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欧易生物信息分析软件培训班

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信号转导Network

信号转导Network

利用最新KEGG数据库,提取mRNA-mRNA之间的作用关系,绘制mRNA-mRNA信号传递情况,提示差异基因之间存在的直接/间接的相互作用关系,从而寻找差异基因之间的信号传递情况,辅助挑选核心基因。

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基因共表达网络

基因共表达网络

基于基因表达量数据,计算各个RNA之间的共表达关系,对共表达关系进行筛选,选取高相关性的关系对绘图,展示各个基因与周边的联系紧密程度。利用共表达关系网络图,可辅助寻找核心基因。

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加权基因共表达网络(WGCNA)

加权基因共表达网络(WGCNA)

加权基因共表达网络构建(Weighted Gene Co-Expression Network Analysis, WGCNA)是一种从高通量数据中挖掘模块(module)信息的算法。在该方法中module被定义为一组具有类似表达谱的基因,如果某些基因在一个生理过程或不同组织中总是具有相类似的表达变化,那么...

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miRNA-mRNA Network

miRNA-mRNA Network

根据miRNA与mRNA的关系,结合miRNA,mRNA的表达数据,构建miRNA-mRNA之间的Network,寻找可能的核心基因。

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mRNA/ miRNA -GO Network

mRNA/ miRNA -GO Network

利用合适的算法预测miRNA靶基因,并对靶基因进行GO富集分析,就客户感兴趣的GO与其对应的miRNA/基因之间的Network,从中寻找出一些参与了多个GO的miRNA/Gene,为挑选候选miRNA/基因提供辅助参考。

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mRNA/miRNA-KEGG Network

mRNA/miRNA-KEGG Network

利用合适的算法预测miRNA靶基因,并对靶基因进行KEGG富集分析,利用基因的KEGG富集分析结果,分析客户感兴趣的KEGG与其对应的基因之间的Network,从中寻找出一些参与了多个KEGG的基因,为挑选候选基因提供辅助参考。

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KEGG Pathway-Pathway Network

KEGG Pathway-Pathway Network

根据富集分析的结果,分析KEGG Pathway之间的相互作用关系,发现上游信号通路。

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时间/浓度序列趋势分析

时间/浓度序列趋势分析

根据基因表达随时间/浓度变化的趋势,利用统计检验手段结合差异倍数寻找在多组样本中具有某种显著性变化趋势的基因集。

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lncRNA高级分析

lncRNA高级分析

利用lncRNA与mRNA芯片数据,计算每一个lncRNA与mRNA的Pearson相关性,利用GO,KEGG数据预测lncRNA的功能,结合lncRNA的位置信息,预测lncRNA的cis功能,结合转录因子数据库,预测lncRNA的trans功能。

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临床意义分析

临床意义分析

利用TCGA数据库,结合客户芯片筛选得到的mRNA/lncRNA/miRNA,分析mRNA/lncRNA/miRNA在TCGA对应癌症数据库中的表达量的高低与病人存活时间的关系,绘制K-M图。

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ceRNA分析项目

ceRNA分析项目

利用miRNA芯片数据,lncRNA芯片数据,结合miRNA靶基因预测软件,寻找mRNA与lncRNA共同靶向的miRNA,构建ceRNA网络。

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GSEA分析

GSEA分析

利用功能注释或实验的结果构建的基因集,将基因按照在两类样本中的差异表达程度排序,然后检验预先设定的基因集是否在这个排序表的顶端或者底端富集,GSEA方法关注的不是有限几个发生显著改变的差异基因,而是关注这些检测基因的表达在定义的功能分组中是否有...

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表达谱芯片分析

表达谱芯片分析

对基因芯片数据的标准化处理, 主要目的是消除由于实验技术所导致的表达量(Intensity)的变化,并且使各个样本(sample)和平行实验的数据处于相同的水平,从而使我们可以得到具有生物学意义的基因表达量的变化。对于表达谱芯片,一般采用的标准化方法有分位数标...

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