用R和BioConductor进行基因芯片数据分析(一)：R和BioConductor简介
。 BioConductor是建立在R语言环境上的生物芯片数据和基因组数据分析软件包，主页是 http://www.bi ...
原文：用R和BioConductor进行基因芯片数据分析(六)：差异表达基因
接前一篇： 用R和BioConductor进行基因芯片数据分析 五 ：芯片间归一化 经过一系列的预处理，包括缺失值填充，中位数计算以及归一化，我们的数据终于可以用啦。 下面我们就来分析一下new population和old population的个体是否有差异表达基因。 判断一个基因是否差异表达有许多方法，最早使用的就是看log ratio的绝对值是否大于 ,这种方法早已废弃。 下一个想到的也许 ...
2012-12-05 17:25 0 7165 推荐指数：
相关推荐
用R和BioConductor进行基因芯片数据分析(四)：芯片内归一化
接前一篇： 用R和BioConductor进行基因芯片数据分析(三)：计算median 归一化是从normalization翻译过来的。归一化的目的是使各次/组测量或各种实验条件下的测量可以相互比较，消除测量间的非实验差异。非实验差异可能来源于样品制备，点样，杂交过程，杂交信号处理等。 归一化 ...
用R和BioConductor进行基因芯片数据分析(五)：芯片间归一化
接前一篇：用R和BioConductor进行基因芯片数据分析(四)：芯片内归一化 上次进行了芯片内的归一化，但是我们的数据来自于10张芯片，为了让这10张芯片之间有可比性，需要进行芯片间归一化。 具体原理就不介绍了。 这里用到Bioconductor的一个package，叫做limma ...
用R和BioConductor进行基因芯片数据分析(二)：缺失值填充
以下分析用到的数据可以在这里(http://dl.getdropbox.com/u/308058/blog/raw_data_3_replicates.txt )下载，这个数据来自关于基因对蝴蝶迁移性的研究，样本是20个蝴蝶个体，其中10个是当地固有个体(old)，另外10个是新迁入的个体(new ...
用R和BioConductor进行基因芯片数据分析(三)：计算median
接前一篇： http://www.cnblogs.com/emanlee/archive/2012/12/05/2803144.html 我们已经知道要分析的数据对每个基因有3个重复测定值，经过缺失值填充后，每个基因都有3个可用值。 这一步很简单，就是取这3个值的中位数，即median ...
（转）基因芯片数据GO和KEGG功能分析
随着人类基因组计划(Human Genome Project)即全部核苷酸测序的即将完成，人类基因组研究的重心逐渐进入后基因组时代(Postgenome Era)，向基因的功能及基因的多样性倾斜。通过对个体在不同生长发育阶段或不同生理状态下大量基因表达的平行分析，研究相应基因在生物体内的功能，阐明 ...
基因表达序列标签 EST 数据分析手册
HALCON是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包，拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境。它 Dlib是一个包含机器学习算法的C++ ...
使用GEO数据库来筛选差异表达基因，KOBAS进行KEGG注释分析
前言 本文主要演示GEO数据库的一些工具，使用的数据是2015年在Nature Communications上发表的文章Regulation of autophagy and the ubiquitin-proteasome system by the FoxO transcriptional ...