数据介绍 数据来源于Kenny PJ et al, Cell Rep 2014[3]的一部分内容。 RNA-Seq在HEK293F细胞上进行,这些细胞要么转染了MOV10转基因,要么转染了siRNA以抑制MOV10的表达,要么转染了非特异性(无关的)siRNA。这导致了三个条件:Mov10 oe(过表达),Mov10 kd(敲除)和Irrelevant kd,分别。重复数量如下所示。 img ...
文章题目:Single-Cell Landscape of Transcriptional Heterogeneity and Cell Fate Decisions during Mouse Early Gastrulation期刊:Cell Reports 日期:2017年8月 DOI: https://doi.org/10.1016/j.celrep.2017.07.009 Introduction 小鼠围着床期胚胎由外胚层(epiblast)和两个胚外胚层(滋养外胚层(TE)和原始内胚层(PrE))...
[9] Wei, J. et al. The GARP Complex Is Involved in Intracellular Cholesterol Transport via Targeting NPC2 to Lysosomes. Cell Rep. 2017 Jun;19(13):2823-2835.(IF=8.032) [10] Wu, W. et al. CASH: a constructing comprehensive splice site method for detecting alternative splicing events. Br...
number;rep,重复replicate;METTL14:甲基转移酶样14;IGV:综合基因组学查看器;NC:对照组normal control;H3K27Ac:组蛋白3在赖氨酸27处乙酰化;ChIP:染色质免疫沉淀Chromatin immunoprecipitation;qPCR:定量实时聚合酶链式反应;TSS:转录起始位点;EMT:上皮-间充质转化;SD:标准偏差;SEM:平均值的标准...
( " PC2: " , " * % variance " )) dds <- DESeq(dds) res <- results(dds,contrast = c("样本类型","type A","type B")) res <- as.data.frame(res) cpm.res <- merge(cpm,res,by="repeatMasker.repName") cpm.res.anno <- merge(anno,cpm.res,by="repeatMasker.repName") write....
2. Yao YL, Ma XY, Wang TY, Yan JY, Chen NF, Hong JS, Liu BQ, Xu ZQ, Zhang N, Lv C, Sun X, Luan JB. A bacteriocyte symbiont determines whitefly sex ratio by regulating mitochondrial function. Cell Rep. 2023 Feb 10;42(2):112102. ...
Fitness= rep(fitnesses, each = length(gens))) head(pop) #3.get_Muller_df合并数据: Muller_df<- get_Muller_df(edges, pop) head(Muller_df)#如果是自身数据,按照标准格式整理(列名固定),最后用get_Muller_df合并即可 #创建离散型色板备用: ...
unlink("ENCFF001NQP.sam") 4.3. 排序 和以前一样,我们分别使用 Rsamtools 包 sortBam() 和 indexBam() 函数对文件进行排序和索引。生成的排序和索引 BAM 文件现在可以用于外部程序,例如 IGV,也可以用于 R 中的进一步下游分析。 library(Rsamtools)sortBam("Myc_Mel_1.bam","SR_Myc_Mel_rep1")indexBam...
seq函数是R语言中的基本函数，其功能是生成一个向量。使用方法如下：seq(0,1,length.out=100)上一行语句生成一个100个值的等差数列，首项为0，末项为1 拓展：你还可以使用rep函数生成向量。用法如下：rep(0,100)第一个位置表示重复的单元，第二个位置表示重复的次数。这样会生成一个100个0的向量...
col_anno<-data.frame(type=c(rep("adult",5),rep("pediatric",5)),row.names=colnames(diffresult)) pheatmap(diffresult, breaks=bk, main="the heatmap for diffgene expression in age samples(P<0.05)", scale='row', cutree_rows=2,