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第 11 屆 iThome 鐵人賽
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自我挑戰組

猶豫就會敗北,果斷就會白給|園藝 boy 的生物資訊冒險記趣,跟上學術潮流不走冤望路 feat. RNA-Sick 系列

給生物出身同學的生物資訊入門小指南,搭配各種數位工作術小技巧,讓我們的學術之路更順遂~

鐵人鍊成 | 共 30 篇文章 | 12 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 11

RNA-Sick@Day11 > 轉錄體補完計畫|比對線上資料庫註解序列 feat. Trinotate

最新版本請見:https://chenhsieh.com/post/bioinfo/11-trinotate/ 代號之卷 (Component, Gene, I...

DAY 12

RNA-Sick@Day12 > 路遙知馬力,日久見人心|用燕尾服套裝將序列比對到參考對象上 feat. Bowtie2

最新版本請見:https://chenhsieh.com/post/bioinfo/12-bowtie2/ 燕尾服套裝軟體取名的惡趣味總讓我想到黑暗大法師 RN...

DAY 13

RNA-Sick@Day13 > 萬物皆虛,萬事皆允|不用 alignment 推估表現量 feat. kallisto

最新版本請見:https://chenhsieh.com/post/bioinfo/12-kallisto/ 放棄比對的話,新世界的大門就開啟囉 想知道手邊的兩...

DAY 14

RNA-Sick@Day14 > 檢定只是裝飾而已,上面的大人物是不會懂的|篩選表現量有顯著差異的基因 feat. edgeR

超級比一比之 CPM, FPKM, TPM RNA-Seq 的主要目的之一就是找到試驗設計處理組間的差異表現基因 (Differential Expressio...

DAY 15

RNA-Sick@Day15 > 銀河在呼喚我|在網頁介面下完成轉錄體分析流程 feat. Galaxy

轉錄體流程篇回顧 經歷了基礎篇與轉錄體流程篇的洗禮,想必各位讀者也已經從被趕上架的鴨子編成獨當一面的烤鴨了,來回味一下整個轉錄體流程的概況吧! RNA-Sick...

DAY 16

RNA-Sick@Day16 > 基因代號進得去,生物意義出得來,GO 發大財|基因本體論富集分析 feat. Gene Ontology (上)

綜合分析篇來囉 『園藝 boy 的生物資訊冒險記趣,跟上學術潮流不走冤望路』系列共有四部分:「基礎篇」、「轉錄體流程篇」、「綜合分析篇」、以及「學術生活篇」。「...

DAY 17

RNA-Sick@Day17 > 基因代號進得去,生物意義出得來,GO 發大財|基因本體論富集分析 feat. Panther classification system (中)

富集分析三步驟 上一篇中已經簡單地說明基因本體論富集分析的概念,這次就來實際操作吧! (截圖來自 Caterpillarplasty) 在開始之前補充一下,從基...

DAY 18

RNA-Sick@Day18 > 基因代號進得去,生物意義出得來,GO 發大財|基因本體論富集分析 feat. REViGO (下)

詞彙列表的視覺化 基因本體論富集分析,由基因名稱列表濃縮成人類可以理解的詞彙,可以說是一種轉化的過程。 但是這個結果還可以進一步濃縮,由詞彙與輸出數值的表格再...

DAY 19

RNA-Sick@Day19 > 快用你那無敵的非監督機器學習想想辦法吧|依據表現量特徵將基因分群 feat. MAPMAN (上)

需要將基因分群的場景 試驗設計有兩個組別以上的話,就會有超過一組的處理比較組。比如說香蕉由綠轉黃的過程就可以分成很多階段,取其中的四個階段採樣,同一轉錄產物在...

DAY 20

RNA-Sick@Day20 > 快用你那無敵的非監督機器學習想想辦法吧|依據表現量特徵將基因分群 feat. K-means clustering (下)

社交惡夢之請跟你座位旁的同學一組 k-means clustering 是我覺得最直觀好理解的分群方式。完整分群的過程概念可以分成兩大部分: 一是計算資料點之間...