecular Function, MF），如基因的蛋白激酶活性、胰岛素受体活性等。细胞组分、亚定位（Cellular Component, CC），如基因产物活动的细胞位置。生物过程（Biological Process, BP），如细胞分化、DNA复制。 𐟓ˆ KEGG富集分析 KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）是一个整合了基因组、化学和系统功能信息的数据库资源。KEGG富集分析可以帮助我们理解差异基因在特定代谢途径或信号转导网络中的参与情况。

𐟌Ÿ北京大学招收生物学、肿瘤学博士后𐟌Ÿ 北京大学（PKU）现面向国内外招收生物学、肿瘤学和基础医学领域的博士后研究人员。主要研究方向包括： 1️⃣ 耐药肿瘤的表观遗传与转录调控新机制； 2️⃣ 肿瘤铁死亡的特异性表观调节机制； 3️⃣ 肿瘤端粒与端粒酶的表观调控机制。 𐟎𚔨˜条件：年龄不超过35周岁，身体健康，生物学相关专业（不限于学科）博士学历，或即将取得博士学位；具备良好的学术道德及团队协作精神，有上进心，善于独立思考，执行力强；以第一作者身份发表过论文，具有良好的英文阅读、交流及写作能力；具有细胞生物学、生物化学、分子生物学、表观遗传学、肿瘤学、基础医学、生物信息学等相关研究背景，以第一作者发表过高水平论文，具有海外留学背景，或有表观遗传学及基因转录调控机制研究、生物信息学分析背景的应聘者优先。 𐟒𐠨–ꩅ쥾…遇：在站期间享受各类保险、公费医疗等职工待遇。北京大学医学部拥有优秀的学科、师资资源和科研平台，近年通过拓宽经费渠道、增加名额，大幅提高了博士后待遇。提供北京户口和优质子女教育资源与福利：普通全职博士后税前年收入 > 21万元（含单位公积金），博雅博士后税前年收入约27万元（含单位公积金）；2年考核评估优秀继续在站的基本年薪提高2万元。合作导师为优秀博士后发放项目酬金。按照国家和学校有关规定，缴纳社会保险和公积金，特别优秀者待遇可面议调整。博士后按照进站入职时间可排队申请博士后公寓，租住公寓者按照市场价缴纳房租。实验室将积极帮助博后独立申请各项基金、奖励以支持其个人发展。

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