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【生信神器】
上次给大家介绍了
仙桃生信工具
,一个只需15分钟就能复现生信文章的神器,还全都是零代码!后台至今都还收到小伙伴们的“催(jia)更(liang)”留言,所以这次,小编又争取到了
200个使用名额免费发放
!这次可不要错过咯!
第一次看到的小伙伴可能不清楚这是什么好登西,今天我就带着大家再一起去好好了解一番吧。
无论你是科研小白还是科研老手,这对你来说都将是一个颠覆性的工具!
都说生信已经成为医生性价比最高的发文章方式!所以我们经常能看到某人发布5篇生信!某实验室发布10篇生信!
为什么别人发文章这么容易?我发文章这么难?
其实呢,
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非常重要。但是大量的科研资讯,热点也层出不穷,那么作为硕博新生的你,该如何做好科研,写好文章呢?
很多同学学了几年生信,攒了几百个美图代码,累计学R语言时长上千小时,感觉分析流程已经不断优化了,泛癌、GSEA等分析还是动辄1小时以上,做出来的效果也难言有多好!
原论文(左)vs 我的论文(右)
你文章不会写,是因为你方法没用对,是因为你不懂得借助外界工具!而有了仙桃生信工具,你也能像其他大神一样,轻松用15分钟复现一篇文章!
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话不多说了,我们赶紧去看下仙桃生信工具到底有多好用,我们可以用它来做什么~
01 仙桃工具有多好用?
仙桃生信工具
是
将一些 R 语言中常见的分析和可视化的函数进行封装和简化,并通过前端技术实现在线分析和可视化,一站式快速解决常见统计分析和可视化内容,并且提供在线拼图工具,直接输出发表级整图。
1
简易、快速完成分析和发表级图片的可视化,参数丰富全面,个性化输出结果,同时提供多种格式的数据和图片下载
可以调整配色,统计方法,文本位置、颜色,线条颜色、样式、粗细、透明度,标题文本,图注,风格等内容。
但凡在R语言里能调整的细节,在仙桃工具里也通通能调,再也不用通过看复杂的R包说明书来调参数了~
提供在线拼图工具,一站式解决从发表级单图在线输出到发表级整图在线输出
能够对历史记录中的图片进行在线拼图,自己的图片结果通过“分析工具”上传图片模块进行上传,也可以使用拼图工具。一张全版图最多同时拼15张图。
相比于用AI和PS动辄一两天的拼图体验,仙桃工具刷刷刷在一分钟之内帮你完成参考线,对齐,自动标号,保存,简直不要太贴心了!
提供预清洗好的云端数据,可以直接调用进行分析和可视化
仙桃学术整理好了单个癌种、泛癌,有无合并GTEX数据三大类项目形式,包括了mRNA, lncRNA, miRNA三种分子类型,以及TPM, FPKM, RPM三种分子格式,以及每个样本的临床数据。
只要点点点就可以之间出分析结果,省去了繁杂的测序和临床数据的下载和整理工作。
提供多种常见配色方案,一次修改,长期生效
想在通篇文章中拥有高分文章的Taste?很简单,选择预设好的高分文章配色方案就可以。什么?预设的方案还不够满意?那你可以自己进行配色选择,每次调用属于你的独家配色~
预设最优参数
所有模块只需上传数据,点击确认即可得到最优结果。并且把附带材料与方法,结果部分的描述。
02 仙桃生信工具能做什么?
仙桃生信工具一共有 6 大类模块:
1)
基础绘图
:
对
上传的数据
进行一些常见分析和可视化。
几乎Prism能做的,仙桃学术都能做,更简单,更快捷;Prism不能做的,仙桃学术也能做,稳稳地长在你的审美和需求点上!
2)
表达差异
:表达差异相关的模块
表达有差异,分子有意义。高通量生信分析几乎都少不了差异表达基因的筛选。火山图、热图、柱状图都属于常规中的常规分析。只要有云端数据,或者自己将数据整理好上传,你可以在一分钟内做出这些美图哦~
3)
功能聚类
:对于分子功能进行富集分析,从而获得分子可能涉及的功能等
筛选出了分子来,下一步就要对分子赋予生物学意义。GO, KEGG, GSEA富集分析,都可以把你的分子列表与生物学功能相挂钩。即使是CNS级别的文章,这步生物学功能分析也是常常见到的哦~
4)
交互网络
:分子相关或者交互类模块
分子之间有啥相关性?分子与免疫细胞浸润的相关性如何?分子之间的共表达情况怎么样?是不是想想就让人头大,又感觉必不可少。
别担心,仙桃学术一键式帮你出图!
5)
临床意义
:临床意义相关的模块,包括诊断、预后等模块内容。
对于想给自己的研究加点临床转化价值的说辞,诊断性分析和预后分析都是少不了的。包括ROC分析,临床相关性分析,基线资料表,单因素/多因素表,预后分析,Nomogram分析,这些都是少不了的。
临床统计太复杂?自己分析搞不定?用仙桃学术,只需要傻瓜式点点点,即可瞬间完成分析。
6)
数据集模块
:免费版、基础版、高级版 能具体使用的模块,以及能保存的历史记录的上限不同,所有分类还会持续更新和内容完善。
像是GEO数据集在仙桃生信工具一键式分析完,还可以修改校正图、PCA图,UMAP图,火山图和热图的配色,参数细节。
03 仙桃生信工具有多常用?
生信分析四大宝,从高通量测序结果里找差异表达的分子,给差异表达的分子赋予生物学意义,分子之间内部、或者与其他分子类型、表型进行相关性和网络构建,把分子与临床信息联合起来分析。这些分析,仙桃工具通通能做。
拿最常用的富集分析GO/KEGG来说吧,仙桃学术提供了6种基本的可视化形式。
自2003年起,已经有
6404篇
文献中采用了GO/KEGG富集分析了。
牛顿曾经说过:“如果我看得更远一点的话,是因为我站在巨人的肩膀上。”
如果你也想看得更远,仙桃生信工具就是你要寻找的“巨人肩膀”。
合理地利用仙桃生信工具既往的文章复现文章,不但可以帮我们少走弯路,不做无用功!
你甚至还能青出于蓝,更胜于蓝,写出比原文更高分的文章。
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生
信
宝典公众号是中科院遗传所2015年
生
物
信
息博士毕业
生
陈同创建,致力于传播
生
信
知识,帮助
生
信
入门和
生
信
分析,近来也在做
生
信
培训广受好评。
生
信
的作用越来越大,想学的人越来越多,不管是为了以后发展,还是为了解决眼下的问题。但
生
信
学习不是一朝一夕就可以完成的事情,也许你可以很短时间
学会
一个交互式软件的操作,却不能看完程序教学视频后就直接写程序。也许你可以跟着一个测序分析流程完成操作,但不懂得背后的...
脱氧核糖核酸DNA Deoxyribose Nucleic Acid
核糖核酸RNA Ribonucleic Acid
核苷酸 Nucleotide
腺嘌呤A adenine
鸟嘌呤G guanine
胸腺嘧啶T thymine
胞嘧啶C cytosine
转录:mRNA是
信
使RNA,翻译的模板;
tRNA是转运RNA,在翻译时转运氨基酸;
rRNA是核糖体RNA,是组成.
本文介绍了
生
信
代码
中用到的一些位操作。
我们知道,0和1构成的二进制充斥着计
算
机语言的世界。一般来说,我们对二进制可以操作的最小单位就是一个bit(位)了,一个bit要么是0,要么是1。在编写
代码
的过程中,如果我们能了解一点位操作,有时可以简化
代码
、提高效率。
这一点对于
生
信
的编程同样适用。
应用一:列举k-mer
比如,在《
算
法(三)列举所有k-mer的组合》一文中,笔者曾经分享过一段
代码
,...
### 回答1:
GSEA(基因集富集分析)是一种常用的
生
物
信
息学分析方法,用于研究基因集在基因表达谱中的富集情况。下面是使用R语言进行GSEA
生
信
分析的
代码
示例:
1. 首先,需要安装和加载必要的R包,例如GSEA包和其他必要的依赖包。
install.packages("GSEA")
library(GSEA)
2. 加载基因表达数据集,通常是一个包含基因表达矩阵的数据文件。假设文件名为"expression_data.txt",其中包含基因表达矩阵和对应的样本
信
息。
expression_matrix <- read.table("expression_data.txt", header = TRUE)
3. 定义基因集,可以是预定义的基因集数据库(例如MSigDB)中的基因集,也可以是自定义的基因集。
gene_sets <- c("GO_Biological_Process", "KEGG_Pathways", "Custom_Gene_Set")
4. 进行GSEA分析,使用`gsea()`函数。其中,`gene_expr_matrix`参数为基因表达矩阵,`gene_sets`参数为基因集,`class_vector`参数为样本类别
信
息向量。
gsea_results <- gsea(gene_expr_matrix = expression_matrix, gene_sets = gene_sets, class_vector = sample_classes)
5. 分析结果包括富集分数(Enrichment Score)、正负富集基因集和富集图谱等。可以通过可视化方法进一步探索和解释这些结果。
enrichment_score <- gsea_results$es
positive_sets <- gsea_results$pos_sets
negative_sets <- gsea_results$neg_sets
gene_set_plot <- plot(gsea_results)
以上是使用R语言进行GSEA
生
信
分析的基本
代码
示例。根据具体的研究问题和分析目标,还可以进行更多的数据预处理和可视化分析。
### 回答2:
GSEA(Gene Set Enrichment Analysis)是一种
生
物
信
息学分析工具,可用于确定基因集在给定基因表达数据中的富集程度。下面是R语言中实现GSEA分析的示例
代码
。
首先,需要安装并加载GSEABase、clusterProfiler和enrichplot等相关的R包。
install.packages("GSEABase")
install.packages("clusterProfiler")
install.packages("enrichplot")
library(GSEABase)
library(clusterProfiler)
library(enrichplot)
接下来,准备基因表达数据和基因集数据。假设基因表达数据保存在一个矩阵中,行表示基因,列表示样本;基因集数据保存在GMT格式文件中,每行包含一个基因集的名称、描述和基因列表。
expression_data <- read.table("expression_data.txt", header = TRUE, row.names = 1)
gmt_file <- system.file("extdata", "c2.cp.kegg.v7.4.symbols.gmt", package = "DOSE")
gene_sets <- readGMT(gmt_file)
然后,进行GSEA分析。可以选择使用差异表达基因列表作为
输
入,或者将基因表达数据与基因集数据一起传递。以下是基于基因表达数据进行GSEA分析的示例。
gene_rank <- computeGeneRank(expression_data, method = "t.test")
result <- enrichGSEA(gene_sets, gene_rank)
最后,可以使用enrichplot包中的函数绘制GSEA结果的可视化,例如绘制富集图和基因集热图。
dotplot(result, showCategory = 20)
gene_heatmap(result, top = 10)
通过这些
代码
,我们可以使用R语言实现GSEA
生
信
分析,从而确定基因集在给定基因表达数据中的富集程度,并可视化展示分析结果。
### 回答3:
GSEA (基因集富集分析) 是一种用于分析
生
物学实验数据的
生
物
信
息学工具,它可以确定在给定条件下,特定基因集中的基因与实验结果相关性的显著性。下面是一个用R语言进行GSEA
生
信
分析的
代码
示例:
1. 导入所需的R包。
library(clusterProfiler)
2. 导入基因表达数据。
expression_data <- read.table("expression_data.txt", header = TRUE, sep = "\t")
3. 根据实验分组
信
息创建一个分组向量。
group <- c(rep("Group A", 3), rep("Group B", 3))
4. 根据基因的符号名称创建一个基因符号向量。
gene_symbols <- c("Gene1", "Gene2", "Gene3", "Gene4", "Gene5", "Gene6")
5. 创建一个基因集对象。
gene_set <- list(
GroupA_genes = c("Gene1", "Gene2", "Gene3"),
GroupB_genes = c("Gene4", "Gene5", "Gene6")
6. 运行GSEA分析。
gsea_result <- gseGO(expression_data,
geneSet = gene_set,
nPerm = 1000,
minGSSize = 3,
maxGSSize = 500,
pvalueCutoff = 0.05)
7. 查看GSEA结果。
print(gsea_result)
这段
代码
中,首先导入了clusterProfiler包,它包含了进行GSEA分析所需的函数。然后,基因表达数据被读入到一个名为expression_data的数据框中。接下来创建了一个分组向量,它指定了每个样品所属的实验组。然后,基因符号向量被创建,其中包含了基因的符号名称。根据实验组
信
息和基因符号,一个基因集对象被创建。最后,调用gseGO函数运行GSEA分析,其中包括参数,如基因集、置换次数、最小/最大基因集大小和显著性阈值。最后,打印GSEA分析的结果。