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生信分析最新视觉报道_生信分析小白怎么入门(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

生信分析

生信分析：如何解读相关性热图？𐟔 在生信分析的结果中，经常会出现一种图——相关性热图。虽然很多人一看就明白，但有些人却绞尽脑汁也看不懂。其实，这种图并不叫相关性热图，而是展示基因表达的热图。以图1为例，热图的每一列代表一个样本，每一行代表一个基因。颜色越红，基因表达量越高；颜色越蓝，基因表达量越低。最上面的那个基因是主角，比如HIF1A（其实并不是）。那么，这个热图是怎么做出来的呢？首先，基于使用的表达谱文件，进行HIF1A与所有基因的相关性分析，并选取与HIF1A正相关的top50基因来做这个热图。然后，以HIF1A的表达量从高到低对样本进行排序，也就是热图中的样本从左到右排序的依据是HIF1A的表达量从高到低。我们发现其他基因的表达趋势从左到右都是从高到低，这证实了他们正相关的关系。至于图2的“负相关热图”，道理也是一样的。样本顺序不变，左到右排序的依据是HIF1A的表达量从高到低。而展示的基因是与HIF1A负相关的top50基因，所以这些基因从左到右是从蓝到红，表达从低到高。希望这些解释能帮助你更好地理解生信分析中的相关性热图！𐟓ˆ

阿片受体在结直肠癌中的表达：一项生信分析背景：阿片类药物在围手术期对癌症复发的影响一直是个有争议的话题。目前，我们还没有办法根据现有的出版物来评估这个问题。为了搞清楚这个问题，我们通过免疫组织化学（IHC）来研究阿片受体在结直肠癌患者健康组织和肿瘤组织中的表达差异。方法：我们进行了一项倾向评分匹配的病例对照研究，回顾性地分析了II期或III期结直肠癌患者的数据。主要关注的是通过IHC测量的肿瘤和健康组织之间的阿片受体（MOR）表达差异。我们还评估了匹配样本和存储在癌症基因组图谱（TCGA）中的结直肠癌样本中阿片样物质生长因子受体（OGFR）、环磷酸腺苷（cAMP）产生和蛋白激酶A（PKA）的差异。此外，我们还研究了基因型组织表达项目（GTEx）中的数据。结果：我们发现，MOR受体和OGFR受体在肿瘤和对照组织中都有表达。然而，肿瘤组织和健康组织之间的cAMP和PKA表达，以及复发状态在这些分析变量中的表达都没有显著差异。来自TCGA数据库的MOR和OGFR表达数据与我们的样本量数据相似，肿瘤样本中MOR的表达较低而OGFR的表达较高。在有复发和无复发的患者中，肿瘤组织中的MOR表达呈偏态分布。结论：在II期和III期结直肠癌患者中，MOR和OGFR的总体表达显著增加，但在之前匹配的有或没有复发的患者之间没有差异。这些结果通过对来自TCGA-GTEx数据库的样品进行计算机分析得到证实。

不做实验也能发高分文章？生信分析来帮忙！生物信息学分析（生信分析）是一个利用生物信息学工具和方法对生命科学数据进行深入研究的领域。它主要分为两大类：一类是对DNA、RNA、蛋白质和代谢物进行定量和定性分析；另一类是通过图形化展示、可视化分析和机器学习等技术，对复杂的生物信息数据进行深入挖掘。 𐟓Š 基因表达分析：通过单样本基因集评分（Singscore）和角化相关基因集，将LUSC样本分为三组：低角质化、中等角质化和高角质化。 𐟔 差异表达分析：对高角化和低角化样本之间的基因、甲基化和miRNA表达进行差异表达分析（DEA），构建高度角化和低角化样本之间的DEG的基因调控网络。 𐟧젧”𒥟𚥌–分析：对LUSC肿瘤样本的甲基化状态进行分析，包括三组的平均甲基化状态和重要基因探针对的甲基化水平。 𐟒‰ miRNA与mRNA相关性分析：通过miRNA-mRNA相关性分析，鉴定了12个影响角化过程的miRNA。高度角化与低度角化的mirTarRnaSeq和miRanda预测的所有重要miRNA-mRNA相互关系的组热图。通过这些分析，我们可以更好地理解生物数据的复杂性和内在联系，为科研和临床提供有力的支持。

细胞与机器学习联姻，生信分析新篇章！在生物信息学的浩瀚海洋中，有两个领域近年来备受瞩目：细胞信号转导（Cellular Signaling）和机器学习（Machine Learning）。当这两者相遇，会产生怎样的化学反应呢？让我们一探究竟！ 𐟌Ÿ 选题创新：这篇文章集成了18种细胞信号转导形式，以及线粒体的多热点串联，从选题上就显示了与众不同的创新力。 𐟒ᠥˆ†析方法创新：运用了10种机器学习算法和多组学分析，展现了高端分析技术的魅力。 𐟓Š 思路设计创新：这篇文章几乎涵盖了常规生信的所有经典分析模式，包括预后模型构建、分型分析、泛癌分析，展示了生物信息学的多样性和深度。这篇文章不仅在选题上独具匠心，而且在分析方法和思路设计上也展现了极高的创新性。它的出现预示着生信分析的新篇章，值得我们深入研究和探索。

生物信息学个性化分析服务，满足不同需求！我们上海仟奥盈福生物科技有限公司由三位海归博士共同创立，专注于提供生物信息学的个性化分析服务。自成立以来，我们已经为众多客户提供了专业的解决方案。通过对客户需求的细致分析，我们发现需要生物信息学分析服务的人群主要可以分为三大类：学生、医生以及实验室PI或博士后研究员。 𐟎“ 学生群体学生群体通常面临毕业论文的压力，但可能在生物信息学分析方面缺乏必要的技能。大致可以分为两类： 1.1 有自己的单细胞测序数据，但缺乏分析能力，可能是完全不懂分析，或者虽有一定的分析基础，但缺乏熟练使用package和debug的能力； 1.2 没有自己的单细胞数据，需要通过TCGA或GEO数据库进行数据挖掘和分析。 𐟑颀⚕️ 医生群体医生群体可能因为日常工作繁忙，缺乏进行数据分析的时间。他们的情况也可以分为两类： 2.1 拥有资金和样本资源，比如基金资助和来自患者的样本（cancer/pbmc等等），但在送样后，缺乏分析、制图和撰写文章的时间； 2.2 缺乏样本资源，同样需要利用TCGA或GEO数据库进行数据挖掘和分析。 𐟔젧瑧 ”团队科研团队，尤其是那些规模较小的实验室，PI可能没有专业生信分析的学生或者RA。那么我们公司能够接收这些团队的测序数据，并提供个性化分析、答疑和无限次的修图服务。我们的服务不仅直接面向PI，也包括与博士后研究员的合作。一般情况下，PI或者博后，通常都拥有自己的测序数据，只是需要进行个性化的分析。

生信分析全流程：从数据到图表 𐟔 生信数据分析从TCGA、ICGC到cBioportal，掌握GEO数据下载与整理技巧。差异分析、WGCNA、GSEA、ssGSEA、GSVA等高级分析方法。免疫浸润富集分析、转录因子网络、ABSOLUTE ESTIMATE等前沿技术。 𐟓Š 统计分析 t检验、方差分析、卡方检验、秩和检验、线性回归、Logistic回归、Cox回归、Lasso回归、随机森林等。 𐟖𜯸 作图技巧列线图、Nomogram、Sankey图、桑基图、瀑布图等多种图表展示。 𐟌 泛癌分析支持多组学联合分析、单细胞测序数据整理、差异分析、多芯片联合分析。 𐟔젩Ω𕋦补ž‹建立非肿瘤生信的实操流程，如心梗预测模型的评价。免疫微环境、Nomogram、ceRNA网络构建、ROC曲线分析。 𐟓š 核心知识点单细胞测序数据的质控、Cytoscape软件精讲、降维分析。单基因泛癌分析、单细胞测序细胞亚群的区分、多组学分析。 𐟒ᠥꌤ🡥𗩀š路的筛选新的细胞亚群的鉴定、基因Signature的构建。如何结合生信热点发前沿文章。 𐟑袀𐟏려𘀥﹤𘀦Œ‡导生物信息学（医学）一对一指导，生存分析、PPI、Hubcytoscape整体思路部分。 𐟌Ÿ 公共必学部分 GEO、TCGA数据库，数据下载处理，ID转换，差异分析。火山图、热图、GO、KEGG等。

𐟔 生信分析达人，专业服务 𐟌Ÿ 生信分析与画图，专业服务包括TCGA，GEO数据挖掘，芯片数据分析，bulk-RNA测序，单细胞转录组下游分析，具体如下: 【分析】数据整合与表达矩阵处理使用DEseq2, EsgeR, Limma进行差异分析 GSEA，GO，KEGG富集分析 Cibersort，Estimate免疫浸润分析单细胞数据处理，降维聚类，tsne umap可视化，细胞注释单细胞差异分析，GSEA富集分析 Motif转录因子富集分析 AUcell分析 Scenic调控网络分析 monocle拟时序分析细胞互作与通讯 InferCNV 【画图】生存曲线，火山图，热图，小提琴图，棘状图，柱状图，气泡图，维度图，GSEA曲线图，散点图，箱线图，时间轨迹图，tsne umap降维图，PCA图，峰峦图，圈图，和弦图，溪流图

毕业季摆烂？医学生如何培养科研能力摆烂，这个词大家都不陌生。无论是在毕业季想读研，还是在工作中，或者是刚上本科或研究生，都会有那么一段时间想要摆烂。毕竟，谁还没个想放纵的时候呢？不过，喵17认为，摆烂其实应该是把自己不足的地方勇敢地摆出来，然后自我剖析，再弥补它，让它回归正轨。对于那些快要毕业想读研的医学生来说，除了准备专业课，还能做什么呢？其实，读研最看重的是科研能力。考研复试时，老师特别看重你有没有论文。因为论文几乎就代表了你现阶段的科研能力。如果你还没上研，那科研能力从何而来呢？别急，喵17来给你支支招。在没有条件做实验的情况下，如何锻炼科研思维呢？其实，科研思维完全可以自我提升，不需要借助外界的力量。建议大家可以学习一下“生物信息学分析”，简称生信分析。生信分析不需要你去做实验获取数据，也不需要你去证明什么。它就是数据挖掘的一种方式，有现成的数据可以让你去相应的网站下载，然后发表文章。生信分析其实有一定的套路在里面，体现了“唯有套路得人心”的真理。建议大家可以先看看生信分析方向的论文，大概就知道生信在研究什么，能做什么。生信分析可以告诉你未来可以研究什么，也能知道未来研究的方向。关于生信分析，建议大家先看看文献哦，喵17也会做一些生信方向的论文简介，给大家提供科研思维。此外，还有一些其他类型的不需要做实验，也能实现科研需求的小妙招，会慢慢推出哒。毕竟喵17已经走了一段科研路啦…也能很大声地讲：兄弟，别放弃，路在前方，睁开眼呀[偷笑R] 宝子们有其他疑问也可以直接留言哦。

生信小白必看：单基因生信分析入门指南嘿，生信小白们！如果你还在为如何入门生信分析而发愁，那我强烈推荐你从单基因生信分析开始。相信我，这绝对是你通往生信大佬之路的第一步！单基因生信分析的优点多多：应用广泛：无论你是研究哪种疾病或者哪个基因，单基因分析都能帮你找到切入点。入门门槛低：分析思路相对简单，适合初学者。可以单独成文：也可以和其他实验结果结合起来，形成一个大课题。低成本高效率：用最少的投入获得最多的数据，简直是神器！今天我就来分享一些单基因生信分析的模板和套路，还有一些创新思路的例子。比如《50套R语言绘制SCI图模板》和《史上最全生信分析攻略》。这些资料都能帮你快速上手，少走弯路。赶紧行动起来吧，生信小白们！

免疫相关生信分析：从高通量筛选到临床验证今天，椰子老师将与大家分享如何进行免疫相关的生信分析。通过高通量筛选试验，我们鉴定了调节肿瘤细胞对GSTTKs敏感的基因。这些基因在HCC中表现出差异表达，并与预后相关。我们应用无监督聚类将HCC患者根据GSTTKs分类为亚型，并比较了不同亚组间的肿瘤微环境、代谢特性和遗传变异。此外，我们还开发了一种基于预后GSTTKs的评分算法，称为TCscore，并评估了其对免疫治疗反应的临床和预测价值。值得注意的是，本研究的某些部分，如TTK模式和TCscore，是基于生物信息学分析的，因此需要在未来的大样本量临床试验中进行验证。关键GSTTK和相关通路，例如NR4A3、RECQL4和RTK-RAS信号，也需要进行实验验证。总之，本研究为免疫相关的生信研究提供了新的思路，希望对大家有所启发！𐟒ᰟ”