Enter theCancer Cell Line Encyclopedia(CCLE), a collection of whole genome, whole exome, and RNA-seq datasets encompassing nearly 1000 human cancer cell lines. A project of theBroad Institute,Novartis Institutes for Biomedical Research, and theGenomics Institute of the Novartis Research Foundation, ...
CCLE数据库里面的1000多个细胞系的RNA-SEQ数据和拷贝数变异数据联合分析 我看到这篇science的补充材料最后一个图是:Continue reading→ 收集了那么多的癌症细胞系的表达数据,拷贝数变异数据,突变数据,总不能放着让它发霉吧! 这些数据可以利用的地方非常多,但是在谷歌里面搜索引用了它的文章却不多,我挑了其中几个,解...
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...
所以希望可以重复一遍这个分析。 重现完毕了,我再来更新哈
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 Cel...
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...
write.table(pos,'ccle_rnaseq_pos.txt',row.names = F,col.names = F,sep = '\t',quote = F) dim(exprSet) dim(pos) 出图如下; CCLE数据库的RNA-seq表达量的CNV 这里面的CCLE数据可以自行下载处理,也可以发邮件找我申请我处理好的,邮件发给 *** 似乎是其2014年发在science上文章(PMID: 24925914...
https://gtexportal.org/home/datasets - RNA-seq gene TPMs by tissue. 历史代码:http://localhost:17435/notebooks/data_center/DB/DB.ipynb 没办法了,生信博士毕业了,很尴尬,方法做不来,实验做不了,自己最能把握的就是公共数据挖掘。 灌水也是没办法的,新人要生存啊,前3年要玩命干,灌水也能快速熟悉领域基...
write.table(pos,'ccle_rnaseq_pos.txt',row.names = F,col.names = F,sep = '\t',quote = F) dim(exprSet) dim(pos) 出图如下; CCLE数据库的RNA-seq表达量的CNV 这里面的CCLE数据可以自行下载处理,也可以发邮件找我申请我处理好的,邮件发给 jmzeng1314@163.com ...