by 星之翼近年来lncRNA的研究进展迅猛，各类 lncRNA 被大量发现，lncRNA的研究将是 RNA 基因组研究领域非常热门的一个方向。小编也正好也在做lncRNA相关的课题，今天就总结一下lncRNA的研究套路和最新研究进展。1. LncRNA基本介绍LncRNA：long non-coding RNAs是一类长度大于200nt，但不编码蛋白质的RNAs，广泛存在于动植物中。它...阅读... 阅 读 全 部 >
已经陆续为大家介绍了ceRNA研究的建库方法（文章：），还有ceRNA之间的调控关系（文章：），这篇就来总结一下miRNA、 lncRNA、circRNA鉴定及靶向关系预测常用的分析工具。 miRNA鉴定去除低质量的数据，得到clean data后，还需要和Genebank、Rfam等数据库比对去除rRNA，scRNA，snoRNA，snRNA，tRNA等其它小RNA的tags，最后再进行mi..... 阅 读 全 部 >
来源：生物通新一代测序技术在爆炸式发展的同时，也衍生出许多其他技术创新。RNA深度测序（RNA-Seq）就是其中之一，这项技术使我们对细胞发育及其调控机制的理解，达到了前所未有的深度和广度。尽管研究细胞RNA并不是什么新鲜事，但RNA-Seq的出现大大拓展了转录组研究的规模，取得了累累硕果，这些是传统技术难以企及的。RNA-seq可以获得相当惊人的数据量，而这恰恰是一柄双...阅读全文>&g... 阅 读 全 部 >
1.非编码RNA简介非编码RNA是一类被认为不具备编码能力RNA，目前已知的已经有十多种，主要包括了：小RNA(sRNA) <40nt、小干扰RNA、miRNA(18-24nt)、长非编码lncRNA(>200nt)、核糖体RNA、核小RNA、核仁小RNA等等。随着人们认知的逐渐深入，发现这些非编码RNA在转录调控上发挥着重要的作用，并且其他部分同样具有编码...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
本文主要介绍了16S的实验、建库、数据分析等过程，也是我自己近期的一个小总结，初学之时从很多前辈的无私分享中受益良多，在此也和大家分享一些我的见解，当然我也只是一个初学者，还有很多不完备之处，希望能与各位一起交流分享。导航本文一共分为三个部分：实验部分建库测序16S测序数据分析一. 实验部分：DNA提取与质检1...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
参考链接：https://ccb.jhu.edu/software/stringtie/index.shtml?t=manual#input参数简介StringTie的基本用法： stringtie <aligned_reads.bam> [options]*其中，aligned_reads.bam 是输入文件，该输入文件要求必须按其基因组位置排序，如TopHat...阅读全文>... 阅 读 全 部 >
转自：TalkingData原文作者：Sunil Ray译者：TalkingData 张永超原文链接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/09/common-machine-learning-algorithms/“简介”从广义上讲，机器学习算法有三种类型：监督学习该算法是由一个目标/结果变量（也成为因变量）组成，该变量可以从一组给定的预测...阅读... 阅 读 全 部 >
翻译｜谢旭审校｜张卫滨本文比较了用于数据准备的几种方法，它们分别是提取-变换-加载批处理（ETL）、流式获取和数据整理。本文还讨论了数据准备如何与可视化分析相关联，以及不同用户角色（如数据科学家或业务分析人员）应如何共同构建分析模型的最佳实践。要点在常见的机器学习/深度学习项目里，数据准备占去整个分析管道的60％到80％。市场上有...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
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