SIMO的核心方法是通过概率对齐实现多组学数据的空间整合。具体来说,SIMO首先将空间转录组数据与转录组数据进行整合,基于这两种数据来自同一模态的前提,最小化模态差异带来的干扰。随后,SIMO通过新的顺序映射过程整合非转录组单细胞数据,如单细胞ATAC测序(scATAC-seq)数据。SIMO利用基因活性评分作为关键链接点,通过不平衡最...
clusterProfiler是一个用于描述和解释组学数据的软件包。功能富集可以通过分析过度表征或基因集富集来实现。该软件支持使用各种数据库，如基因本体论[GO]和京都基因和基因组百科全书[KEGG]。它可以用于研究特定的基因或集合与特定的生物学功能、通路或分类之间的关联。该分析是通过计算进行的，通常在基因转录、蛋白质表达或...
生物过程具有复杂性和整体性,单一组学的数据难以系统多方面地解析复杂生理过程的调控机制。多组学联合分析可以共同探究生物体内潜在的调控网络机制,为生物体作用机制提供了更多证据。转录组+代谢组关联分析可以同时实现从“因”和“果”两个层面来探究生物学问题...
前沿综述 | 利用机器学习进行多组学数据分析 随着高通量组学平台的发展,生物医学研究大多采取了多组学技术结合的方法,不同组学来源(如遗传学、蛋白质组学和代谢组学)的数据可以通过基于机器学习(Machine Learning,ML)的预测算法进行整合,以揭示系统生物学的复杂工作。ML提供了整合和分析各种组学数据的新技术,从而发现新...
贴上两篇近两年多组学数据的review,长文警告;)! 两篇文章: Methods of integrating data to uncover genotype-phenotye interactions Machine Learning for integrating data in Biology and medicine: Prin…
之前我们介绍了很多TCGA方面的数据库。其中GEPIA只能用来分析表达数据库各个方面的。cBioPortal可以进行多组学分析,但是一般都是分析自身基因和自身突变等等的关系。至于CVCDAP分析的则是单一组学方面的各种分析。以上这些数据库虽然各有各的用处,但是如果我们想要做多组学之间的相关分析的话,比如我们想要做TP53和miRNA之间的...
多组学数据管理和大数据挖掘平台 OmicSoft测序数据和组学数据深度挖掘管理平台是QIAGEN公司旗下的一款专业的数据管理分析平台。OmicSoft为客户提供一个集数据内容管理、数据流程化分析、可视化的数据分析平台,能够对测序数据和组学数据进行科学化的管理和高效的分析。
实现多维度数据分析:多组学数据整合分析方法可以从多个角度解析生物学问题,从而提高数据分析的准确性和可靠性。 改善模型预测性能:在机器学习和深度学习领域,多组学数据的融合可以帮助构建更精准的预测模型,改善模型的预测性能。 发现潜在的生物标志物:通过多组学数据整合,可以挖掘出与特定疾病相关的生物标志物,为早期诊断...
在最新的研究中，四川大学的研究团队揭示了细胞异质性的两面性，尽管通常被视为数据整合的干扰，但若妥善利用，可以反之用来改善数据整合。据此，团队提出了一种以异质方式整合细胞的多组学数据整合方法，称为 scBridge。研究以「scBridge embraces cell heterogeneity in single-cell RNA-seq and ATAC-seq data ...