RNA测序

RNA测序数据分析中的计算挑战

高通量RNA测序（RNA-Seq）技术的出现为解决以往难以攻克的生物学难题提供了新的途径。通过对转录组进行全面分析，RNA-Seq能够实现对样本中所有基因及其异构体的完整注释和定量。然而，要充分发挥RNA-Seq技术的潜力，需要越来越复杂的计算方法来应对数据分析带来的挑战。

算法与数据结构 4 2024-06-30

MATLAB AMI代码基于深度双随机图正则化矩阵分解的单细胞RNA测序细胞类型检测

这篇论文提供了一种基于深度双随机图正则化矩阵分解的方法，用于单细胞RNA测序中的细胞类型检测。编码使用MATLAB实现，主要包括 run_DSINMF.m、factorization_AB.m、factorization_BF.m、constructW.m、NormalizeUV.m、bestMap.m、compute_NMI.m、AMI.m 和 ARI.m 等文件。用户需下载DSINMF文件夹，并参照README.doc进行操作。

Matlab 0 2024-08-08

二代测序实用指南

这份资源对于生物信息学分析具有重要价值，推荐给相关领域的研究者。 具备R语言基础能够更好地理解和应用。相信它将为您的研究工作提供有力支持。

算法与数据结构 2 2024-05-14

RNA-seq分析流程基础指南

这篇指南演示RNA-seq分析的基本流程及其背后的差异基因表达检测。在开始操作之前，建议您先了解一些生物信息学和癌症基因组学的背景知识。将解释基因表达的概念，包括相对值和绝对值的区别，以及单核苷酸多态性和体细胞突变的解释。此外，您还将了解高通量测序（例如illumina）的原理，以及fastq文件和gtf文件的格式。最后，介绍如何使用TCGA数据库及在线工具进行分析，涵盖了cBIportal和GEPIA2的应用。

统计分析 2 2024-07-15

RNA二级结构预测中的粗糙集应用

利用粗糙集算法及其工具Rosetta软件，建立了一种RNA保守功能二级结构预测方法。该方法通过数据挖掘，从整理和离散化的RNA碱基对数据中生成规则，从而确定保守二级结构中的碱基对。在HIV病毒REV应答元件单元保守二级结构预测中，粗糙集方法比传统算法预测的结构与野生型更相似，功能结构分支更清晰。

数据挖掘 4 2024-05-25

基于电子表格的测序实验元数据收集与验证

实验元数据 (XPMD) XPMD 用于收集测序实验元数据，通过电子表格输入为每个样本生成独立的元数据文件。为确保数据挖掘工作顺利进行，请包含必要的元数据并验证元数据标签和值的准确性。 部署 使用 gh-pages 部署到 GitHub 时，请手动提交 git commit hash。 单元测试 使用浏览器打开 unittest.html 文件即可运行 QUnit 测试。

数据挖掘 4 2024-05-31

使用Matlab进行RNA-seq数据处理的自动矩阵拼接方法

Matlab的矩阵自动拼接功能不断扩展，适用于RNA-seq相关工具和基因组数据分析资源。可以通过FastQC / MultiQC、TrimGalore、STAR（两次通过模式）、RSEM（用于异构体定量）、DESeq2等工具进行处理。使用ERCC进行标准化，生成未归一化和归一化计数数据。进一步进行PCA、热图及其他可视化分析。

Matlab 0 2024-08-19

matlab寻峰代码单细胞染色质免疫切割测序(scChIC-Seq)分析工具库

该工具库包含多个部分，用于描述论文中的分析过程，涵盖组蛋白修饰信息的分析。用户可以从GitHub下载文件，将目录更改为CRK，然后进行进一步的分析。同时，从GEO网站下载GSE105012_RAW.tar文件，并保存到GSE105012文件夹中。

Matlab 3 2024-07-28