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logfc前沿信息_logfc是什么意思(2024年12月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

logfc

𐟌‹SCI科研绘图：火山图解读𐟔 𐟓Š 火山图，一种在SCI科研中常用的绘图方式，通过特定的坐标系展示了两组样品间的基因或蛋白表达差异。横坐标代表logFC，即差异倍数，通过取对数使得数据更易于展示；纵坐标则是-log10（adj P value），P值代表统计显著性，经过调整后更符合多重假设检验的校正。 𐟔 解读火山图时，三条虚线将其划分为六个区域，每条虚线都代表着不同的表达差异显著性水平。例如，当logFC大于等于1时，表示该基因或蛋白在特定样品中表达上调；反之，小于等于-1则表示下调。而纵坐标的数值越大，表示统计显著性越高。 𐟎蠩€š过火山图，科研工作者可以直观地看到哪些基因或蛋白在两组样品间存在显著的差异表达，并据此进行深入的研究和分析。这是一种非常实用的科研绘图方式，有助于科研工作者更好地理解和展示数据。

GRHL3潜在靶基因筛选及初步网络机制的研究研究表明GRHL3可以通过多种方式作用于各种肿瘤，并在其中起到重要的调控作用。这一部分为了研究GRHL3在肺鳞癌中的潜在靶向机制，结合生物大数据，筛选出GRHL3的差异基因、共表达基因和潜在靶基因，最终获取GRHL3的最佳潜在靶基因。分析最佳潜在靶基因的生物学功能及相关通路信息，进一步阐明GRHL3在肺鳞癌中的作用机制。运用R版本4.0.3中LimmaVoom包鉴定从全球肺鳞癌测序数据纳入的多达15组表达矩阵中高表达的差异表达基因。鉴定高表达的DEGs标准如下：(1)logFoldChange>1，（2）调整后的p值<0.05。使用R软件4.0.3中psych包计算各表达矩阵中GRHL3与其他检测基因的Pearson相关系数。符合以下标准的基因被鉴定为GRHL3显著正相关的共表达基因：(1)Pearson相关系数>0.3，(2)调整后的p值<0.05。最后通过CistromeDB平台分析并获取人类GRHL3的ChIP-seq数据，根据score数值进行筛选。应用R版本4.0.3中的vennDiagram包，筛选出作用及表达强度密切相关的基因，构成GRHL3的最佳潜在靶基因。应用R版本4.0.3中的DOSE、GO.db、org.Hs.eg.db、topGO、GSEABase、clusterProfiler、ReactomePA和ggplot2包对GRHL3的相关靶基因进行基因本体论功能分析。包括生物过程、分子功能和细胞组成三个部分。并进行疾病本体论富集分析，最后进行京都基因与基因组百科全书通路富集分析和Reactome代谢通路分析，p＜0.05具有统计学意义。使用STRING数据库构建GRHL3最佳潜在靶基因的蛋白互作网络，分析已知蛋白之间和预测蛋白之间的相互作用关系。获取蛋白互作网络及分析数据。并运用Cytoscape软件，采用CytoHuba插件获取连接最多的前10个基因，即认为是GRHL3的最佳核心靶基因。基于TCGA数据库中多达2个PB数量级别的高通量测序数据，分析获取10个GRHL3靶基因在502例肺鳞癌及49例非癌组织的表达谱，所有表达数据均采用对数转换进行统一标准化。运用SPSS22.0中的独立t检验分析GRHL3核心靶基因在人群数据的表达水平，并绘制ROC曲线，评价GRHL3靶基因对肺鳞癌的诊断价值。采用GraphPadPrism8.0软件绘制GRHL3核心靶基因表达数据的散点图。运用R版本4.0.3中的corrplot包对GRHL3核心靶基因进行相关性分析，绘制相关性热图，了解靶基因之间的相关性。并通过CistromeDB分析核心靶基因的转录起始位点附近是否有GRHL3的结合信号峰，进一步评估GRHL3与核心靶基因的调控关系。利用KMplotter数据库整合肺鳞癌患者预后信息，绘制Kaplan-Meier生存曲线并计算风险率(HR)及log-rankp值，评价GRHL3靶基因对肺鳞癌患者总体预后的影响。 Log-rankp值小于0.05提示总体生存率差异具有统计学意义。最后基于人类蛋白质图谱在蛋白水平验证GRHL3与其核心靶基因在肺鳞癌及非癌肺组织的表达。计算每个数据集中GRHL3和其他基因的Pearson相关系数。按照Pearson相关系数>0.3，调整后的p值<0.05的标准，最后鉴定出1627个GRHL3正相关的CEGs，它们都出现在不少于9个数据集中。计算每个数据集的差异基因，根据logFC>1，调整后的p值<0.05的标准。对各个数据集进行处理，筛选肺鳞癌高表达的DEGs，最后鉴定出627个上调基因，它们都出现在不少于6个数据集中。从CistromeDB网站检索获取到3份GRHL3相关的ChIP-seq数据，依据score>0.5，筛选得到12849个GRHL3潜在靶基因。将GRHL3正相关的CEGs和上调DEGs以及GRHL3潜在靶基因三部分运用R版本4.0.3中VennDiagram包筛选，最终得到344个最佳潜在靶基因。使用STRING数据库分析及绘制344个最佳潜在靶基因的蛋白互作网络图。图中显示的是相互作用分数在0.9以上的蛋白，由1101条连接线和206个节点组成。在多达2个PB数量级别的人群数据中，每个靶基因我们质控和整合了502例肺鳞癌患者及49例非癌肺组织患者高通量测序数据。通过相关性热图分析我们发现在TCGA数据库中，GRHL3与核心靶基因的之间呈正相关，其中与KIF11相关性最显著（R=0.27）。浏览CistromeDB数据库显示CDC20转录起始位点附近有GRHL3的ChIP-seq数据的结合信号，提示GRHL3可能调控CDC20的表达。

火山图解读指南：看懂差异表达基因 𐟓Š 火山图是基因差异表达分析的常用工具，通过图形化展示差异基因的分布情况。以下是火山图的解读方法： 𐟓‹ 横轴：表示Fold Change（差异倍数），即两个样品间表达量的比值。取以2为底的对数后得到log2FC。一般认为log2FC绝对值大于1的基因是差异基因。 𐟓Š 纵轴：表示校正后的p-value，即False Discovery Rate（FDR）。通过Benjamini-Hochberg方法校正，得到FDR值。FDR越小，差异越显著。一般取FDR小于0.01或0.05作为筛选标准。 𐟎蠩✨‰𒦠‡示：红色代表上调表达的基因，蓝色代表下调表达的基因，黑色代表表达无显著差异的基因。具体条件为：log2FC大于1且FDR小于0.01为上调，log2FC小于-1且FDR小于0.01为下调。 𐟓Š GSE3524和GSE30784：图上方标注了不同的数据集名称。通过这些信息，我们可以更好地理解火山图中的基因差异表达情况，从而进行深入的分析和解读。

研0生信速成计划：RNAseq分析全攻略嘿，研究生小伙伴们！今天咱们来聊聊RNAseq分析的那些事儿，特别是富集分析部分。作为一个过来人，我深知刚开始做生物信息学的痛苦和迷茫，所以特地整理了一份速成指南，希望能帮到你们。数据预备处理 𐟧𙊊首先，咱们得把数据整理好。这个过程有点像筛沙子，得把那些表达量太低（也就是样本表达量为0）的基因给筛掉。你可以手动筛，也可以借助一些R包来搞定。接下来是数据归一化，目的是消除样本间的技术差异。常用的方法有RPK、RPKM和TPM。 RPK：消除基因长度差异，表示每千碱基的read counts。 RPKM：消除不同实验间的测序片段差异，表示每千碱基每百万的read counts。 TPM：消除其他基因长度的影响，比较转录本之间的相对丰度。相关度及差异分析 𐟓ˆ 这一步主要是为了找出那些在不同条件下有显著差异的基因。首先，咱们可以用cor函数来做相关性分析，然后用corrplot来画图。接下来，用DESeq2包来分析差异基因，先找出所有差异基因，再根据p.just和log2FC来筛选显著差异的基因。 p.just小于等于0.05的基因被认为是显著差异的；log2FC表示基因表达量的差异倍数，大于1或小于-1的基因分别被认为是上调或下调表达的。差异分析可视化 𐟎芊为了让结果更直观，咱们可以用火山图和PCA图（也叫碎石图）来进行可视化。火山图可以展示基因表达量的变化情况，而PCA图则可以对基因表达数据进行降维，帮助我们更好地理解数据。富集分析 𐟌 接下来是富集分析部分，主要包括KEGG富集分析和GO富集分析。 KEGG富集分析：寻找那些显著通路的富集情况，了解这些通路的功能。 GO富集分析：基因功能富集分析，包括MF（分子功能）、BP（生物过程）和CC（细胞组分）。这两种富集分析的结果都可以用点图和柱状图来进行可视化。点图的大小表示变化基因的数量，横轴比例表示某功能中发生变化的基因在总基因集中的占比，颜色表示p值，越红置信度越高。柱状图的原理类似。 GSEA富集分析 𐟏† 最后一步是GSEA富集分析，包括GSEA_KEGG和GSEA_GO。这个方法可以进一步验证那些显著通路的真实性。代码可以直接在网上查到，建议新手先从简单的开始，慢慢上手。小贴士 𐟒ኊ如果遇到代码报错，可以问问ChatGPT，但一定要具体描述问题。另外，GitHub上的代码有时候不稳定，建议先从简书或CSDN上找代码。希望这份指南能帮到你们，祝大家科研顺利！𐟚€

斑马鱼富集分析：神经系统通路缺失之谜使用基迪奥云平台进行富集分析时，选择了斑马鱼基因组进行操作，结果显示富集到了神经系统相关的通路上。然而，在KEGG官网中查找斑马鱼的通路时，却未能找到神经系统的相关信息。这引发了对于结果可靠性的疑问。𐟤” 在基迪奥云平台的操作界面中，可以看到选择了“模式生物”的背景基因文件，并指定了物种为“Daniorerio(GRCz11)”和数据库版本为“Ensemble_109”。在输入文件时，选择了手动输入，并指定了是否包含Log2FC列。𐟓„ 在KEGG官网中，虽然可以找到其他物种的通路信息，但斑马鱼的神经系统通路似乎并不存在。这可能是因为斑马鱼的基因组和通路数据库尚未更新，或者是因为某些特定的原因导致该信息缺失。𐟌 尽管如此，基迪奥云平台提供的富集分析结果仍然具有一定的参考价值。在进行生物学研究时，需要综合考虑多种数据来源和工具，以确保结果的准确性和可靠性。𐟔슊因此，虽然KEGG官网中可能缺乏斑马鱼神经系统通路的详细信息，但并不妨碍我们根据基迪奥云平台的分析结果进行进一步的探索和研究。𐟔

尼康Z fc与富士X-T50相机对比富士X-T50和尼康Z fc在相机市场上都是备受瞩目的产品，它们各自拥有独特的特点和优势。以下是关于这两款相机的详细对比： 𐟓Œ 外观设计富士X-T50：采用了新颖、圆润的造型设计，机身顶部还配备了一个胶片模拟旋钮，为富士GFX相机系列中的首次尝试。这种设计不仅提高了握持性能，还使相机更加紧凑轻便。尼康Z fc：作为一款复古设计的微单相机，尼康Z fc致敬了尼康经典相机FM2。军舰部、快门拨轮、感光度转盘等元素都高度复刻了FM2，给人一种回到银盐时代的美好感觉。尼康Z fc还提供了换皮服务，用户可以通过付费方式改变相机的外观颜色。 𐟓Œ 像素与传感器富士X-T50：搭载了APS-C画幅的X-Trans CMOS 5 HR传感器，有效像素高达4020万。这款传感器在画质方面表现出色，能够提供细腻、高清晰度的图像。尼康Z fc：采用了APS-C画幅的传感器设计，有效像素为2088万。虽然像素略低于富士X-T50，但也能满足大多数用户的拍摄需求。 𐟓Œ 视频性能富士X-T50：支持最高6.2K/30p、4K/60p的视频录制，支持F-log2能够满足专业视频制作的需求。尼康Z fc：支持无裁切的4K视频录制，同时能够支持全高清120P的慢动作视频记录。适合拍摄Vlog或进行直播使用。 𐟓Œ 对焦与连拍富士X-T50：拥有425个对焦点，支持A智能主体识别对焦。连拍速度方面，机械快门下可达8fps，电子快门下可达20fps。尼康Z fc：配备了209点复合自动对焦系统，支持眼部侦测自动对焦。连拍能力达到11fps。 𐟓Œ 价格与定位富士X-T50：定位中端，提供了出色的画质、视频性能和丰富的功能。尼康Z fc：作为一款复古设计的微单相机，其价格相对亲民，适合预算有限的摄影爱好者。总结：富士X-T50和尼康Z fc各有其独特的魅力。富士X-T50在画质、视频性能和功能方面表现出色，适合对摄影有较高要求的用户；而尼康Z fc凭借其复古的外观设计和相对亲民的价格，成为了一款备受欢迎的入门微单相机。根据自己的需求和预算来选择适合自己的相机。

基于深度残差收缩网络的鸟鸣声识别方法根据《自然场景下鸟鸣声识别算法研究》的描述，有学者结合深度残差收缩网络和扩张卷积，设计了一种更高效的鸟鸣声识别方法。该方法在深度残差收缩网络和扩张卷积的基础上，采用了轻量级模型Mobile Net V3。首先，将输入的鸟鸣声信号进行预加重、分帧、加窗处理，通过短时傅里叶变换和梅尔滤波操作得到梅尔频率倒谱系数，并计算其一阶差分、二阶差分系数，组成3维LogMel特征向量。接着，将特征向量输入一个卷积单元进行特征提取，通过池化层缩小特征矩阵大小，并输入深度残差收缩模块减弱噪声干扰。然后，通过残差连接和3个扩张卷积单元结合空间注意力机制（Spatial Attention Module，SAM），组成扩张卷积注意力模块（DilatedSAM），进一步提取其高等级空间局部特征。最后，输入BiLSTM层来捕获时间序列特征，再经过全连接（Fully Connected，FC）和Softmax层实现鸟鸣声的分类识别。其中，深度残差收缩网络将信号去噪中使用的软阈值函数引入到深度残差神经网络中，并利用通道注意力机制自动确定噪声阈值。为了测试网络的性能，实验在北京百鸟数据库中进行。

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