归档: 2021/7 | 朝云老哥

2021

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经过前面两个专栏的讲解，我们从数据的预处理，到数据模块构建，洋洋洒洒拆解了大概1万字左右的教程，在这个过程中，我自己也学到了不少的东西，感谢好友们的盛情让我学习到很多东西！今天争取把这个教程后面剩下的内容结了。 1. 模块与表型值的关联老

2021-07-18 WGCNA专栏

WGCNA 转录组数据 R语言生物信息学

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今天由于投稿需要，要求将测序的原始数据上传至NCBI或者ENA数据库，于是网上查了半天教程，似乎讲得都不怎么完全，对于第一次接触的人来说还是挺不友好，于是综合各家手法，得到了今天这一套教程。 1. 注册NCBI的账号没有账号的点击这儿注册

2021-07-17 linux专栏

转录组数据 R语言生物信息学 NCBI 上传数据

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2. 网络构建与模块识别2.0 对上一期博客的补充与说明上一期博客中，我们使用的数据大约1600条，但是当我们筛选 soft threshold 的时候出现了歪瓜裂枣！如下: 全部基因：约600个基因：还是一个样子，所以这样的数

2021-07-15 WGCNA专栏

WGCNA 转录组数据 R语言生物信息学

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1. 简要概述1.1 WGCNA用来做什么Weighted Gene Co-Expression Network Analysis（WGCNA，加权基因共表达网络分析），主要用于鉴定表达模式相似的基因集合（module）。解析基因集合与样

2021-07-13 WGCNA专栏

WGCNA 转录组数据 R语言生物信息学

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1. 概述上一期在文章基于R语言的样本聚类-1和基于R语言的样本聚类-2中分别提到了用于样本聚类（样本件相似性）的两种方法，分别是聚类树和相关性分析，本期我们将使用R语言作出基于PCA分析的样本聚类。

2021-07-04 R语言可视化专栏

转录组数据 R语言生物信息学聚类分析数据分析相关性分析

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1. 下载VSCodeVSCode：点我下载安装OpenSSH win+x #随后选择Windows PoweShell（管理员） Get-WindowsCapability -Online | ? Name -like 'Ope

2021-07-03 linux专栏

linux 服务器 vscode 编辑器操作系统

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1. 概述上一期的文章基于R语言的样本聚类-1用R语言实现了基于聚类距离的聚类树的实现，最终的结果是得到基于某个表型（比如基因表达趋势变化）的分组，在同一个分支（一类）上的两个样本有更多的相似之处，上一期的最终效果如下图：而用于检测或

2021-07-03 R语言可视化专栏

转录组数据 R语言生物信息学聚类分析数据分析相关性分析

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1. 概述1.1 聚类和分类有人会觉得聚类就是分类，而其实在严格意义上，聚类与分类并不是一回事，两者有着很大的差异。分类是按照已定的程序模式和标准进行判断划分，如男人和女人，在这里，你可以理解为这是分类/分组数据（注意了，不同的数据类型有

2021-07-03 R语言可视化专栏

转录组数据 R语言生物信息学聚类分析数据分析

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1 Software install1.1 Nodejs,click here to download1.2 Git,click here to download 2 Construct2.1 Run in “Git”Check the v

2021-07-02 chaoyuny

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