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经典pathway如何进行数据可视化展示?mhw66.com

添加时间:2019-09-22

  多数转录组学文章中,都有一个整合了基因和表达数据的pathway图,直观地展示通路及其中重要基因的位置和功能。最经典的两种形式,

  MAPMAN工具于2004年发表在“the plant journal”杂志上,至今共引用了2000多次,是一款经典的通路分析和可视化软件,可以直观地展示各样品基因在植物激素各通路的差异。

  以水稻为例。第一步:对水稻所有基因进行KEGG数据库的KO注释。通过BlastKOALA与数据库进行基因注释,获得基因的KO号。

  第二步,差异表达数据在通路中可视化-着色。下载我们已经整理好的KEGG数据库中植物激素生物合成和信号转导相关通路的信息(见下方二维码),利用KO号鉴定植物激素通路中的差异基因,使用“user data mapping”在通路中可视化-着色。

  提取差异基因中植物激素通路相关基因的表达量信息(如FPKM),利用R语言绘制基因的表达量层次聚类热图,或者也可以用在线绘制热图工具(n)。

  根据KEGG数据中注释信息并结合文献整理植物激素信号转导和合成通路,并利用在线绘图工具()绘制通路图;也可参考课程中已经整理好的示例结果直接绘图。

  编者按:以转录组为中心的多组学联合分析(非编码RNA、蛋白组、代谢组等)是近年的研究热点之一。如果说转录组研究是一座冰山,那么测序公司提供的差异基因鉴定、基因表达热图及功能富集等标准分析仅仅是冰山一角,解释表型的分子机制依然像冰山的主体沉浸在水下。只有基于实验设计定制个性化分析方案,利用诸如共表达网络分析、軍事觀察:美蘇遺失核武器國際社。表达趋势分析、激素分析、基因家族分析,才能最终鉴定解释表型的关键基因和通路。当然,如果要完成漂亮的paper,少不了核心结果的Mapman、Cytoscape、Circos的可视化展示。

  2019年PlantTech学院全新起航,9月23日~27日在北京推出的第九期“转录组学与数据可视化”培训班,结合多年项目经验及培训经验,带你解读测序公司分析结果、mhw66.com,理清个性化分析方案思路、学会个性化分析工具!

  亮点二:讲师团队来自于中科院、中国农大博士,专注于生物信息在植物领域的应用10年以上,具有丰富的项目经验和培训经验

  亮点三:专用真实项目数据学习,有别于其它培训班使用demo数据或医学数据

  亮点四:线上+线下新模式,线下培训生信入门和工具使用,线多个视频培训等同于生信分析百科全书,一年内反复学习


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