生信分析FAQ汇总
-
• 我想询问化学计量法,主成分分析、偏最小二乘的原理以及怎么绘图?
在化学计量学中,主成分分析(PCA)和偏最小二乘回归(PLS)都是关键的数据分析工具。以下是这两种技术的原理和绘图方法:一、主成分分析(PCA)1. 原理:PCA 通过正交变换将可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量,称为主成分。它的目标是找出数据中方差最大的方向,并在这些方向上投影数据,
-
在GenBank上查找特定的抗原表位信息,可以通过以下步骤进行: 1.访问GenBank网站: 打开NCBI的GenBank页面。 2.搜索序列: 在搜索框中输入你感兴趣的基因或蛋白质的名称或访问号。如果知道特定的序列ID或关键词,也可以直接使用。 3.查看序列记录: 在搜索结果
-
KEGG注释主要是指利用KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)数据库对基因组、蛋白质组或代谢物组数据进行功能注释的过程。这一过程包括以下几个关键步骤: 1.序列比对: 将你的基因或蛋白质序列与KEGG数据库中的序列进行比对,通常使用BL
-
• 基因输入string后得到蛋白互作网络,再把string导入cytoscape筛选核心蛋白,筛选出来的是蛋白还是基因?
一、筛选出来的是蛋白还是基因? 在Cytoscape中使用工具(如CytoHubba)筛选出的结果通常是基因名称。这是因为STRING数据库提供的蛋白互作网络的数据一般会在分析过程中被转化为基因符号来表示。 二、筛选需要的KEGG通路 在DAVID富集分析结果中,你可以按照下面的步骤筛选
-
• 如何找到想要的通路?分析得出的通路:癌症通路、癌症中的中枢碳代谢等,疾病是贫血,要一个一个去搜通路?找出其中和造血有关的通路?
不用一个一个去搜通路,可以使用以下方法高效找到与贫血和造血相关的通路: 1. 使用通路富集分析工具 DAVID: 上传差异表达基因列表,进行KEGG通路富集分析,重点关注与造血相关的通路。 GSEA (Gene Set Enrichment Analysis): 输入基因表达数据,进行
-
• simca里面有t-test吗?从s-plot里面筛选p<0.05和vip>1这一步需要分开进行吗?
SIMCA软件不直接提供t-test。筛选变量时,需要先使用s-plot根据VIP值 (>1) 筛选重要变量,再单独进行统计检验(例如,p值 <0.05)来验证变量的显著性。这两步通常是分开进行的。 百泰派克生物科技--生物制品表征,多组学生物质谱检测优质服务商 相关服务: 代谢组
-
• 有已知的转录组数据,如何寻找未被研究过的未知基因?只能在文献中查找吗?
寻找未被研究过的未知基因有多种方法,不仅限于文献搜索。首先,可以通过比较已知转录组数据与公共数据库中的已知基因注释来识别未注释或未知基因。使用生物信息学工具和软件(如BLAST、Ensembl、NCBI或UCSC基因组浏览器)比对你的转录组数据,找出没有已知匹配项的序列。此外,利用专门的预测
-
• Cog数据库中每个字母都代表什么功能?Cog中注释的结果既有M还有mot,mot是属于m吗?
在COG(Clusters of Orthologous Groups)数据库中,每个字母代表以下功能: C - Carbohydrate transport and metabolism(碳水化合物的运输和代谢) E - Amino acid transport and metabol
-
• PLS-DA得分图(如下图)的标记代谢物怎么在图中标出来?
在PLS-DA(偏最小二乘判别分析)得分图中,通常会标记出对模型贡献最大或在统计上显著的代谢物。根据您提供的图像,标记的代谢物已经在图中以红色方框突出显示了。如果您需要进一步标出这些代谢物,通常的做法是使用专业的图形或统计软件,如R、Python或特定的生物信息学软件来进行编辑。 在图
-
• MetaboAnalyst分析的柱状图中,每个组分的Q2>0.5代表模型比较好吗?模型好坏具体怎么看?
是的,MetaboAnalyst分析中,每个组分的Q2值大于0.5通常表示模型预测能力良好。模型好坏的综合考量通常包括: 1.Q2值:衡量模型预测能力的指标,大于0.5表示预测性较好。 2.R2值:反映模型解释数据变异的能力,接近1意味着模型解释度高。 3.RMSE(均方根误差):衡量预测值
How to order?