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零基础学习转录组分析数据处理(基于TCGA数据库)教程及其实验资料包

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简介:
本教程专为零基础学员设计,全面讲解如何利用TCGA数据库进行转录组数据分析处理。包含详尽实验资料包,助力生物信息学入门者快速掌握技能。 TCGA数据集是转录组分析常用的数据库之一。从该数据库获取所需的数据集后进行数据清洗过程虽然较为复杂,但却是至关重要的一步。本资源包含了零基础入门转录组分析——数据处理(使用TCGA数据库)教程中配套的代码、原始数据和最终处理好的数据。

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客服
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  • TCGA
    优质
    本教程专为零基础学员设计,全面讲解如何利用TCGA数据库进行转录组数据分析处理。包含详尽实验资料包,助力生物信息学入门者快速掌握技能。 TCGA数据集是转录组分析常用的数据库之一。从该数据库获取所需的数据集后进行数据清洗过程虽然较为复杂,但却是至关重要的一步。本资源包含了零基础入门转录组分析——数据处理(使用TCGA数据库)教程中配套的代码、原始数据和最终处理好的数据。
  • -GEO的芯片)相关
    优质
    本课程为初学者提供从零开始的转录组数据分析教程,专注于使用GEO数据库中的芯片数据进行处理。适合生物信息学爱好者和科研人员入门学习。 零基础入门转录组分析——数据处理(GEO数据库——芯片数据) 本教程涵盖了从原始文件到最终数据分析的全过程,包括代码和技术细节分享。读者可以获取相关的原始文件、代码以及经过初步处理的数据资源,以便于学习和实践转录组学中的数据处理方法。
  • -GEO的高通量测序)相关
    优质
    本课程专为初学者设计,系统讲解如何利用GEO数据库中的高通量测序数据进行转录组分析的数据处理方法,无需背景知识也可轻松上手。 零基础入门转录组分析——数据处理(GEO数据库——高通量测序数据) 教程配套的原始数据、代码以及处理好的数据文件已验证可以从头到尾正常运行,可放心使用。
  • -WGCNA(加权因共表达网络)相关
    优质
    本课程为初学者提供全面的转录组数据分析指导,重点讲解WGCNA技术及其应用。帮助学员掌握构建和分析加权基因共表达网络的方法与技巧。 零基础入门转录组数据分析-WGCNA(加权基因共表达网络)教程提供了配套的原始数据、代码以及处理好的数据文件。
  • Python机器.ppt
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    本教程为《Python基础数据分析及机器学习》PPT,涵盖数据处理、清洗、分析及常用机器学习算法,适合初学者掌握核心技能。 Python入门数据分析与机器学习教程包括Python教学PPT和基础语法讲解,涵盖基础语法及练习题等内容。
  • 下游—单因素Cox筛选预后特征
    优质
    本教程专为生物信息学初学者设计,详细讲解如何进行转录组数据分析中的单因素Cox回归模型筛选预后标志物。涵盖从数据准备到结果解读的全过程,并提供丰富的学习资源和实用工具链接。适合对肿瘤生物学研究感兴趣的学生及科研人员快速掌握相关技能。 总目录提供了方便的跳转功能,帮助大家直接到达所需的学习内容。 零基础入门教程:单因素cox筛选预后相关特征 本教程配套资源包括: 1. 输入数据 2. R脚本 3. 输出结果 R脚本已经经过测试,可以一键运行。对于有一定经验的朋友可以直接查看和使用代码;而对于初学者来说,建议结合下方的详细教程一起学习,这样效果会更好。 详细的教程内容可以在相关链接中找到。
  • Pandas.docx
    优质
    这份文档《Pandas数据分析基础及数据预处理》旨在介绍Python中Pandas库的基础知识和技巧,重点讲解如何使用该工具进行高效的数据清洗与准备工作。适合初学者入门学习。 数据分析与挖掘实验报告包括实验过程、源码、截图以及实验小结。
  • TCGA中的肺腺癌标准化
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    本研究基于TCGA数据库,分析并提供标准化后的肺腺癌转录组数据集,为肺癌相关基因表达及分子机制的研究提供了重要的资源。 提供了一个Excel资源,其中包含了从TCGA数据库提取的肺腺癌普通转录组数据,特别适合那些不熟悉如何处理TCGA数据库的新手使用。该资源中的表格已经整理好了基因表达矩阵的数据集,非常适合用于数据分析练习。 与这个资源配套的学习教程包括:《零基础入门转录组数据分析——加权基因共表达网络分析(WGCNA)》、《零基础入门转录组数据分析——机器学习算法之lasso(筛选特征基因)》和《零基础入门转录组数据分析——机器学习算法之SVM-RFE(筛选特征基因)》,这些教程可以帮助用户从零开始掌握相关技术。
  • TCGA肺癌TCGA集的肺癌研究项目
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    本项目聚焦于利用TCGA数据库进行深入的肺癌基因组学分析,旨在揭示肺癌发病机制及潜在治疗靶点。 该数据分析项目是在密歇根大学2020年秋季的Stats 600回归分析课程中完成的。数据包含了肺癌患者的样本及其临床因素(如种族、性别、年龄等)和基因组信息。通过这项分析,我试图回答以下问题:哪些mRNA基因表达与肺癌患者的生存时间最相关?吸烟是否比其他临床因素(例如种族、性别和年龄)更紧密地影响患者存活率?放射疗法能否有效延长患者的生存期?
  • 可视化-绘制差异火山图(标准方法)
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    本教程旨在教授初学者如何使用标准方法进行转录组数据分析,并重点讲解绘制差异火山图的技术,无需任何前期知识。 总目录包含以下内容: 1. 输入数据 2. R脚本 3. 输出结果(图片) R脚本经过测试可以一键全选后运行通过,压缩包内有配套的数据文件,可以直接用于练习。图片的最终效果可以在教程中查看。 教程链接提供详细指导。