一方面,各种公开的免费生信数据库和生信可视化分析工具越来越多,开启了不用学习r语言也能使用在线工具进行分析的时代,生信的门槛降低。 另一方面,生信分析类文章是属于article而非review的,属于正二八经的实验类文章,仍被各个医院/科研机构所认可。况且生信文章和基础科研的界限很难完全界定,比如通过在生信分析中添加免疫...
Python也可以用于生信分析。具有广泛的库和工具,可以进行各种不同类型的生信分析。Qiime是一个强大的生物多样性分析软件包,可以用于16S/18S rRNA、amplicon、WGS和Metatranscriptome数据分析。主要用于多样性分析、群落分析和生态学研究。Mothur是一个强大的生信分析软件包,主要用于16S/18S rRNA和amplicon序列分析。可以进行关...
生信分析 是指生物信息分析、方法和技术对生命科学数据进行分析和研究的一个领域。它主要应用于分子生物学领域，是对大量生物信息数据进行有效处理、挖掘和分析的重要手段。生信分析主要包括两大类：一类是对DNA、RNA、蛋白质和代谢物进行定量和定性分析；另一类是对复杂的生物信息数据进行图形化展示、可视化分析以及机器...
"生信分析" 是"生物信息学分析"(Bioinformatics Analysis)的简称。这是一个交叉学科领域,主要关注使用计算机科学、数学和统计学方法来解析生物数据,特别是与分子生物学相关的数据。在近年来,随着高通量测序技术(如 RNA-seq、ChIP-seq、Whole Genome Sequencing 等)的迅猛发展,生物信息学在生物医学研究、药物发现、精准...
一、生信分析涵盖领域 1.基因组学分析:研究基因组序列,揭示基因的位置、结构和功能。 2.转录组学分析:研究基因的表达情况,包括mRNA的表达水平。 3.蛋白质组学分析:研究蛋白质的表达和结构,以及它们在细胞过程中的功能。 4.元组学分析:综合分析多种生物学数据,例如基因组、转录组和蛋白质组,以全面理解生物系统。
生信分析(Bioinformatics analysis)是指通过计算机科学、统计学、生物学等多个领域的交叉应用,对生物学数据进行处理、分析和解释的过程。生物学数据包括基因序列、蛋白质序列、基因表达数据、蛋白质结构数据等,通过生信分析可以获取这些数据的有用信息并进行进一步的研究和解释。
生信是基础科研的好基友，独酌可，对饮也可。其实在基础科研中，把生信分析拉来打辅助，相互配合，还真...
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生信分析对科研人员来说,有一定难度,但是一旦掌握了这项技能,那无疑就是发文章最省时省力省钱的方式了。今天丁香实验就整理了生信分析的课题设计、文章拆解、GEO 应用三大方面的干货内容,快来学习! 一、课题设计 一篇SCI 最关键的就是一个好课题,生信 SCI 也是如此。生信课题设计的核心要素有 5 个:创新性、可行...