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基因图最新娱乐体验_基因图片大全(2024年11月深度解析)

内容来源：毛坦厂SEO所属栏目：话题更新日期：2024-11-29

基因图

生信并不难，只需几步搞定！你是否觉得生信分析高不可攀，需要深厚的编程和统计背景？其实不然！𐟚늊虽然掌握代码、复杂的R语言和大量的数学、统计知识无疑会让你在生信分析中如鱼得水，但对于临床医生或医学生来说，这几乎是不可能的。幸运的是，计算机专家们已经为我们提供了许多便捷的工具。今天，我们就来探索如何使用在线工具——GEO2R，轻松绘制差异基因表达火山图，并理解其背后的科学意义。首先，让我们了解一下GEO数据库。GEO全称为Gene Expression Omnibus，是一个存储大量肿瘤和非肿瘤数据的公共数据库。通过PubMed，我们可以轻松检索到GEO数据集。以「lung cancer」为例，进入PubMed后，选择GEO DataSets进行检索。点击打开数据集后，你会看到关于该数据集的简要介绍，包括作者使用的芯片类型、病人数量以及分组信息等。接下来，点击「Analyze with GEO2R」，根据作者定义的「Source name」，我们可以定义待分析的组别。通过勾选相应的组别，如图三所示，然后点击「Analyze」开始分析。短暂的等待后，你会得到一张漂亮的差异基因表达火山图（如图四），可以直接保存图片，并下载数据。这些漂亮的图是通过R语言进行可视化的，你可能都没注意到自己已经在使用R语言了！𐟘‰ 生信分析并不难，只要你有信心和耐心，加上合适的工具，你也能轻松上手。快来试试吧！𐟎‰

生信SCI分析、网络药理与分子对接全攻略 𐟌 生信SCI分析辅导下载肿瘤TCGA数据库的表达谱数据和临床数据，进行差异分析和富集分析。利用热图、聚类、PCA、相关性、Venn图、弦图、桑基图、森林图、boxplot图、复杂热图、火山图等进行数据可视化。进行SCI全套分析，包括肿瘤分析、单基因分析、铜死亡、铁死亡、焦亡、衰老、自噬等热门套路分析，构建预后模型和临床模型。 𐟔젥ˆ†子对接获取核心靶点和关键成分文件。进行分子对接前处理。运行分子对接结果。可视化处理分子对接结果。 𐟌€ 分子动力学模拟展示四个图（对接图＋三个场环境图）。 𐟒Š 网络药理学获取药物成分与靶点。收集疾病靶点。绘制韦恩图，筛选交集靶点。构建PPI网络图，筛选核心靶点。绘制药物-成分-靶点-疾病网络关系图，筛选关键成分。进行GO和KEGG富基分析。

2024年Q1生信领域亮点速览 𐟎‰ 大家好！今天给大家带来的是2024年第一季度biorxiv上的一些精彩生信文章速览，对于我们这些科研小伙伴来说，简直是宝藏级别的存在！𐟌Ÿ 首先，arXiv推出了新功能，为LaTeX提交的论文生成HTML版本，这对于视力障碍的科研人员来说，无疑是一大福音，也让我们看到了科学界对于无障碍化的努力。𐟑 接下来是biorxiv的AI辅助阅读功能，这个功能可以帮助我们更快地获取文章的核心内容，无论是大众还是专家，都能找到适合自己的阅读模式。𐟓š 当然，重头戏还是那些让人眼前一亮的科研文章，比如： t-SNE和UMAP在单细胞测序数据分析中的争议：这个话题在社交媒体上已经引发了热烈讨论，你站哪边呢？𐟤” AlphaFind：这个基于结构的快速检索引擎，可以全面检索AlphaFold DB中的蛋白质结构，对于结构生物学家来说，这可是个大杀器！𐟒劄ata Citation Explorer：这个自动化服务可以促进基因组数据与文献的关联，大大提高了研究效率。𐟔— 诺奖得主Doudna的新发现：基于病毒组学的蛋白质全新折叠模式，这可能会开启蛋白质研究的新篇章！𐟏† 泛基因组的基因图分析新工具：为我们提供了探索基因内容的新视角。𐟧슧𚳧𑳥픦Š€术的新突破：一次测序中跑10万个条形码，这对于生物多样性的研究来说，意义重大。𐟌ˆ 近缘物种间的表型差异与基因组3D结构变异关系的研究：为我们理解物种演化提供了新的线索。𐟧𕊅NCODE数据库的新资源：构建人类增强子-基因调控网络，这对于疾病研究和治疗有着深远的影响。𐟧𒊎CBI的真核生物比较基因组可视化工具CGV：让基因组比较分析更加直观。𐟓Š 非洲生物基因组研究的新模式：这不仅是科研的进步，也是对非洲科研人才培养的重要一步。𐟌 这些文章和工具，无疑将对我们的科研工作产生深远的影响，让我们一起期待它们带来的更多惊喜吧！

c-FLIP作为细胞凋亡过程中的关键负调控因子，在细胞凋亡通路中起着至关重要的作用。第一步，THC抑制下游分子c-FLIP的蛋白水平 WB检测显示，THC显著降低TNBC肿瘤组织和细胞中c-FLIP蛋白水平（图1a-b）。功能实验表明，沉默c-FLIP增强了THC在TNBC细胞中的生长抑制作用和凋亡（图1c-e）；而过表达c-FLIP则减弱了这些作用（图1f-h）。表明THC通过抑制TNBC中c-FLIP来诱导细胞凋亡的外源性途径。第二步，THC主要通过泛素-蛋白酶体途径促进TNBC中c-FLIP的降解根据RT-qPCR和WB分析显示，THC显著降低TNBC中c-FLIP（基因名：CFLAR）蛋白水平，不影响CFLAR mRNA水平（图1b和1i）。众所周知，细胞内蛋白质降解通常遵循两种主要途径：自噬和泛素-蛋白酶体系统。研究发现，自噬抑制剂如3-MA、Baf A1和CQ并没有显著改变THC诱导的c-FLIP蛋白表达（图1j）。而蛋白合成抑制剂CHX单独处理导致c-FLIP蛋白水平下降；添加THC后，进一步降低了c-FLIP蛋白水平；重要的是，这种下降可以通过MG132逆转，表明THC通过TNBC细胞中的泛素-蛋白酶体途径促进c-FLIP的降解（图1k）。此外，Co-IP实验分析发现，THC可增强c-FLIP的泛素化（图1l）。表明，THC主要通过泛素-蛋白酶体途径促进TNBC中c-FLIP的降解。全文分享请查阅：【《J Adv Res》解读：药物单体机制怎么做？四氢姜黄素靶向TRIP13促进c-FLIP泛素化降解抑制乳腺癌进展】。 #泛素化#⠯𛿣科研#⠯𛿣研究生#⠯𛿣wb实验# #

右派太会美化自已了，揪着放手，确不说转基因，房产税，基因图请将造成的危害！！！《分析现在网络上所谓的“左棍”都是些什么人，始终不忘阶级斗争》分析现在网络上所谓的“左棍”都是些什么人，始终不忘阶级斗争网页链接

R语言60天挑战：第22天绘制韦恩图学习进度𐟓š 1⃣️ 了解了韦恩图（Venn Diagram），它是一种展示不同组数据间交集和差异的图形。韦恩图常用于表示转录组基因表达水平的差异。 2⃣️ 掌握了使用ggvenn包绘制韦恩图的方法，包括添加百分比、调整颜色和字体大小以及绘制组合图等。目前在看的视频课[星R] 继续学习up小明的数据分析笔记本，通过视频教程学习不同类型图的绘制方法。最近导师安排了课题，时间有点紧张，不过国庆假期后会稍微轻松一些。虽然更新可能不太稳定，但希望大家都能加油，我会在评论区监督大家的学习情况[偷笑R]

免疫浸润研究揭秘：生信分析的必看指南𐟔 𐟌ˆ 免疫系统，这个复杂而强大的身体防御网络，如何通过科学的方法进行深入探索？ 𐟍… 今天，我们将一起揭开免疫浸润研究的神秘面纱！免疫系统由免疫器官、免疫细胞和免疫分子组成，它们共同维持着我们身体的生理平衡。 𐟒™【分析目的】 𐟑‰𐟏𜱮 通过差异分析筛选出与疾病相关的基因，用校正前后的箱线图、火山图、热图直观展示（3-4个图）； 𐟑‰𐟏𜲮 探究疾病与免疫细胞浸润之间的潜在联系，用堆叠图、热图、小提琴图深入分析（6-8个图）； 𐟑‰𐟏𜳮 应用加权基因相关网络分析（WGCNA）构建共表达网络，筛选出候选的生物标志物或治疗靶点（聚类图、热图，6-8个图）； 𐟑‰𐟏𜴮 对免疫相关的差异基因进行GO和KEGG富集分析，探讨其分子功能和生物学过程（气泡图、柱状图、circos图，4-6个图）； 𐟑‰𐟏𜵮 构建基于免疫因素的风险评分模型，并进行验证（森林图、拟合曲线图、曲线图、折线图，6-12个图）； 𐟑‰𐟏𜶮 制作列线图，使预测模型结果更真实，有助于疾病评估（森林图、曲线图，4-6个图）。 𐟒™【临床意义】 ☑️1. 分析免疫学特征与基因特征之间的关联，预测疾病对免疫治疗的反应； ☑️2. 建立新的列线图，改善日常临床实践中的风险分层； ☑️3. 开发可靠的生物标志物，预测疾病患者的预后和治疗反应； ☑️4. 理解疾病中关键调控分子，更准确地估计术后患者的长期结果； ☑️5. 采用生物信息学方法筛选和分析可能与疾病免疫微环境和预后相关的基因； ☑️6. 提供免疫影响患者临床结果的机制见解，确定疾病的潜在预后和治疗靶点； ☑️7. 从基因层面开发和验证新的预后模型，为个性化治疗提供指导。 𐟒™【推荐范围】心血管内科、神经内科、神经外科、骨科、妇产科、耳鼻喉科、皮肤科、呼吸内科等多学科领域。 𐟓š今天的分享就到这里，希望能帮助到大家更好地理解和应用免疫系统。如果有任何问题，欢迎在评论区交流哦～

药物研发全流程：从网络药理学到分子动力学网络药理学在药物研发中扮演着重要角色，以下是其关键步骤：获取药物成分与靶点：从药物中提取关键成分，并确定它们与靶点的相互作用。收集疾病靶点：收集与特定疾病相关的靶点信息。交集靶点与绘制韦恩图：找出药物成分与疾病靶点的交集，并绘制韦恩图。 PPI网络图与筛选核心靶点：构建PPI网络图，筛选出核心靶点。药物-成分-靶点-疾病网络关系图与筛选关键成分：绘制药物、成分、靶点和疾病之间的网络关系图，筛选出关键成分。 GO和KEGG富基分析：进行基因本体（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）富基分析。分子对接是药物研发中的另一个关键步骤，以下是其主要内容：获取核心靶点与关键成分文件：从网络药理学分析中获取核心靶点和关键成分文件。分子对接前处理：对核心靶点和关键成分进行必要的预处理。分子对接运行结果：运行分子对接程序，获取对接结果。分子对接可视化处理：将对接结果进行可视化处理，便于直观理解。分子动力学模拟是药物研发中的最后一步，以下是其主要内容：创建四个图：包括对接图和三个场环境图，以便全面了解药物与靶点的相互作用。通过这些步骤，可以更深入地了解药物的作用机制，为药物研发提供有力支持。

蒙古沙鼠毛发色系详解：刺豚鼠与自身色系蒙古沙鼠的毛发色系可以分为两大类：刺豚鼠色系和自身色系。以下是详细的分辨方法和特点：刺豚鼠色系 𐟦” 刺豚鼠色系，也称为原始色系，是基于原始A_刺豚鼠基因的颜色。刺豚鼠的特征是毛发分为三段，毛尖和毛根颜色较深，中部颜色较浅。最显著的特征是肚子呈象牙白色，这是判断刺豚鼠的重要标志。国内常见的刺豚鼠色系有：原始色琥珀色黑眼蜜红眼蜜自身色系 𐟖䊨‡꨺먉𒧳𛦜‰两个基础色：黑色aa和黑尾白c(h)c(h)。黑尾白比较特殊，与其他花色结合时，要么颜色不变，要么变成纯白。其他非白色的自身色系是基于隐性突变黑色aa的花色。自身色系的沙鼠毛发颜色从顶尖到毛根是一致的，腹部颜色与背部颜色相同。例如，肉豆蔻的毛发初期是橙色的，后来转变为黑色和黄色混合，但它依旧保持自身色的特征，非象牙白肚皮。国内常见的自身色系有：黑色紫丁香肉豆蔻藏红花重点色 𐟌Ÿ 欧美协会通常将“重点色”及其衍生色单独归于重点系，但实质上它们依旧属于刺豚鼠系或自身色系。图一展示了刺豚鼠（黑眼蜜）与自身色（黑色）的对比。图二展示了刺豚鼠黑眼蜜的毛发结构图。图三展示了自身色黑色的毛发结构图。通过这些信息，你可以更好地了解和分辨蒙古沙鼠的不同毛发色系啦！

如何在短时间内快速入门生信分析？很多人对生信分析感到迷茫，其实生信分析就是对测序数据或公共数据库的数据进行分析挖掘，找到与疾病相关的基因、蛋白或信号通路等，为课题研究方向提供参考，甚至可以发表生信类SCI文章。首先，生信分析主要分为两部分：数据库学习和软件编程。 1️⃣ 数据库学习学习如何使用现有的生信可视化网站进行预测检索或一站式出图。常见的数据库包括GEPIA、Cbioportal、Oncomine、KM-plotter和Timer等。学会如何在生信分析网站上下载基因测序数据、临床患者资料和预测分析结果，再用软件或编程语言进行二次分析。常见的数据库包括GEO、TGCA、ArrayExpress、JASPAR和StarBase等。 2️⃣ 软件和编程软件部分主要学习Cytoscape和GSEA这两个软件。编程部分可以选择R语言、Perl、Python、JAVA和Linux等。对于医学生来说，学习R语言就够用了。 3️⃣ R语言学习要解决五大难题了解基本的R语言语法规则；学会用R语言进行可视化作图；学会用R语言进行统计分析；学会用R语言进行数据清洗；学会用R语言解决生信中的具体问题，比如免疫浸润的相关分析，基因组中常见的TMB该怎么计算等。其次，选择最有效的生信学习路径。任何学习路径都有其相似之处，都遵循学习-模仿-交流-创新四步走。第一步：阅读生信相关文献，了解生信的基本分析套路和宏观逻辑框架。第二步：按照从易到难的原则，对生信文章进行复现分析，不求完整复现，但求能一步步按正确的方法操作下来。第三步：操作过程中肯定遇到很多bug或者自己不理解的地方，这时候就要发挥网络平台和社群的力量了。第四步：根据最新的研究热点，结合现有的模块逻辑和科研热点，进行新的迁移应用分析。比如最近的新冠疫情，不同场景的再应用，也催生了不少相关的生信文章。还有多组学分析、泛癌分析、m6A甲基化分析、可变剪切、SNP分析等等。说了这么多，相信大家也有了一定的了解。这里整理了一些绘图的生信作图代码，分享给大家，白嫖拿去学习！

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