科学网—shenwl的博文

转座元件初探

沈文龙 2017-12-21 21:19

不知何所往，不知何所归转座元件存在于几乎所有的生物体内，它们像幽灵一样出现，又随意在基因组内复制、迁移，是自私的入侵者，还是孤独的流浪者？ Barbara McClintock默默发表着自己关于转座元件的论文，苦苦等待了学界二十余年才获得诺贝尔奖。然而这么多年过去，我们仅仅只是认识到转座元件的存在，看到并不等于 ...

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测序技术

沈文龙 2017-8-22 09:48

NGS：Next Generation Sequencing。一般地，习惯把454、Solexa、SOLiD为主的测序称为二代，基于单分子或者半导体芯片的称为三代。 1953年4月，Watson和Crick关于DNA双螺旋结构的文章发表于Nature，成为生物学研究的里程碑。此后，生命科学进入了DNA解密的时代。道德经所言“道生一，一生二，二生三，三生万物”，这“三 ...

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Circos基础（4）

沈文龙 2017-3-29 08:52

延续上一章，本章接着介绍heatmaps、scatter、histogram数据作图。 Heatmaps 热图能够直观地显示不同样本、位点之间的差异及聚类情况，是一个展示基因组不同区域不同特性的有效手段，常用于基因表达差异、表观遗传修饰差异等多种分析中。Circos通过type = heatmap的plot子模块来实现热图，其基本数据格式除了要求 ...

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Circos基础（3）

沈文龙 2017-3-29 08:50

基本配置做好，接下来就是将各种各样的数据整合进circos环图里了，本章主要介绍links、highlights、text数据作图。 Links Links主要试图利用连线关系，表明染色体上不同位置之间的联系。这在实际生物学问题中很常用，因为基因组往往在功能调控、空间结构上存在相互作用关系，而网络图就是最佳的展示方式之一。我们可以利 ...

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Circos基础（2）

沈文龙 2017-3-29 08:49

本章主要对circos环图中最基本的元素进行设置，包括karyotype、ideogram、ticks等模块。 Karyotype Karyotype的信息就如同坐标轴一般，其大小、顺序、位置等直接决定了后续数据的展示。这里我们新建一个karyotype.conf文件用来设置karyotype的相关信息，主要设置的参数包括数据文件来源、是否使用特定染色体、染色体显示的 ...

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Circos基础（1）

沈文龙 2017-3-29 08:48

由 Martin Krzywinski 等人开发的Circos，一出现便引起轰动，它打破了常规基因组学数据可视化的思路，通过对差异化交互数据的多维度展示，可以从不同层次全方位描述组学信息，让组学数据展示变成了艺术品。由于其实用性、美观性，Circos如今也广泛应用于社交网络、交通运输等领域。下面，我们就一步一步做出这张图（Circo ...

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Multiple Testing Correction

沈文龙 2017-3-13 18:47

这么多年了，被p值折磨得死去活来… 检验，多重检验组学研究，实际把生命科学带入了大数据时代，对统计学的要求越来越高。面对一个又一个的样本，一个接一个的实验，万一科学假设太离谱，或者手抖做的糙，怎么能知道数据结果是不是碰巧成功的？为此，p值频频出现在各种组学数据分析中，RNA-seq、ChIP、GWAS等等等等， ...

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Single Nucleotide Polymorphisms

沈文龙 2017-3-6 09:20

一样又不一样，不一样的也不一样，人与人之间因微妙的DNA差异而变得不同… 变异 DNA是生命的设计书，几乎所有表型的基础都隐藏在DNA中。也许有人会提出表观遗传等观点，但我还是认为甲基化、组蛋白修饰等等都是依据local DNA的特性特点而决定的，或者具有一定的相关性。人与人之间存在的诸如身材、智力、健康等大量表型 ...

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Expectation Maximization Algorithm

热度 1 沈文龙 2017-2-27 09:40

掐指一算，概率最大的模型最有可能出现… 最大似然建立模型，求得其中各个参数、分布，是对生物学问题的数学解决之道。然而如何做参数估计？“最大似然（maximum likelihood）”给出了这样一种理论，即从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大。为此，我 ...

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Principal Component Analysis

沈文龙 2017-2-20 16:27

抽丝剥茧，去粗取精… 要降维，不要降信息量测序技术带来了基因组数据爆炸式的增长，每个样本会观测到N个指标，带来N维矩阵，庞大的信息量往往让生物学家无所适从。科学探索追求一个最简单的准则：所见即所得。如何将N维数据更好地呈现出来，是生物信息学家迫切需要做到的。于是乎，“降维”几乎成了数据预处理的必备 ...

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