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学徒数据挖掘代码打包
其实公共数据库挖掘仅仅是你科研课题的前戏,避免你重复浪费科研经费去做一些明明可以通过分析公共数据库拿到的结论。
第一期(2018年秋季)
保姆式GEO数据挖掘演示--重现9分文章 GEO数据挖掘-第一期-胶质母细胞瘤(GBM) GEO数据挖掘-第二期-三阴性乳腺癌(TNBC) GEO数据挖掘-第三期-口腔鳞状细胞癌(OSCC),WGCNA GEO数据挖掘-第四期-肝细胞癌(HCC),WGCNA GEO数据挖掘-第五期-肝细胞癌(HCC)-多组分开差异分析 GEO数据挖掘-第六期-RNA-seq数据也照挖不误 TCGA数据库的TP53突变型和TP53野生型BRCA病人的差异分析结果 GEO数据库的耐药与敏感的患者组织内的成纤维细胞比较 TCGA数据库中三阴性乳腺癌在亚洲人群中的差异表达 TCGA数据库的有PIK3CA基因突变的肿瘤病人的转录水平变化 TCGA数据库里面的乳腺癌的芯片表达数据进行差异分析
第二期(2019年全年)
1. 公共数据辅助乳腺癌的免疫治疗机制研究 2. 有生物学意义的复杂热图 3. 干扰MYC‑WWP1通路重新激活PTEN的抑癌活性——3步搞定GSEA分 析 4. 按基因在染色体上的顺序画差异甲基化热图 5. 热图、⻙恩图、GO富集分析图(有了转录组数据不知道该怎么写⽂ 章,看我就对了!) 6. 纯R代码实现ssGSEA算法评估肿瘤免疫浸润程度 7. 肿瘤异质性+免疫浸润细胞数据挖掘(可能是最简单的3分⽂章了) 8. ArrayExpress数据库的基因芯⽚原始数据处理,3D主成分图及聚类热 图 9. 学徒数据挖掘第⼆期汇总之多分组基因注释代码⼤放送 10. TCGA数据辅助甲基化区域的功能研究 11. 你确定你的差异基因找对了吗? 12. 看nature⽂章是如何设计和使⽤普通转录组数据 13. 不⼀定正确的多分组差异分析结果热图展现 14. 如果传统bulk转录组数据队列⾜够⼤也可以使⽤单细胞流程 15. 最简单的芯⽚挖掘也会出错(菜⻦团周⼀数据挖掘专栏第?期) 16. 乳腺癌的IHC分类和PAM50分型的差异情况
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