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蛋蛋徐要发疯
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盖碗茶136

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生信分析主要包括两大类:一类是对DNA、RNA、蛋白质和代谢物进行定量和定性分析;另一类是对复杂的生物信息数据进行图形化展示、可视化分析以及机器学习方面的应用。

在DNA、RNA、蛋白质和代谢物定量分析方面,常用的方法有PCR(聚合酶链式反应)、qPCR(定量PCR)、NGS(测序)、微卫星遗传图谱分析、RAPD(随机引物序列扩增多样性) 。

在复杂生物信息数据的可视化方面,常用的方法有UMLS(Unified Medical Language System) 、Conceptual Graphs(CGs) 和Hierarchical display 等。而在机器学习方面应用的主要方法有SVM(Support VectorMachine) 和 decision tree learning algorithm 等等。

通过对大量生命科学数据的有效处理、分析以及可视化呈现,我们能够得出一些重要的结论或者是发现一些新的生命科学问题。

358 评论

jarvinia奈奈

纯生信是指不用做实验就可以发表的生信文章,生信文章是指生物信息学类的文章。

近年来越来越多的人对生物信息学感兴趣,因为它不需要任何实验就可以发 SCI,仅依靠生物信息的相关筛选和统计分析便可发文,一般纯生信或补充点相关实验大多是发1-5分文章。

喜欢收录纯生信文章的SCI期刊有:

Bioinformatics、BMC-Genomics、BMC-SYSTEMS BIOLOGY、Gene、Journal of Cellular and Molecular Medicine、Computational Biology and Chemistry等等。

生物信息学

是研究生物信息的采集、处理、存储、传播,分析和解释等各方面的学科,也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展,生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学,计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。

生物信息学是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一,同时也是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学和蛋白质组学两方面,具体说就是从核酸和蛋白质序列出发,分析序列中表达的结构功能的生物信息。

参考资料来源:百度百科-生物信息学

271 评论

guoqingyi828

生信分析论文写法如下:

这次我们来讲解的这边文献是 2019-10-12 发表的 OTT 杂志上的一篇生信加少量实验验证的文章。实话实说,目前对于生信最最最基本的,如果没有实验验证还是不好发文章的。所以一般都会加一些实验验证的。

这个文章的主要流程是个这样的:这里我们就基于文童的材料方法来说一下具体的内容:公共数据获取:当中关于公共数据获取部分提到了这些东西。使用了 GEO 数据库来进行候选数据筛选。

这 GEO 里面找到了三个芯片,其中描述了这三个芯片的平台。差异表达分析:作者使用了 GEO2R 来进行数据的筛选。富集分析:接着作者对差异表达的基因进行了富集分析,其中包括 GO 分析和 KEGG 分析。

作者使用的富集分析的软件是 DAVID,这个软件我们也吐槽过说,更新不及时,是很好用,所以推荐是 WebSestalt 富集分析软件,或者 clusterprofiler。蛋白相互作用分析:5TCGA 数据库验证再往下作者做的其实是 TCGA 的数据库验证,但是在材料方法里面没写。我们可以在结果当中具体的过程。

对于肿瘤研究,现在如果只是用 GEO 数据集分析,不用 TCGA 再看一下的话,都觉得不好意思,所以一般的肿瘤研究可能都会用到 TCGA 的验证的。其目的也就类似于多加了一个数据集来增加结果准确性。但是对于 TCGA 有些肿瘤正常样本很少。分析的结果可能偏差更大。文章使用的 GEPIA 的数据库。这个数据库对于查询 TCGA 表达结果还是很好用的,简单上手。

核心基因甲基化相关分析:在核心基因选择之后,利用了 TCGA 的甲基化数据MEXPRESS 来查看基因的田基化水平有没有变化。由于版本的更新。现在的这个数据库的  版本的结果会比之前的更加详细一些。

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