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beibeidesignwang
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请叫我开森果

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论坛建设的初衷相比大家都有所了解,如果有人还有疑问,可以去读读我博客生信技能树论坛诞生啦!!!关于论坛成立的博文。参与到论坛建设的都是一群热爱学习,也乐于整理和分享学习笔记,扩大交流圈子的小伙伴。这里我做一个详细的入门指引,关于大家如何更方便的参与建设生信技能树论坛建设。论坛架构现在论坛的板块架构已经初步成型,暂时不会有太大的变动,包括生信基础,在线应用,组学大全,研究热点这4个需要大家积极参与的板块,以及学习资源,互动作业,有偿专区这3个需要培训后才能发帖的板块,还有问答板块和生老病死板块暂时被隐藏了,大家暂时不需要考虑到,板块本身会持续进化,如果大家有更好的建议欢迎随时找我聊。生信基础板块那我们先看看需要大家积极参与的生信基础,这个大板块可以细分成计算机+统计学+生物学+可视化+医学+测序基础,参与进来并不需要多么高深的知识水平,无论处于哪个学习阶段的小伙伴都可以积极参与。现在这个板块有版主两名,大家可以直接站内联系他们跟他们一起探索板块建设方案,在大方向不变的前提下,可以自由发挥。保证每一个基础知识都有一个长期更新的目录,根据现在的参与人手情况来合理安排这个基础知识学习计划,现在做得比较好的是统计学基础这个板块,如下:其它板块努力向这个板块靠齐,即使有些基础知识点还没有整理好,也可以先列到目录里面,还可以给一些基础知识学习的视频,书籍,等等学习资源的推荐,但不要硬生生的给一个链接,要给出一些理由及大致的介绍。理想的目标是至少有一百名积极参与的初学者,在我们的影响下都打下了扎实的基础,而且顺便做好了整理及分享的工作,造福后人。在线应用这个板块之所以独立成一个一级板块,就是因为生物信息学数据处理业界有一个始终未能完美解决的争论à生信从业者是否需要学习编程的问题。本论坛不愿意陷入类似的口水战之中,但不可忽略的是大批量医学工作者从事科研研究时的确很难主动花费大量时间来正规入门生物信息学,这个板块就是为他们准备的,里面会列出大量常用的临床医学科研相关的数据库,以及知名度非常高的在线工具,包括DAVID,TCGA,ENCODE,COSMIC等等。理论上完全掌握这些在线工具,就可以独立的做好数据分析了。本板块暂时有2位版主,大家可以直接站内联系他们,他们也公布了自己的微信号,大家可以直接交流。这个板块真心是不想学编程的小伙伴的福音,不过还是得去学习一个在线工具或者数据库的用法。对我们掌握了linux系统以及编程语言的小伙伴们来说,与其去学别人开发的在线工具如何使用,还不如自己写程序解决。

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壬生京三郎

生信菜鸟团上大学之后,我上网找资料时发现的第一个博客就是生信菜鸟团,里面包罗万象,涵盖很多方面(初次发现时,就感觉自己进入了新的天地)rabbit gao's blog  我超喜欢这个师兄的博客里面的笔记,很直观,尤其是python那部分。他是以代码的形式展示内容。沈梦圆博客梦圆师姐,和我一样喜欢用熊猫头像,她的博客也是刚刚建立不长时间。师姐的文笔很赞,看里面博文相信对你有帮助的。生信日志|鸣一道鸣一道师兄的博客我比较喜欢的是R做图那一块plob这个我比较少看,不过内容也不错,我后续再写上这个博客的描述。陈连福博客听说连福老师有开培训班,实力自然也不差。糗世界←欢迎来到糗糗的世界糗世界主要包括:序列比对与NGS  R/bioconductorcircos教程,其中糗世界关于R和bioconductor以及NGS的归纳总结特别详尽生信客部落生信客部落是我自己的博客,刚建不久(建的),我目前在准备考研,打理的时间不多。但相信是一只潜力股,有提升的空间。也欢迎博友们交换 "友情链接".hope博客  hope 他(她)有一篇关于生物信息学在线工具的总结,我特别喜欢科研动力“endnote使用宝典”,专注写endnote相关的内容。(注:endnote 是文献管理的软件,插入引用文献的神器)biochen生物伯臣生物里也蛮多归纳整理的Bob's Blog   bob这位兄弟的博客我接触不多,我后续补上描述.论坛(包括生信论坛和其他一些相关的网站):生信技能树生信技能树前面那个师兄有详细描述过。我也亲眼见证了它从无到有的过程,看着生信技能树感觉特别亲切,感觉就像自家的孩子一样。我自己由于准备考研和书写毕业论文的事情,在生信技能树建设的参与度不高。总之,好喜欢......生物信息学天空内容超全的一个生信论坛丁香园(生信板块)丁香园,就不解释了,一个国内最成功的论坛之一。医学生基本都知道的一个论坛。小木虫小木虫,里面蛮多资源的,也是国内最成功的论坛之一生物统计家园描述待输入...基因堂描述待输入biostars这是一个生信问答网站生信刷题网站ROSALIND | About 这个是一个生物信息的刷题网站,超多实战题(纯英文,既提高英语水平,又训练了自己的实战能力,何乐而不为)。实战走起......生物信息学在线工具网站生信客部落生物信息工具整合(包含在线工具与离线工具)–更新中这里面包含了一些生物信息学可视化工具,包含在线的工具和一些离线的可视化工具,由于目前个人水平有限,所以还有待继续完善

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洋葱吵大肠

生信分析论文写法如下:

这次我们来讲解的这边文献是 2019-10-12 发表的 OTT 杂志上的一篇生信加少量实验验证的文章。实话实说,目前对于生信最最最基本的,如果没有实验验证还是不好发文章的。所以一般都会加一些实验验证的。

这个文章的主要流程是个这样的:这里我们就基于文童的材料方法来说一下具体的内容:公共数据获取:当中关于公共数据获取部分提到了这些东西。使用了 GEO 数据库来进行候选数据筛选。

这 GEO 里面找到了三个芯片,其中描述了这三个芯片的平台。差异表达分析:作者使用了 GEO2R 来进行数据的筛选。富集分析:接着作者对差异表达的基因进行了富集分析,其中包括 GO 分析和 KEGG 分析。

作者使用的富集分析的软件是 DAVID,这个软件我们也吐槽过说,更新不及时,是很好用,所以推荐是 WebSestalt 富集分析软件,或者 clusterprofiler。蛋白相互作用分析:5TCGA 数据库验证再往下作者做的其实是 TCGA 的数据库验证,但是在材料方法里面没写。我们可以在结果当中具体的过程。

对于肿瘤研究,现在如果只是用 GEO 数据集分析,不用 TCGA 再看一下的话,都觉得不好意思,所以一般的肿瘤研究可能都会用到 TCGA 的验证的。其目的也就类似于多加了一个数据集来增加结果准确性。但是对于 TCGA 有些肿瘤正常样本很少。分析的结果可能偏差更大。文章使用的 GEPIA 的数据库。这个数据库对于查询 TCGA 表达结果还是很好用的,简单上手。

核心基因甲基化相关分析:在核心基因选择之后,利用了 TCGA 的甲基化数据MEXPRESS 来查看基因的田基化水平有没有变化。由于版本的更新。现在的这个数据库的  版本的结果会比之前的更加详细一些。

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