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宏基因组学及宏转录组学分析工具MOCAT2(Meta‘omic Analysis Toolkit 2)安装配置及常用使用方法
详细介绍 尽管这个工具已经暂停后续开发,但其工具功能还是挺好的,大家可以参考一下,尤其对于喜欢自定义开发流程的可以参考是流程。 MOCAT 2(Meta'omic Analysis Toolkit 2)是一个用于宏基因组和宏转录组数据分析的工具集,旨在处理和分析来自各种环境样品(如土壤、水体、肠道等)的宏基因组学和宏转录组学数据。它提供了一系列功能模块,涵盖了数据预处理、序列比对、装配
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文章:Integration of omic networks in a developmental atlas of maize
文章于2016年发表于 Science 上。研究阐述了以现有手段测得的各组学数据间相关性较弱,难以通过单一的组学数据来推测生物体内可能的调控结构,作者提出通过多组学数据相结合的方法来提高转录因子推测的可信度,为预测转录因子提供了新思路。 随着转录组学、蛋白组学研究的深入,研究人员发现:生物体内 mRNA 含量与其所对应的蛋白质含量之间相关性较弱。(However, genome-wide cor
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一种特征选择算法TriVote(An OMIC biomarker detection algorithm TriVote and its application )
1. 摘要 转录组和甲基化组模式是受可遗传信息和环境因素影响的两大主要基因组数据来源,已被广泛用作疾病诊断和预后的生物标志物。现代转录组和甲基化组分析技术可以检测到人类基因组中数以万计甚至数以百万计的探测残留物的状态,并对现有的特征选择算法提出了一个重大的计算挑战。本研究提出一种三步特征选择算法,TriVote,以检测具有高精确度的二分类性能的转录组或甲基化组子集。TriVote在17个
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文章:Integration of omic networks in a developmental atlas of maize
文章于2016年发表于 Science 上。研究阐述了以现有手段测得的各组学数据间相关性较弱,难以通过单一的组学数据来推测生物体内可能的调控结构,作者提出通过多组学数据相结合的方法来提高转录因子推测的可信度,为预测转录因子提供了新思路。 随着转录组学、蛋白组学研究的深入,研究人员发现:生物体内 mRNA 含量与其所对应的蛋白质含量之间相关性较弱。(However, genome-wide cor
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