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RSS订阅原创 时间序列基因表达谱分析工具——STEM
主要应用于聚类、比较和可视化短时间序列的基因表达数据（3-8个时间点数据），可精确、直观地筛选出与这些表达谱相关的基因，并比较不同条件下这些基因的表达趋势。此外，STEM完整地整合了GO数据库，可对具有相同时间表达谱的基因集做GO（Gene Ontology）富集分析。每个折线图左上方数字为该聚类群名称，点击特定的折线图可显示该聚类群的显著性p值、基因个数、及每个基因的趋势折线图。首先准备所需绘制的数据，本示例中第一列为基因名称，后面几列为基因不同阶段的表达数据，并按时间顺序依次排列。
2024-12-28 09:20:40
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原创 【R语言】——基因/蛋白质表达趋势分析
蛋白质，从而揭示不同时空节点的基因/蛋白质表达谱所隐含的基因/蛋白质表达的动态变化过程。下面介绍使用R包Mfuzz（http://mfuzz.sysbiolab.eu）进行模糊聚类算法的趋势分析方法，该方法可支持多个时间节点的数据。）是处理基因/蛋白质表达谱的一种模糊聚类方法，可用于具有时间表达特征的转录组/蛋白质组数据，分析基因/蛋白质表达的时间趋势，并将具有相似表达模式的基因/蛋白质进行划分聚类，从而了解这些基因/蛋白质动态变化模式。Mfuzz则是柔性的模糊划分，，结果也为10类，较为硬性。
2024-12-27 08:46:44
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原创 【Image J】——细胞划痕试验迁移面积及迁移率计算
依次按以下顺序进行操作 Process -> Enhance Contrast -> 勾选“Normalize”-> ok。这一步的目的主要是通过二值化处理加强细胞和背景的对比，并与Step.4、Step.5相辅相成，强化细胞的轮廓。依次按以下顺序进行操作Image -> Adjust -> Threshold -> 调整阈值 -> apply。今天给大家带来一个保姆级教程，如何使用Image J软件计算细胞划痕试验的迁移面积，并对获得的迁移面积计算细胞的迁移率。打开以后出现一下界面既打开成功。
2024-12-26 09:36:38
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原创 【Image J】——批量进行细胞荧光染色图像计数
选最小细胞时应选择确定是细胞的点，并同时选择多个点进行测量（选择最小的面积进行后续的操作）。依次按以下顺序进行操作 Image -> Adjust -> Threshold -> 调整合适的阈值（此处设置的阈值为30和255，可根据具体情况进行调整，保证红色完全覆盖所有的粒子上） -> Apply。依次按照以下顺序 Analyze -> Analyze Particles-> Analyze -> 调整面积过滤及圆形过滤 -> OK -> 输出的count列即为所标记的颗粒数量。
2024-12-25 09:35:15
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原创 【R语言】——AnnotationHub报错该如何解决
这个错误信息表明你尝试连接到AnnotationHub服务器时遇到了问题，因此R自动切换到使用本地Hub（localHub=TRUE）。但是，由于本地Hub的缓存（sqlite文件）出现问题，导致无法正常使用。”包时老是出现以下这一问题，并且更新R包和R语言软件都无法解决。关注公众号“在打豆豆的小潘学长”，有更精彩内容。这个问题解决完你就可以回去这一节继续进行。就到这里，下期有更精彩内容，敬请期待。GO/KEGG功能富集分析。最近这段时间在运行“
2024-12-24 09:06:01
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原创 【Adobe Phoshop 2023】证件照背景更换
发现头发丝或“兔毛”未被选中或者图像边缘有其他色调影响时进行以下操作：快速选择工具 -> 选择并遮住 -> “调整边缘画笔” -> 输出设置“净化颜色” 来进行调整。当选区未全选中或者多选时，我们需要用到“快速选择工具”进行添加和删减。注意：“[”和“]”扩大和缩小；“ALT”键切换“—”和“+”。操作流程：创建新的填充或者调整图层 -> 选择纯色或其他 -> 选择你想要的颜色。依次按以下顺序进行操作：文件 -> 打开 -> 寻找相应的图片。“调整边缘画笔”涂抹边缘或所要调整的区域。输出设置“净化颜色”
2024-12-24 09:02:28
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原创 【R语言】——使用readxl包提取特定信息
本期将给大家介绍如何使用R包“readxl”，提取Excel文件（xls、xlsx）中特定信息，并将其转换为R语言中的数据格式，方便后续的数据处理和分析。
2024-11-16 00:46:22
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原创 【Image J】荧光染色图像处理
今天给大家带来一个保姆级教程，如何使用Image J软件处理不清晰或“难看”的荧光染色照片，以及将两张或多张荧光染色图片进行merge操作的方法。
2024-05-04 11:42:56
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原创 【R语言】富集分析可视化代码（整理版）
分别介绍了如何使用DAVID在线分析工具对基因进行GO/KEGG功能富集分析、使用R ggplot包对获得的基因GO/KEGG功能富集结果进行可视化、使用R clusterProfiler包和R AnnotationHub包对基因进行GO/KEGG功能富集分析、OrgDb包制作以及结果可视化等。故，我重新整理了一波，并补充了可对多个分组的富集结果进行可视化以及富集结果绘制圈图等的代码。关注“在打豆豆的小潘学长”公众号，发送“富集分析３”获得完整代码包和演示数据。一、单组富集结果可视化。
2023-01-22 14:00:19
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原创 【R语言】——火山图绘制
以转录组为例，转录组分析并不是针对一个或几个转录本进行分析，是对一个样品中所转录表达的所有转录本进行分析。：即Log2（fold change）火山图中横坐标的变量，将“fold change”进行了log2转化后，获得的数据中正数为上调的基因/负数为下调的基因，这样就可以使火山图两边对称分布（即左侧表下调/右侧表上调）。：即P-value，统计学根据显著性检验方法所得到的一个衡量值，一般以P < 0.05为显著，P
2023-01-15 22:33:51
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原创 【R语言】——基因GO/KEGG富集分析!超级简单的保姆级教程！
GO/KEGG功能富集分析中重要的是背景基因的选择，使用R clusterProfiler包对基因进行富集，需要导入目的基因（前景基因）相对应物种的参考基因组（背景基因），现阶段“bioconductor”已有十几种常见动物，如人类、小鼠等物种的OrgDb。”介绍如何使用DAVID在线分析工具对基因进行GO/KEGG功能富集分析和使用R ggplot包对获得的基因GO/KEGG功能富集结果进行可视化。：富集到该GO term/KEGG term中的基因数目/给定基因的总数目；
2023-01-09 16:08:35
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原创 【R语言】——基因GO/KEGG功能富集结果可视化（保姆级教程）
上期“原来基因功能富集分析这么简单”介绍如何使用DAVID在线分析工具对基因进行GO/KEGG功能富集分析。注：DAVID导出来的“%”这列为“Gene ratio”；上面只展示“BP”的数据，其余“CC”和“MF”也是类似格式，故不一一列举。好了本次分享就到这里，下期将分享使用R clusterProfiler包对基因进行GO/KEGG功能富集分析，敬请期待。关注“在打豆豆的小潘学长”公众号，发送“富集分析1”获得完整代码包和演示数据。图5 KEGG富集分析柱状图。图6 KEGG富集分析气泡图。
2022-12-30 22:30:03
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原创 原来基因功能富集分析这么简单
因此，研究者可通过多个功能注释数据库对基因进行功能富集分析，将这一系列基因集分成不同的功能类别，从中寻找在生物学过程中起关键作用的生物学通路，从而揭示和理解这些生物学过程的基本及潜在的分子机制。事实上，分子水平的落脚点是在基因水平上，但是基因的种类有很多，而理解这些基因所代表的生物学意义的最佳途径就是。基因本体论（Gene Ontology，GO）数据库是GO联合会在2000年构建的一个数据库，旨在建立一个适用于各种物种的、对基因和蛋白功能进行限定和描述的，并能随着研究不断深入而更新的语义词汇标准。
2022-12-21 15:06:16
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原创 【R语言】——UpSetR包绘制集合图（保姆级教程）
上期“【R语言】——VennDiagram包绘制维恩图（Venn diagram）保姆级教程”介绍2-5个样本绘制维恩图的方法，但当样本超过5个时，常规维恩图可视化结果的直观性及数据的捕捉就很困难，甚是不友好。因此，可采用一种特殊的“维恩图”——集合图（upset plot）。集合图（upset plot），集合图不受样本数量的限制。可以更直观的显示各组数据之间的交互情况。可以更清晰的展示多个数据集的交集情况。
2022-12-17 22:52:17
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原创 【R语言】——VennDiagram包绘制维恩图（保姆级教程）
维恩图（Venn diagram），也叫文氏图、温氏图、韦恩图、范氏图，用于显示元素集合重叠区域的关系型图表，通过图形与图形之间的层叠关系，来反应数据集之间的相交关系。当前R语言中的VennDiagram包可用于2元到5元的图维恩绘制，而大于5元的情况这需要借助R语言的另一个R包——关注公众号，发送“Venn”获得完整代码以及演示数据包。UpsetR包（下期将做展示）。好了本次分享就到这里。
2022-12-15 22:51:56
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原创 【R语言】-核密度估计图绘制
核密度估计图（Kernel Density Estimation, KDE），是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一，由Rosenblatt （1955）和Emanuel Parzen（1962）提出，又名Parzen窗（Parzen window）。分析核密度函数时主要观察其面积，而不是取值。核密度图中纵轴与横轴所围成的面积为1。
2022-12-13 09:55:22
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原创 【R语言】——相关性分析和热图绘制
一、什么是相关性分析？相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。在组学测序（如转录组）中需设置多个生物学重复，而对多个生物学重复样本的相关性分析，可从中判断生物学重复样本数据是否可以用于接下来的分析。如有一生物学重复不一致的情况，可去除变异数据，预防某一重复数据不可用，进而影响实验数据的分析。常见的相关性分析方法有三种：皮尔森（pearson。
2022-12-12 14:59:25
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原创 【R语言】——绘制环形热图 4（保姆级教程）
1 数据准备数据输入格式（csv格式）： 2 R包加载及数据导入3 环状热图绘制3.1 绘制普通热图 图1 绘制的普通热图3.2 基础环形热图绘制 图2 基础环状热图3.3 对环形热图进行调整与美化3.3.1 对环形热图进行初步调整图3 调整后的环形热图 3.3.2 对环形热图聚类树进行调整与美化 图4 聚类树调整与美化后的热图3.3.3 环形热图图例调整与列名添加 图5 环形热图图例调整与列名添加后的热图3.4 分组环形热图绘制3.4.1 单轨分组
2022-12-07 18:48:20
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原创 【R语言】——绘制按聚类结果分组的热图 3（保姆级教程）
数据输入格式（csv格式）：3 按聚类结果分组的热图3.1 查看数据的分簇数在绘制由聚类结果分组的热图前，需估计数据的分簇数，从而为后续分簇数选择提供依据。通常，选择类内平方和降低开始趋于平缓的聚类数作为较优聚类数：图1 聚类簇图3.3 生成聚类树利用“tree_row” 和 “tree_col” 提取出对应的行列顺序，进而按预设的分簇数构建分簇数据集，为后续的热图绘制提供分组注释依据： 图2 基因聚类树利用“annotation_row”将分簇聚类数据结果进
2022-12-07 18:30:11
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原创 【R语言】——聚类热图行列分组信息注释热图2
数据输入格式（csv格式）：3 分组热图的绘制首先需要对分组对象进行注释，随后使用“annotation_row”、“annotation_col”、“annotation_colors”、“annotation_legend”、“annotation_names_row”和“annotation_names_col”分别对行和列进行注释、行和列注释的颜色、图例信息注释显示、行和列注释的名称显示 图1 行分组后热图 图2 行和列注释的热图 图3 多条件分组注释的
2022-12-04 22:10:01
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原创 【R语言】——pheatmap包绘制聚类热图1（保姆级教程）
通常，热图是对所获得的数据或其他因素进行归一化处理后，用颜色的变化来直观表示不同样本间的变化情况。本质上其是由一个个用预设颜色表示数值大小的小方格组成的数据矩阵，并通过对因子或样本的聚类，观察不同样品数据间的相似性。常用的绘图软件：origin，excel，Tbtools，GraphPadPrismR语言绘制聚类热图的R包：pheatmap，heatmap，corrplot，complexHeatmap 其中，pheatmap是R语言中使用最广泛的用于绘制聚类热图的绘图包。使用该绘图包可以帮助我
2022-12-04 21:56:32
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