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【问答】请问有某某疾病的生信套路吗？

经常有新手咨询有某某疾病（比如冠心病、糖尿病、类风关等）的生信套路吗？问这个问题的小伙伴，相信应该是刚刚学习生信分析的，不了解行情。绝大部分的生信课程不会说只针对某一个疾病的，原因如下：其一，如果生信课程只针对某一个疾病（比如冠心病、糖尿病、类风关等），那么需要分析别的疾病就不能学习这个课程了，课程...

问答说明
2022-11-10 21:06:00
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重磅课程来袭-专注于肿瘤外显子数据处理生信技能树IJ58

重磅课程来袭-专注于肿瘤外显子数据处理2599因为自己攻读博士学位之初拿到的是多位点取样的肿瘤外显子技术看肿瘤异质性课题，所以在这方面阅读了大量综述和各个癌症的类似实验设计的文献，同时也带领跟随自己五年之久的《生信马拉松》教学队长（nickier）从学徒到实习生到助教一路钻研肿瘤外显子数据处理各种技巧。教学队长...

生信挖掘
2022-11-03 20:58:17
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套路三-TREM2+免疫治疗生信豆芽菜YU03

套路三-TREM2+免疫治疗800提供代码、数据和输出结果，没有视频教程。已有研究证明TREM2调节重塑肿瘤骨髓景观，并增强抗 PD-1 免疫疗法（PMID:32783918）。为次，我们设计了一套关于TREM2+免疫治疗的套路。本文以LUAD为例，进行相关结果的展示。1、首先，我们查看了TREM2基因在泛癌中的表达（01.TRME2.cancer）接着，我...

生信挖掘
2022-10-25 21:23:43
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肿瘤基因组生物信息学培训班2022年唯一场次生信技能树IJ59

肿瘤基因组生物信息学培训班2022年唯一场次2499一、前言这个培训班我们从2020年开始，基本上每年维持在每年1~2场培训的进度。近期有不少老师咨询该培训班，我们今年会开一次班。这是个实战课，课程对于研究该领域的老师来说是有很大的实际应用价值的，目前也几乎没有看到其他公司做过这种培训。但实话实说这并不能算是简单的...

组学
2022-10-22 21:53:08
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利用Python进行生信分析398课程目录01.第一节课程介绍（1节）1.课程介绍 9月11日 09:00-09:3002.第二节操作系统和编程语言（2节）1.操作系统与 Python 语言的简单介绍 9月11日 09:30-10:002.Python 的安装与编程环境的搭建 9月11日 10:00-10:3003.第三节 Python 基础知识（3节）1.Python 的基础语法 I 9月11日 10:30-11:3...

生信挖掘
2022-10-22 08:38:28
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【生信知识】简单认识G E O数据库-基本介绍+简写说明

GEO数据库中储存的数据有芯片、二代测序以及其他高通量测序数据。使用这个数据库，可以检索到其他研究者上传的一些实验测序数据。通过一个实例来了解GEO数据库。我们以GSE70493为例来熟悉GEO数据库，在GEO数据库中搜索GSE70493，得到数据情况如下：Status：是指数据状态是公开的，时间是2015年8月3日Title：是指数据集所在的...

精品汇总
2022-10-13 16:17:34
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生信热点机器学习实验三剑合璧课程狂人DH68

生信热点机器学习实验三剑合璧课程现在的生信越来越难，需要不断去挖掘少人知道的热点，需要不断去创新，这样才有机会突破内卷的重围。作为一名临床医生，想发一篇生信文章，不知道如何突破重围，该怎么办呢？这个不用担心，现在好了，我们已经想好了突破重围的办法，生信热点+机器学习+实验进行三剑合璧的思路，具体分析步...

机器/深度
2022-10-11 17:06:44
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套路四-单细胞配受体分型建模生信豆芽菜YU04

套路四-单细胞配受体分型建模800本次给大家介绍的是一篇单细胞配受体的分型建模的方案首先，我们看一下文件夹1、01文件夹，包含了单细胞常规过滤，聚类降维+细胞注释，及CNV的预测+cellchart配受体的分析，其中CNV是使用copykat包进行CNV的预测的结果，GSE165399为胰腺癌单细胞的数据，LR_result为配受体分析的结果，result...

单细胞
2022-10-04 21:41:27
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果子学生信2022年7月大课GZ52

GZ00_果子学生信2022年7月大课大家好，我是果子，今天我来发布全新规划的R语言数据挖掘课程。希望能在下面一段时间帮助到大家。课程涉及的28个主要议题:1.如何使用生物信息学，在没有课题的时候找到课题，在机制不深的时候挖掘机制？2.科研中细胞系处理的两大刚需，加药以及基因敲减，有什么好的分析方案可以让我们精准定位...

生信挖掘
2022-10-04 21:22:05
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铁死亡非肿瘤多数据集GSEA、GSVA基因集结合WGCNA生信套路生信碱移YS01

铁死亡非肿瘤多数据集GSEA、GSVA基因集结合WGCNA生信套路289-基因-表达”的表达矩阵形式（即：行名为基因，列名为样本编号，对应填充值为表达量）转化为“样本-通路（基因集）-GSVA打分”的打分矩阵（即：行名为基因集对应生物学功能名称，列名为样本编号，对应填充值为GSVA打分）3.每个样本可以通过观察GSVA打分来判断某一...