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RSS订阅原创 GEO数据库数据下载与处理——差异和生存分析准备部分
做生存分析就一定需要生存状态与生存时间，注意生存时间的转换，这里的生存时间单位是月，一般做生存是要用年，所以后续需要注意转换。所以如果需要做生存分析和差异基因就需要从GEO数据库获取表达矩阵和生存信息，但是并不是所有的数据集都有生存数据，所以没有生存数据的数据集只可以用来进行差异分析；②生存分析：通过生物信息学工具和统计模型，结合基因表达、突变与 临床生存数据（如生存时间、是否发生终点事件），挖掘影响样本（通常是患者）生存预后的基因，并评估其预后预测价值的核心分析手段。就可以进行后续的差异基因分析。
2025-10-22 12:52:46
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原创 GO和KEGG富集分析
GO（Gene Ontology）和KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）富集分析是生物信息学中常用的两种方法，用于解读高通量实验（如转录组测序、蛋白质组学）产生的基因或蛋白质列表背后的生物学意义。它们的核心目的是从大量差异表达的基因中，识别出，帮助研究者聚焦关键生物学过程。：生物学过程（如细胞分化、DNA修复）。：细胞组分（如线粒体、细胞膜）。：分子功能（如ATP结合、激酶活性）：通常用。
2025-10-03 16:15:12
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原创 薛定谔批量分子对接（基础篇）
本篇使用到薛定谔三个模块：#批量蛋白前处理，#批量小分子前处理，#批量分子对接（蛋白自带配体和不自带配体的处理不一样）·首先需要你在pdb数据库下载你所需要进行分子对接的蛋白结构，将其导入薛定谔软件，然后通过进行蛋白批量前处理。勾选第一个（补全二硫键）、第二个（补全缺失的侧链）。运行结束之后，生成的prepwizard文件里面后缀为_out的文件即是处理后的文件。将_out文件重新导入，然后再将其导出为每一个蛋白都生成一个文件。
2025-10-02 16:11:16
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原创 Blast网站序列比对以及进化树的构建
BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）网站的核心用途是进行。，帮助研究人员在公开数据库中快速找到与目标序列相似的核酸或蛋白质序列。①功能注释：通过比对已知功能的基因或蛋白序列，推测未知序列的功能。②物种鉴定：将未知物种的序列与数据库比对，判断其所属物种或近缘种。⑥转录本分析：验证EST（表达序列标签）是否来自选择性剪接。④变异检测：比对突变体与野生型序列，识别突变位点。其实blast就是一个序列对齐的过程，让序列对到最齐。核酸数据库（nt、refseq_rna、
2025-09-28 12:43:24
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原创 双识别探针＋不对称扩增→快速电化学检测痕量病毒RNA
在新冠病毒的扩增方面文章采用了RT-aRPA（非对称逆转录RPA）进行痕量扩增病毒RNA（200coipes/ml），10min之内就可以扩增出足量的ssDNA。传统的化学核酸检测仪器速度慢，精准度不高。普通的RPA原理是利用重组酶、单链结合蛋白以及DNA聚合酶进行扩增，得到的产物为双链DNA，同时会伴有少量的单链DNA，所以就需要进行引物浓度的调整，使其单链DNA占有更多的比例。然后进行基础的RT-RPA实验扩增出更多的ssDNA。先将带有羧基的链激活，然后加入带有氨基的链，使其生成由酰胺键连接的长链。
2025-09-08 10:27:50
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原创 薛定谔批量分子对接（提升篇）
#本文更加适合有一定薛定谔分子对接基础但是对接分数不太理想、想要通过操作优化对接分数的朋友阅读(●'◡'●) 本人在之前使用薛定谔进行分子对接时效果很好，基本上可以对到-9甚至-10但是最近在换了小分子配体之后大部分的分数都是-4或者-5，在换了大量的蛋白质后还是分数较低，后来经过分析发现可能是因为新的小分子配体分子量较大（本人此次的小分子配体的分子量已经超过500g/mol），相对于小配体来说，大配体会更难塞进口袋。在进行薛定谔分子对接时有进行盒子的大小设置，我们可以看到薛定谔默认的盒子大小为 Inn
2025-05-18 11:48:29
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空空如也
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