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ATAC-Seq数据分析管道

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ATAC-Seq数据分析管道是一种用于解析开放染色质区域的技术流程，通过分析基因组DNA的可接近性来研究转录调控机制。 ATAC-Seq分析管道由阿尔贝托·特曼尼尼开发。

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  • ATAC-Seq数据分析管道
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    ATAC-Seq数据分析管道是一种用于解析开放染色质区域的技术流程，通过分析基因组DNA的可接近性来研究转录调控机制。 ATAC-Seq分析管道由阿尔贝托·特曼尼尼开发。
     
  • ATAC-pipe：用于ATAC-seq数据分析的管道
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    ATAC-pipe是一款专为ATAC-seq数据设计的数据分析工具。它提供了一套全面且易于使用的流程，帮助研究人员高效地处理和解读表观遗传学信息。 关于ATAC-seq数据的分析管道，请参阅《Manual_for_ATAC-pipe.pdf》。
     
  • RNA-seq数据的分析实用技巧（2015）
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    本课程介绍RNA-seq数据分析的基本方法和实用技巧，涵盖2015年最新的技术进展与应用实例。适合生物信息学初学者及研究人员参考学习。 RNA-seq数据分析实用方法涵盖了该领域的各个方面。
     
  • 单细胞RNA测序数据的分析（scRNA-Seq）
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    简介：单细胞RNA测序(scRNA-Seq)技术能够解析复杂组织中每个细胞的基因表达情况，为生物学研究提供前所未有的详细信息。本专题探讨了如何有效处理和解读这些海量且复杂的单细胞转录组数据，以揭示细胞异质性和发育轨迹等关键问题。 为期2天的单细胞RNA-Seq分析课程将涵盖从scRNA-seq实验获取的数据计算分析方法。我们非常欢迎所有有助于改进本课程的贡献！如果您在过程中遇到任何疑问、疑虑或困难，维护人员会尽力提供帮助。 请熟悉我们的规定，并了解如何以正确的格式呈现本地课程内容以及编写新章节的方法。您可以查看当前列表来获得为该存储库做出贡献的想法。为了进行您的贡献，我们使用GitHub流，在相关章节中对此有详细解释。 本课程的当前维护者是 [此处应填写维护者的姓名或联系方式] ，如果您想引用此课程，请向他们咨询。 作者可以在“找到参与者列表”部分查看参与本课程的人士名单。
     
  • ncPRO-seq：基于 sRNA-seq 的非编码 RNA 分析——开源
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    ncPRO-seq是一款基于sRNA-seq数据进行非编码RNA分析的开源工具，旨在简化和增强对复杂转录组中非编码RNA的研究。 ncPRO-seq 是一种用于从 smallRNA 测序数据中注释和分析 ncRNA 的工具。它旨在对来自 miRBase、piRBase、Rfam 和 repeatMasker 中注释的非编码区域以及用户定义的区域的小 RNA 进行查询和详细分析。ncPRO 管道还有一个模块，用于识别明显富含短读长的区域，这些区域不能归类为已知的 ncRNA 家族。
     
  • Plate-scATAC-seq：一种快捷高效的板式单细胞ATAC测序技术
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    Plate-scATAC-seq是一种创新性的单细胞染色质可及性分析技术，采用平板处理方式大幅提升了实验效率与通量，适用于大规模单细胞表观遗传学研究。 快速而强大的基于板的单细胞ATAC-seq（scATAC-seq）方法：此处的存储库仅为了复制对原始数据的分析。 现在，我们有了蛇形制作管道的一个更新版本，专门用于处理数据。它具有更灵活的设置，并且输出模仿了10x Genomics格式，可以将其直接放入各种下游scATAC-seq数据分析包中。 这种方法的意义何在？引用荷兰计算机科学家的话来说：简单性是可靠性的前提。 用法（两个阶段：数据处理+数据分析）： 1. 数据处理（从fastq到数据质量信息和计数矩阵） 所有步骤均使用相应目录中的Snakefile执行。要开始工作流程，请下载ArrayExpress的fastq文件，并将它们放在mSp_scATAC-seq/rep{1..11}/fastq/ 和 other_cells_methods/*/fastq 目录下。
     
  • TCGA RNA-seq数据ID转换
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    本工具提供从基因组数据联盟（TCGA）获取的RNA测序（RNA-seq）数据中不同标识符之间的高效转换服务，助力研究人员深入分析肿瘤相关转录组信息。 TCGA（The Cancer Genome Atlas）是美国国家癌症研究所（NCI）与人类基因组研究所（NHGRI）共同发起的一项大规模项目，旨在通过基因组测序揭示不同类型癌症的遗传变异，并为癌症研究和治疗提供重要数据支持。在该项目中，RNA-seq技术对于理解基因表达水平、发现新型转录本及新基因以及深入解析癌症生物学过程至关重要。 进行TCGA RNA-seq数据分析时，通常需要将基于ENSEMBL RNA ID的数据转换成更易读的gene symbol（基因符号）。这一过程中，可以利用多种生物信息学工具或数据库来实现ID转换。文中提到了几个关键资源：sangerbox在线ID转换器、R语言中的org.Hs.eg.db包以及人类基因命名委员会（HGNC）数据库。 Sangerbox ID转换器是一款便捷的在线工具，能够迅速将mRNA的ENSEMBL RNA ID转化为gene symbol。然而，它主要适用于mRNA数据，在处理非编码RNA如miRNA或lncRNA时效果可能不佳。 org.Hs.eg.db包是R语言中Bioconductor项目的一部分，包含大量人类基因注释信息，并可用于转换ENSEMBL RNA ID为gene symbol。不过文中提到使用此工具时常会遇到匹配不准确的情况，可能是由于数据库本身的信息局限性或操作不当所致。 HGNC数据库作为官方的人类基因命名和符号分配资源库，则提供了更为全面的基因相关信息，包括别名等额外信息。与org.Hs.eg.db包相比，在利用该数据库进行ID转换时可以得到更多且准确的结果：文中提到使用HGNC数据库能够成功转换36978个ENSEMBL ID，而使用org.Hs.eg.db包只能处理24125个。 实际操作中，作者通过R语言代码实现了TCGA肝癌RNA-seq数据的ID转换。首先利用data.table包读取原始数据，并结合HGNC数据库和org.Hs.eg.db的数据进行一系列函数调用完成ID转换工作。在此过程中还特别强调了文件整理与合并的重要性。 最终结果被输出至名为liver_FPKM.txt的新文件中，而文中提到的“黄色部分”可能指的是关键步骤或代码段落。作者采用韦恩图来直观展示并比较两种工具（HGNC和org.Hs.eg.db）在ID转换上的表现差异及其各自的优缺点。 总的来说，在TCGA RNA-seq数据处理时需要根据具体需求选择合适的生物信息学资源，包括Sangerbox ID转换器、R语言中的org.Hs.eg.db包以及人类基因命名委员会（HGNC）数据库等工具来完成有效的ID转换工作。
     
  • 数据管道项目：数据管道详解
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    本项目深入解析数据管道构建与优化，涵盖从数据采集、清洗到传输及存储全流程技术要点，旨在提升数据分析效率和质量。 数据管道项目（我正在维护该项目，并添加有关Hadoop分布式模式，在云上部署Hadoop、Spark高性能、Spark流应用程序演示以及Spark分布式集群等方面的更多内容）。 架构师大数据应用数据输入：Apache Sqoop，Apache Flume Hadoop工具：猪，蜂巢， Hadoop流处理HTTP服务器日志脚本流MapReduce作业Linux Shell实用程序作为Mapper和Reducer Hadoop自定义指标火花建筑 集群经理：YARN，Mesos 和 Kubernetes MapReduce分布式流处理数据源kafka、FLume、TCP套接字等 阿帕奇风暴 - 流程模式（分布式模式） - 多机Storm集群管理：ZooKeeper, Nimbus和Supervisor - 客户端启动Apache Storm 启动Zookeeper流程: - `../zookeeper/bin/zkServer.sh start` - `../zookeeper/bin/zkServer.sh status`
     
  • 大数据分析之道与术
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    《大数据分析之道与术》是一本深入探讨数据分析原理和技术实践的书籍，旨在帮助读者掌握从海量数据中提取价值的知识和技能。 大数据分析的道与术涉及理论知识和技术实践两个层面。理解其“道”需要掌握数据分析的基本原理、模型构建以及数据挖掘技术；而了解其“术”，则需熟悉具体的工具使用方法，如编程语言Python或R的应用，数据库操作技巧等实际技能。通过深入研究这两方面内容，可以更有效地利用大数据解决复杂问题并推动业务发展。
     
  • VOLTE实战操作指南之SEQ分析
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    本手册详细介绍了如何通过SEQ文件进行VoLTE网络问题诊断与优化，涵盖SEQ获取、解析及常见故障案例分析，旨在提升通信技术人员的实际操作能力。 SEQ分析VOLTE实战操作指导书的使用需要通过4A管理平台登录，并且一个4A账号在同一时间只能登录一个SEQ账号。不过，不同的4A账号可以同时登录同一个SEQ账号。如果在尝试登录时出现“Firefox已运行”的提示，则需更换另一个4A账号进行登录。