基因数据分析

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？

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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）