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  • Keyanzhishi
    Keyanzhishi  发布了新帖 手把手教你画双基因生存曲线 6小时前

    科研芝士的小伙伴们你们好啊~前几天看文献的时候看到一个双基因联合分组的生存曲线的图,觉得挺有意思的。今天我就以TCGA库中的乳腺癌(BRCA)为例,教大家怎么画双基因的生存曲线~一、安装和加载所需的包RTCGA是一系列根据数据类型分离的包,相当于要先下载这些离线数据R包之后再直接从离线数据包里面获取TCGA的所有数据。最新的版本可以加载下图所有的包,可谓是非常强大了。infoTCGA看到各种肿瘤的各种数据那是相当的丰富。二、从TCGA数据库上获取乳腺癌的临床数据至此便获得了乳腺癌的临床数据。从图可以看出该数据集一共有1098个样本。三、从TCGA数据库上获取乳腺癌相关基因的表达数据并整合加载基因表达数据所需要的包。选择需要的GeneA和GeneB整合到之前的生存数据上。值得注意的是这里的%>

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    Keyanzhishi  发布了新帖 LncTarD: lncRNA-靶基因调控机制分析神器重磅来袭! 3天前

    做科研的友友们可能都知道,长链非编码RNA(lncRNA)与人类疾病相关这个事实。虽然lncRNA与疾病的关联已受到广泛关注,但目前缺乏数据库预测lncRNA介导的靶基因调控机制、关键下游靶基因以及与疾病相关的lncRNA的重要生物学功能。那么,今天的神器就是为了解决这些问题的!首先,打开网站的HOME~一、快速检索功能主页上就只看最有用的了!也就是网站的快速检索功能:可以输入lncRNA,疾病名称,生物学功能来实现搜索功能。二、高级检索功能点击主页上的“Search”菜单,出现检索条件。高级检索面板提供了多个选项,可以通过组合不同的关键词,来查询感兴趣的与疾病相关的功能性lncRNA-target调控,包括疾病,功能,药物,lncRNA,靶基因和调控机制。无论使用快速检索或高级检索,最终都

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    Keyanzhishi  发布了新帖 我在愁脱单,北大博导却插足本科生,出轨已婚女,同时劈腿数十人? 4天前

    近日,网友@藕色23645发布微博举报称,北京大学国际数学研究中心助理教授、博士生导师冯某杰在和她交往期间,“插足本科生,出轨已婚女,以欺骗方式同时劈腿数十人!”Oh my god!我的妈呀!在芝士君还在纠结买哪个牌子的生发水能在相亲前挽救贫瘠的头顶时,如此暴殄天物的“前辈”究竟是何方神圣?!主人公冯仁杰出生于1983年,本科就读于中国科技大学,获美国约翰霍普金斯大学硕士学位、西北大学博士学位,2015年回国后在北京大学国际数学研究中心任助理教授。图片来源于北京大学国际数学研究中心官网图片来源于网络,侵删而就在上个月,北大还报道了他发表重磅论文的喜讯。图片来自北京大学新闻网除了探讨究竟是道德沦丧还是人性扭曲之外,芝士君最好奇的是——如果是真的,他是怎么做到同时劈腿这么多人不被发现的???爆料

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    Keyanzhishi  发布了新帖 免疫遇上大样本多组学 5天前

          大家好,今天我们开始跟大家分享一个新的研究模式--------大样本多组学,今天给大家分享的一篇文章是2019年发表在Clinical Cancer Research上的一篇文章,这篇文章主要研究对象是三阴性乳腺癌(TNBC),我们就一起学习一下,如果你有临床病人资源或者你多组学数据,那么这篇文章可以成为你参考的典范,也希望对大家有所帮助。1、首先跟大家说一下这边文章主要回答的是什么问题?主要想研究TNBC微环境的异质性表型是否存在以及是什么基因组事件导致了这种事情的发生,作者收集了386个TNBC病人样本,这个也是目前最大的单中心的TNBC队列样本,样本量大也是文章的一个发点。整篇文章的workflow如下:主要包括三部分首先构建微环境细胞群和聚类,接着是分析外部和内在免疫逃逸

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    Keyanzhishi  发布了新帖 文献解读|不做实验,单基因纯生信就可以发3分SCI 5天前

     小伙伴们大家好啊,话不多说直接给大家放文章。今天给大家介绍的这篇文章是今年8月底刚刚发表在Journal of cancer上的,IF=3.182,JCR分区2区。纯生信分析能发3分以上的文章还是很不容易的,对于硕士毕业来讲完全没有问题的。也许有很多小伙伴们一进课题组,导师就给了你一个基因让你分析,这个时候你可能感到茫然或者不知所措。那么这篇文章的思路还是值得借鉴和参考的。接下来我们来看一看这篇文章是个什么套路吧~ 文章大致思路1.确定研究的基因和具体癌症。(如本文研究的是AKR1B10与肝细胞癌)。2.基于GEO,TCGA和Oncomine数据库,做该基因的表达水平信息。3.基于TCGA数据库,做该基因的生存分析。4.基于TCGA数据库,做该基因与肿瘤相关参数分析。5.简单的功能分析。 

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    Keyanzhishi  发布了新帖 轻轻松松绘制桑基图 5天前

    各位好友,今天继续和大家分享数据可视化专题,桑基图绘制,提到桑基图,一般人可能会是下面的反应这个时候我们提起浏览器,三下五除二搜索一番,百度百科给出的解释如下:桑基图(Sankey diagram),即桑基能量分流图,也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小,通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名,此后便以其名字命名为“桑基图”。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名,此后便以其名字命名为“桑基图”。 说了这么多,好像还是不明白,一看主要在能源,材料

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    Keyanzhishi  发布了新帖 IF=5.688的“研究生之友”,快速发高分SCI不是梦! 18天前

    双十一血拼之后还是要回归赶在年前投稿的大军虽然没有手了但还可以看看选哪本刊……大多数研友在搜罗能快速发表的SCI时,都自觉略过了5分以上的高岭之花。5分像一条分水岭,隔开了小研究和大成果的界线。但是现在很多高校和医院在评职称、奖项和申项目时都已经规定要有5分+的SCI……所以如果只敢在5分以下试水,恐怕难以走上人生巅峰。而有本杂志IF虽然达到5.688,却并非遥不可及,堪称高阶版的“研究生之友”。Journal of Clinical Medicine杂志是由瑞士MDPI出版社发行的国际同行评审Open Access期刊,每月一期,ISSN号为2077-0383。JCR分区位于1区,在综合医学(General Medicine)领域841本SCI中排名第10。中科院分区位于医学2区。该杂志接

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    Keyanzhishi  发布了新帖 258元专家特需门诊纷纷叫贵,25800的喝风辟谷却趋之若鹜? 19天前

    作为一枚医学从业者,相信大家都有听到过,对门诊挂号费太贵的抱怨。甚至连知乎,也都能看到这样的发问。但其实根据现在的挂号费标准,医疗水平最高,相应定价也最高的三级医院,普通门诊只要14块,副主任专家门诊17块,主任专家门诊也才20块。而一个花了二三十年辛辛苦苦走到整个行业翘楚,全国医生中top1% 的大牛才能开的特需专家门诊,也才200块多,但就是这200块多会常常听到各种吐槽,一下就劝退不少患者,尤其是老年患者。但很魔幻的是,像权健这样的伪“保健品”却能够收割无数中老年人,凭借天价保健鞋垫和负离子卫生巾起家,仅仅14 年,就在中国构建起一个年销售额接近 200 亿的保健帝国!权健在被丁香医生等媒体实锤+官方处理后倒下了,但魔幻的是,保健品的韭菜收割刚倒下,宣称秒杀保健品的“喝风辟谷”飞速地“

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    Keyanzhishi  发布了新帖 速速跪迎!6分神刊助你走上新的巅峰 24天前

    作为科研人,我们都有一个相同的困境,那就是论文的发表。它不仅关系我们的毕业,也关系到我们的基金申请,职称的评定与职位的晋升。在国内科研竞争激烈的这一大背景下,如何在有限的时间发出高质量的文章也是科研人一直追求的目标。小编经过多方获取,发现一本影响因子不错的生物医学综合性期刊---EBiomedicine。它是一本审稿周期块,影响因子可人,生信友好型的杂志。希望能给大家的投稿提供一些建议。如果大家对EBiomedicine还不是特别了解,那你一定听说过The Lancet《柳叶刀》吧?没错,就是那本影响因子59+的全球最具影响力的医学期刊。The Lancet的历史悠久,1823年由Thomas Wakley创办。Lancet在外文中有“外科手术刀”和“尖顶穹窗”的意思,借此寓意“照亮医学界的

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    Keyanzhishi  发布了新帖 瑞金医院麻醉医生猝死,院方毫无人性?真相后续来了! 25天前

    前两天,朋友圈被一篇10万+爆文刷屏了,由此展开了一场医生与医院之间的无声战役。事件的起因是日前瑞金医院年仅30岁的麻醉科医师江金健猝死在办公桌上。而这篇爆文在瑞金医院发布讣告后以疑似江金健医师遗属致院方的公开信备忘录截图,控诉院方之凉薄——在讣告中未说明江金健医师是因过劳而猝死,不予申请工伤,并在其尸骨未寒时就要求家属清空遗物。但随后,瑞金院方在官方微信澄清,称已第一时间申报工伤;院领导多次到江医生家中慰问,并从人道主义着手解决老人就医和孩子教育问题;同时筹备江医生追思会。“网传文章包括备忘录截图都是自媒体杜撰的。”虽然网上“孰真孰假”的争论仍未停止,但实际上,无论截图是真是假,有一件事是真的,那就是江医师生前确实在超负荷工作。那么,谁该为他的过劳负责呢?随着外科手术的细分和介入治疗的发展

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    Keyanzhishi  回复了帖子 审稿快,接收率高,这样优秀的4分+期刊要不要 43天前
    望有所成的医学生 请问这个期刊接受纯生信的文章吗? 接收的,你可以登陆杂志官网看看往期文章,对生信文章质量要求还可以,如果是生信结合实验的话更好。
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    Keyanzhishi  发布了新帖 27岁青千,浙大博导,还貌美如花,这样的柠檬你酸了吗 44天前

    众所周知,柠檬含有丰富的VC,可以抗衰老、抗疲劳、美白,甚至还可以用来促进感冒康复!尤其那清新的香气和酸酸的口感可以令人精神一振!实乃我们这些长期加班、压力巨大、力不从心、心神交瘁、面色蜡黄、眼圈乌黑的科研狗们所居家必备的良品! 然而,柠檬作为常规单颗出售的高贵水果,价格十分辣手!!! 今天小编就贴心为大家准备了一整片柠檬树林,完全不收费!酸味纯正,回味绵长,强烈建议保存下来,可以让你保持精神振奋,做实验完全停不下来! 于梦诗,南京理工大学化工学院高分子材料与工程专业,本科生,保研北大 第一作者发表7篇SCI论文,其中1篇进入ESI全球前1%的高被引论文,总影响因子达27.12,达到学校博士生毕业要求 三次国家奖学金、全国大学生创新创业年会“优秀论文”、工信创新创业特等奖学金。 江苏省大

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    Keyanzhishi  发布了新帖 手把手教你学会风险因子关联图绘制 44天前

    今天教大家绘制一个生信文章里经常出现的图---风险因子关联图 看到这张图是不是眼前一亮的感觉,觉得你的预后类型文章就差这一张图了呢?那么恭喜你,看完这个帖子就能将它收入囊中了。 1、欲画此图,必装其包, 安装所加载的包,直接install和library即可 2、加载数据集 可以看到两个数据分别为biomarker_data和rt,一个用于绘制风险得分,一个用于绘制热图,我提前给大家准备好了相应的数据集,方便大家直接使用,学会绘图的精髓,而不是浪费时间去找数据,这样我们便准备好了demo数据。Note:该数据集一共包括184个样本,前面93个样本为low_risk组, 后面91个为high_risk组 3、绘制生存状态散点图,利用biomarker_data: 原始图形如下: 4、

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    Keyanzhishi  发布了新帖 存疑!这真的是一本毕业神刊吗? 50天前

    转眼进入2019年的年末,毕业的警钟再次响起,请问这个学期,你的论文投出去了吗?相信许多科研党们正在寻找好投且口碑不差的期刊吧。最近小编听说有本期刊热度大增,号称“毕业神刊”,今天不妨跟随小编来扒一扒这本杂志吧。也希望能给正在寻找期刊的胖友们些许建议。 《BioMedicine & Pharmacotherapy》,一本来自法国的月刊,由Elsevier出版商发布。主要的研究领域集中于生物医学和药学。 最新的中科院JCR分区显示,该杂志属于大类医学3区,小类药学3区。(仅仅是3区哟!) BioMedicine & Pharmacotherapy 从1982年创办至今,已经走过了30多年的历史,在近年来SCI期刊要求越来越严格,水刊频出的情况下,它的影响因子却逐年攀升,2018年最新的影响

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    Keyanzhishi  发布了新帖 手把手教你学会GO富集分析和弦图绘制 57天前

    我们继续分享关于数据可视化的教程,今天我们把自己的视线聚焦在富集分析上,一般大家会选择DAVID在线工具或者y叔的神包clusterProfilter来操作,不管你选择哪种富集方式,我们得到的GOterm,都需要进行可视化展示,这篇关于GOplot的教程也是大家一直碎碎念的教程,今天就分享给大家。 GOplot包,该包主要是对GO富集结果进行可视化,不能进行富集分析。 下面进入正题,今天我们看看如何用富集分析的结果,进行GO可视化: 1、安装并加载包,关于包的安装,已经讲过多次,直接上代码: 2、GO富集分析,这次利用clusterProfiler包进行富集分析,当然你还需要安装该包并加载: 3、用内置数据集进行GO富集分析: 注意体会readable参数的意义,该参数的设置,可以是的

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    Keyanzhishi  发布了新帖 手把手教你学习可视化武器--upsetR 57天前

    今天我们学习一下可视化的利器upsetR,谈到这个工具包,我们不得不去了解一下该工具包的兄弟-韦恩图VennDiagram。 当我们的数据分组越来越多的时候,韦恩图解读效果不再那么一目了然了,这时候我们需要利用upsetR包,对数据进行重新操盘。 1. 安装并加载包,关于包的安装,已经讲过多次,直接上代码 2. 构建数据集,我们同要采用sample函数随机生成随机数,下面代码的意思是分别生成400,600,350,550,375,200,777个从1到1000的随机数,注意replace参数,当为TRUE,代表的是有放回的抽取,FALSE代表无放回的抽回,此处均为无放回 3.构建所需要的数据集以及定义颜色,可以看到upset函数接收的是list结构数据,同时构建了颜色的向量数据结构

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    Keyanzhishi  发布了新帖 手把手教你多套GEO数据集合并 57天前

    TCGA、GEO数据库的挖掘现如今已经十分火爆。不可否认,现如今各种培训层出不穷,几乎都是给你一个代码让你去跑,却并没有让你真正懂其精髓。今天我们一文帮助大家学习GEO数据库中的一个难点:两套GEO数据集如何合并获得一个更大的表达矩阵。今天我们就攻下这个高地。 欲练此功,先有其data。今天我们选择的数据集为胰腺癌研究的数据集:GSE46234和GSE3325。 GSE46234数据集包括4个正常组织和4个胰腺癌组织;GSE3325数据集包括6个正常组织和13个肿瘤组织。 不同的GEO数据集中,由于存在不同实验的仪器不同,实验人员的熟练程度也不同,甚至试剂都不同,这样就会造成实验的batch差异。我们需要进行实验批次矫正了(batch normalization),接下来我们需要掌握基于去除

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    Keyanzhishi  发布了新帖 利用METABRIC和TCGA挖掘CNA负荷对乳腺癌的预后影响 60天前

    今天继续跟大家分享文献解读专题,这次给大家解读一篇18年发表在Frontiers in Genetics的文章,题目为:Association Analysis of Somatic Copy Number Alteration Burden With Breast Cancer Survival。 这篇文章同样是关于CNV的文章,但却不再是单基因的CNV状态,作者关注的是CNV的burden,也就是肿瘤基因组发生这些改变的百分比,也称为CNA负荷。整篇文章作者都在回答一个问题,CNA负荷对乳腺癌的预后影响究竟是怎样的?作者是借助METABRIC data和TCGA data实现对数据的挖掘。 1、METABRIC 和TCGA患者的临床特征 作者下载了METABRIC数据集,包括临床数据和

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    Keyanzhishi  发布了新帖 R语言实例操作分析GEO数据库甲基化芯片 75天前

    小伙伴们,今天,小编打算带领大家用R软件实例操作分析GEO甲基化芯片。作为目前最大的芯片数据库,GEO数据库提供给我们了海量的数据,但是,错综复杂的数据交织在一起,如何选择数据是摆在我们面前最重要的问题,读完今天这篇文章,我相信大家都能学会GEO甲基化芯片的分析。下面,就和大家一起跑一遍R,希望大家喜欢这篇文章! 首先是GEO甲基化芯片的下载和预处理。进入GEO数据库主页。 主页搜索框输入关键词“Methylation”,点击search,出来两行英语,一般选择第一行的数字,点进去。 页面跳转到GEO DataSets,这和NCBI中直接进入是一样的,直接输入需要检索的肿瘤,或者如下图点击Advanced后,在高级检索中分别输入“Colorectal cancer”和“Methylati

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    Keyanzhishi  发布了新帖 手把手教你GEO数据库表达谱差异基因分析(下):GEO2 75天前

    上次为大家介绍了分析GEO数据库基因表达谱差异基因的R版本,可能很多小伙伴在运行R时候会出现很多报错,导致R代码运行失败,不过没关系(再调整代码),今天我将为大家解决“不懂R,如何分析GEO数据库基因表达谱的差异基因?”这个问题。 开始部分的处理和R版的是相同的。首先,进入GEO的首页,两种方法,大家可以回忆一下。进入主页搜索框后输入“cervical cancer”,点击search。 跳转界面看注释,寻找感兴趣的基因表达芯片。 本帖还是选择了宫颈癌的基因表达芯片“GSE89657”来分析。 点击芯片标题,查看注释信息。 下拉页面至最底端!直接点击GEO2R选项,GEO2R是GEO数据库自带的在线分析工具,本帖将介绍使用GEO2R分析差异基因。 点击GEO2R后弹出如下界面,这步

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