基因id

#!/usr/bin/env pythondef splic_seq_2(fa,r_id_,g_id_,position_1,position_2,strand):    import sys    import Anti_#   sequence_file= open(options.fasta_seq)    sequence_file=open(fa)    seq_line= sequence_file.readline()#   for seq_line in sequence_fil

1.https://www.kegg.jp/kegg/tool/map_pathway2.html 2.如下图,筛选出基因所在的通路,并标上不同的颜色. 3.结果页面如下,有些基因会找不到对应的通路,如下图红字,找到通路的会列在下方,点击可以查看对应通路. 原文地址:https://www.cnblogs.com/afeiyuanda/p/11044414.html

利用DAVID简单的进行GO富集度分析(这里只做简单的分析,即看基因是否存在在GO的三个过程里面) 比如我们有一组要分析的基因:TRPV6    CXADR    PROM1    GRAMD2    SOX10    GPRIN2    VANGL2    GRHL1    BCL11A    MROH8(这里用的是关于人的基因名) 首先打开DAVID网页,选择Functional Annotation: 在左边的框里面按提示输入,步骤1,输入你的ID号,这里可以是基因ID,也可以是基因名,或

参考:http://www.biotrainee.com/thread-558-1-1.html http://bioconductor.org/packages/3.7/bioc/ http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/topGO.html topGO使用: 首先,我们制作准备文件,CC.BP.MF三个注释文件,格式为:基因ID\t GO:xxx,GO:yyy(topGO.map) 然后准备我们的差异基因列表,两列差异基因

无生物学重复RNA-seq分析 CORNAS: coverage-dependent RNA-Seq analysis of gene expression data without biological replicates BMC Bioinformatics 的一篇文章中提出了一种新的差异基因分析方法. 这篇文章提出了CORNAS(COverage-dependent RNA-Seq) 方法,利用贝叶斯方法来推断真实基因表达数的  后验分布. 其创新型之一该方法包括了由RNA样品浓度决定的

01 — BioGRID BioGRID 是 Biological General Repository for Interactionh Datasets 的缩写(网址为 https://thebiogrid.org),是一个公开的数据库,主要记录.整理包括蛋白.遗传和化学互作的数据,涵盖人类和所有主要的模式生物.BioGRID 网站的主页如下,使用起来也比较简单,只需要输入一个基因ID.关键词或基因名,选择物种,点击搜索即可获得基因互作的结果. 02 — 示例:PHYB 比如以拟南芥中最流行

前言 关于clusterProfiler这个R包就不介绍了,网红教授宣传得很成功,功能也比较强大,主要是做GO和KEGG的功能富集及其可视化.简单总结下用法,以后用时可直接找来用. 首先考虑一个问题:clusterProfiler做GO和KEGG富集分析的注释信息来自哪里? GO的注释信息来自Bioconductor,提供了19个物种的org类型的GO注释信息,如下表所示.Bioconductor中更多的注释包可参考http://www.bioconductor.org/packages/rel

/* Navicat MySQL Data Transfer Source Server : lj Source Server Version : 50129 Source Host : 404 Source Database : cypheta Target Server Type : MYSQL Target Server Version : 50129 File Encoding : 65001 */ SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0; -- ---------------

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