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零基础学习转录组数据分析-WGCNA（加权基因共表达网络）相关资源

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简介：
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。

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  • 零基础学习转录组数据分析-WGCNA（加权基因共表达网络）相关资源
    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。
     
  • 零基础学习转录组数据分析-数据处理（基于GEO数据库的芯片数据）相关资源
    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。
     
  • RUN-WGCNA：一个用于进行加权基因共表达网络分析的R脚本包装程序
    优质
    RUN-WGCNA是一款简便的R脚本工具包，专门设计用于执行加权基因共表达网络分析。它使研究人员能够高效地探索和理解大规模基因表达数据间的复杂关系模式。 **布局** **标题：运行WGCNA的包装程序** **日期：2015-07-23** ### 背景 加权相关网络分析（Weighted Gene Co-expression Network Analysis，简称WGCNA）是一种广泛使用的数据挖掘方法，在研究生物网络时特别有用。这种方法尤其适用于基因组学领域，尽管它也可以应用于大多数高维数据集。 通过使用WGCNA R包可以实现这一方法和算法，并且已经有许多资源可供参考来学习如何应用这个工具。然而，这些教程的学习曲线较为陡峭，需要分析人员具备一定的R编程技能。因此，在回答关于执行WGCNA的请求时，我打算分享一些有助于初学者入门的主要功能包装脚本。 需要注意的是，使用这些功能并不会使用户对这种方法的工作原理有更深入的理解。
     
  • 零基础学习转录组数据分析-数据处理（基于GEO数据库的高通量测序数据）相关资源
    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。
     
  • 零基础学习转录组下游分析—单因素Cox筛选预后特征教程及资源
    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。
     
  • 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
    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。
     
  • 利用WGCNA算法构建基因共表达网络的理论及R语言实现方法
    优质
    本文章介绍了WGCNA算法在构建基因共表达网络中的应用及其背后的理论，并详细讲解了如何使用R语言来实现这一过程。 基于WGCNA算法的基因共表达网络构建理论及其在R软件中的实现。
     
  • 大脑相关的基因组数据
    优质
    本项目聚焦于收集和分析与大脑功能及疾病相关的人类基因组数据，旨在探索遗传变异在神经系统发育、认知能力以及精神健康中的作用。 与大脑相关的组学数据主要来自人类研究，但也包括一些模型生物的数据集。以下是一些相关资源： - Braineac：ATAC序列数据。 - BrainGVEX：Hi-C数据。 - scRNA-seq 数据。 此外还有一些财团和数据库提供丰富的脑部信息： - 艾伦大脑图集提供了人类及小鼠的全面地图与数据，涵盖细胞类型、电生理学特性等多方面内容； - 细胞类型数据库（Cell Types Database）收录了从单个细胞中获取的电生理学、形态学和转录组数据。 - 脑观测台记录体内情况的数据资源， - 小鼠大脑连通性图集包含了详尽描述不同脑区中的细胞类型的图像信息； - 参考地图集（Reference Atlas）提供了人脑与小鼠大脑的解剖结构图； - 正在发展的“小鼠脑图谱”包括免疫组化基因表达和空间关联数据。 - 成人及发育中非人类灵长类动物的大脑图集，包含基因表达、神经解剖学等信息。 - 小鼠脊髓图谱（Mouse Spinal Cord Atlas）则提供了基因表达与成像的数据。 所有这些研究由Michael J. Hawrylycz和Ed S. Lein等人领导。
     
  • 零基础学习转录组数据可视化-绘制差异火山图（标准方法）
    优质
    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。
     
  • 零基础学习相对论.pdf
    优质
    《零基础学习相对论》是一本专为对物理学感兴趣但缺乏专业背景知识的读者设计的学习指南，旨在以通俗易懂的方式介绍爱因斯坦的相对论理论。本书通过丰富的实例和简洁明了的语言帮助初学者轻松掌握这一复杂而迷人的科学领域。 本合集包含全部29期连载内容，资源来源于知网期刊下载。现已转换为高清PDF格式，并保持了文中章节的顺序一致，非扫描版。此举旨在帮助大家省去收集整理资料的时间，节省宝贵的精力。希望各位读者能够从中受益匪浅。