ChIP-seq

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。

这是用于复制Marcus Gualtieri和Robert Platt撰写的论文“通过分层空间注意力学习操纵技巧”中的模拟实验的代码。详细信息请参见我的网站。该代码与早期的6自由度版本相似，但速度更快，更易上手。入门方法包括选择不同的域，从“磁盘上的钉子”到“杯垫上的瓶子”。非表格域需要安装Keras、TensorFlow、PointCloudsPython和OpenRAVE。代码已通过TensorFlow 2.0测试。OpenRAVE的安装说明可供参考。Matlab用于绘制结果，但非必需。对于“杯垫上的瓶子”，使用名为python/generate_*的脚本生成对象网格。调整脚本中的路径后，运行python/train.py train_params以训练。

描述COVID-19患者的临床特征。 识别和量化血浆样品中的已知miRNA。 发现和量化新的人类miRNA。 分析miRNA与COVID-19预后之间的关联。

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。

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。