Further, the Cancer Cell Line Encyclopedia (CCLE) database demonstrated that of 1062 cell lines representing 37 distinct cancer types, glioma cell lines express the highest levels of STK17A 结论就是:STK17A is highly expressed in glioma cell lines compared to other cancer types. Data was obtaine...
Institute. Whole genome sequence data allows researchers to explore chromosomal rearrangements, exogenous sequence insertions, and mutations in lncRNAs and other intergenic elements, while high quality RNA-seq data allows researchers to dig deep into fusion genes and regulatory changes to the transcriptome...
RNA-Seq的基本假设是什么?简单来说就是对 细胞/组织/个体 的两种不同状态进行比较,寻找差异表达gene,然后从差异表达gene来推断造成生理状态不同的原因。 举个例子,查看TP53在不同癌症细胞系中的表达: boxplot 结论就是:TP53 is highly expressed in all cancer types. Data was obtained through the Cancer Cell...
适合作为学徒作业,你需要去搜索了解一下CCLE数据库,下载它的RNA-seq表达矩阵,然后根据图里面的基因名字和细胞系名字,取出需要的表达矩阵,然后热图可视化即可。 详细的图例是:The relative expression of complement regulatory proteins (CD55, CD46, CRIg, CR1, Factor H, Factor I, FHL1, C4BP, Properdin and...
CCLE数据库：Cancer Cell Line Encyclopedia，癌症细胞百科全书。数据库包含各种人源肿瘤细胞系的WES数据，WGS数据，RNAseq数据，扩增子数据等等。网址：https://portals.broadinstitute.org/ccle 以LDHA为例，输入基因名后可以获取细胞系中LDHA的情况，并且所有数据都可以下载。数据库用起来比较简单，很容易上手。我们...
mRNA expression (RNAseq) 以mRNA的表达量为例,结果示意如下 2. Scatter Plots 该部分用散点图展示基因对应的组学数据,可以进行以下两种比较 比较同一个基因两种组学数据的分布 比较两个基因同一个组学数据的分布 以TP53和ATL1基因的mRNA表达谱为例,结果示意如下 ...
适合作为学徒作业,你需要去搜索了解一下CCLE数据库,下载它的RNA-seq表达矩阵,然后根据图里面的基因名字和细胞系名字,取出需要的表达矩阵,然后热图可视化即可。 详细的图例是:The relative expression of complement regulatory proteins(CD55, CD46, CRIg, CR1, Factor H, Factor I, FHL1, C4BP, Properdin and ...
数据库包含基因表达、染色体拷贝数以及大规模平行测序数据，覆盖了947种人类癌症细胞系。其中，Affymetrix Genome-Wide Human SNP Array 6.0产品包含了遗传标记，包括单核苷酸多态性（SNPs）和检测拷贝数变异的探针。在CCLE中，可以获取到丰富多样的数据，比如RNA-seq。RNA-Seq通过比较细胞/组织/个体的两种不...
load('CCLE_rnaseq_input.Rdata') res[1:4,1:8] res[duplicated(res[,1]),1] res[res[,1]=='COG8',1:8] res=res[!duplicated(res[,1]),] exprSet=res[,7:ncol(res)] rownames(exprSet)=res[,1] library(edgeR) exprSet=log(cpm(exprSet)+1) ...
x1<- import('CCLE_RNAseq_rsem_genes_tpm_20180929.txt') head(x1)[1:10,1:10] dim(x1) 数据并不小 boxplot(head(x1[1:10,3:10])) 画个图看看数据,看来有点问题,这个稍后我们处理 现在我们导入基因ID数据,就是那个gtf文件哦,一般人肯定是只想到下载表达矩阵文件。