基因数据分析

文献解读-DNAscope: High accuracy small variant calling using machine learning关键词：基准与方法研究；基因测序；变异检测；图1 文献简介当前的小变异检测技术，尤其是GATK的HaplotypeCaller，在大多数情况下表现优秀。然而，在复杂基因组区域的检测准确性仍有提升空间。随着测序技术在临床应用中的普及，提高这些区域的检测准确性变得越来越重要。传统方法主要依赖专家构建的模型和手动调整的过滤器，而机器学习方法显示出通过学习更复杂的变异特征关系来提高检测准确性的潜力。

文献解读-基准与方法研究-第十六期|《GeneMind 公司的 GenoLab M 测序平台 WGS 和 WES 数据基准测试》关键词：基准与方法研究；基因测序；变异检测；图1 文献介绍GenoLab M是GeneMind Biosciences最近开发的下一代测序（NGS）平台。为了确定GenoLab M的性能，研究者提出了一份报告，以对GenoLab M测序仪的WGS和WES测序数据进行基准测试，并将GenoLab M测序仪与NovaSeq 6000和NextSeq 550平台在各种类型的分析中进行比较。对于WGS，来自Illumina NovaSeq平台并由GATK管道处理的30×测序目前被认为是黄金标准。该数据集是作为本研

文献解读-群体基因组第一期|《对BMI的影响：探究BMI的基因型-环境效应》图1 文献简介Childhood trauma and adversity has long been linked with a greater risk of negative adult health outcomes (Felitti et al., 1998; McCrory et al., 2011; Merrick et al., 2019; Jones et al., 2020; Park et al., 2020). Adverse Childhood Experiences or Ev

人工智能学术前沿（真)

GEO生信数据挖掘（九）肺结核数据-差异分析-WGCNA分析（900行代码整理注释更新版本）WGCNA分析分段代码（附运行效果图）请查看上节运行后效果WGCNA关系网络的构建完毕，绘图找核心基因，Cytoscape 到底怎么玩？

人工智能学术前沿（真)

GEO生信数据挖掘（八）富集分析（GO 、KEGG、 GSEA 打包带走）第六节，我们使用结核病基因数据，做了一个数据预处理的实操案例。例子中结核类型，包括结核，潜隐进展，对照和潜隐，四个类别。第七节延续上个数据，进行了差异分析。本节对差异基因进行富集分析。

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GEO生信数据挖掘（九）WGCNA分析目录加载数据，进行聚类初次聚类观察自己定义红线位置，进行切割划分载入性状数据增加形状信息后，再次聚类网络构建

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GEO生信数据挖掘（七）差异基因分析上节，我们使用结核病基因数据，做了一个数据预处理的实操案例。例子中结核类型，包括结核，潜隐进展，对照和潜隐，四个类别。本节延续上个数据，进行了差异分析。

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GEO生信数据挖掘（六）实践案例——四分类结核病基因数据预处理分析前面五节，我们使用阿尔兹海默症数据做了一个数据预处理案例，包括如下内容：GEO生信数据挖掘（一）数据集下载和初步观察

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GEO生信数据挖掘（一）数据集下载和初步观察检索到目标数据集后，开始数据挖掘，本文以阿尔兹海默症数据集GSE1297为例目录GEOquery 简介

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GEO生信数据挖掘（五）提取临床信息构建分组，分组数据可视化（绘制层次聚类图，绘制PCA图）检索到目标数据集后，开始数据挖掘，本文以阿尔兹海默症数据集GSE1297为例上节做了很多的基因数据清洗（离群值处理、低表达基因、归一化、log2处理）操作，本节介绍构建临床分组信息。

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GEO生信数据挖掘（三）芯片探针ID与基因名映射处理检索到目标数据集后，开始数据挖掘，本文以阿尔兹海默症数据集GSE1297为例目录处理一个探针对应多个基因

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GEO生信数据挖掘（二）下载基因芯片平台文件及注释检索到目标数据集后，开始数据挖掘，本文以阿尔兹海默症数据集GSE1297为例目录下载平台文件1.AnnotGPL参数改为TRUE,联网下载芯片平台的soft文件。（国内网速奇慢经常中断）