火山3D volcano3D软件包可用于探索三组之间差异表达的探针。 其主要目的是在三维火山图中可视化差异表达的基因。 这些图可以使用图转换为交互式可视化。 该插图探讨了PEAC类风湿关节炎试验（早期关节炎队列的病理生物学）中的案例研究。 该方法已经发表在 和可在获得的交互式Web工具。 该工具可作为可搜索界面，以检查各个滑膜和血液基因转录水平与组织学，临床和放射学参数以及6个月时的临床React之间的关系。 交互式界面允许探索基因模块分析中模块与临床参数之间的关系。 PEAC交互式Web工具正在作为创建，并使用服务器部署到Web。 也有补充说明，以获取有关以下方面的更多信息： 入门 先决条件 从CRAN安装 install.packages("volcano3D") 从Github安装 library(devtools) install_github("KatrionaG

斩波器 Pychopper v2是识别，定向和修剪全长Nanopore cDNA读物的工具。 该工具还可以挽救融合的读物。 背景 Pychopper v2的一般方法如下： Pychopper首先在整个序列长度上鉴定引物的比对命中。 这样做的默认方法是将nhmmscan与nhmmscan随附的预训练的特定于链的配置文件HMM一起使用。 或者，可以使用edlib后端，该后端使用全局和局部比对的组合来识别读物中的引物。 在通过任一后端识别引物命中后，将读数分为两个连续的引物命中所定义的片段。 如果侧翼引物命中的构型有效（例如， SPP,-VNP用于正向读取） SPP,-VNP则片段的分数为其长度SPP,-VNP否则为零。 使用动态编程算法将片段分配给拯救的读段，该算法将使用的片段得分的总和最大化（因此，拯救的碱基数量）。 关于该算法的一个重要观察结果是，如果将一个片段包括为抢救读物，则必

Snakemake中的基本散装RNA-seq管线 目录 描述 该存储库包含两种基本形式的基本批量RNA-seq管道的演示，即Snakemake （在workflow/目录中）和bash脚本（在bash_workflow/目录中）。 这两个工作流程执行相同的分析，但是Snakemake管道更加健壮和推荐，尽管目前还不够完善。 这个Snakemake管道是作为教程的一部分而创建的，因此避免了使用某些Snakemake的完整/更复杂的实用程序。 尽管如此，它还是对bash工作流程的改进。 Snakemake版本的几个优点。 停止错误，自动删除不完整的文件 发生错误后可以重新运行/重新启动管道，并且仅运行未完全完成的步骤 可以运行到管道中的某个点而无需编辑管道 可以添加新样本并重新运行管道，以便在必要时仅运行处理新样本以及将这些新数据与其他样本数据集成所需的步骤 可以泛化分析 不必预先安装所

RNA-Seq数据中circRNA的定量，差异表达分析和miRNA目标预测分析的工作流程。 介绍 nf-core / circrna是一种生物信息学流水线，用于定量，miRNA靶标预测和RNA测序数据中存在的circRNA的差异表达分析（当前支持总RNA-Seq配对末端测序数据，已映射至智人Gencode参考基因组GRCh37， GRCh38 v34）。 pipleline已以模块化方式开发，除了circRNA定量外，还允许用户选择miRNA靶标预测，差异表达分析（或两者），以促进围绕circRNA参与竞争内源RNA网络的假设。 该管道是使用构建的， 是一种工作流工具，可以以非常便携的方式跨多个计算基础架构运行任务。 它带有docker容器，使安装变得简单，结果可高度重现。 管道摘要 默认情况下， nf-core/circrna使用所有3个分析模块： circrna_discovery

GTEx数据集（V8）的条件变量自动编码器 该项目旨在使用生成模型生成合成基因表达数据。 我们首先研究数据的3D表示形式以及可能要依据的变量，以便有效地分离分布。 当前模型以组织为条件。 组织着色的GTEx数据集（1000个随机基因）的3D表示形式（UMAP，TSNE，PCA）： CVAE当前的重建质量，取决于组织。 基于： 对VAE方差损失论文： ， ， 项目进度： 基准模型创建 评估潜在空间中的均值，绝对差和分组的函数 模型调整 潜在空间大小 批次大小，学习率（应尽早确定时期数） 附加致密层的数量，每个附加层中神经元的数量 有条件的VAE模型（条件之一：组织或年龄） b-VAE模型（损失函数中的MSE / KL散度权重） 相关的VAE（ ） torch_model.py神经网络的层和属性 gtex_loder.py加载基因表达数据集 torch_train

层次分析matlab代码路径 scEpath软件包（用于分析单细胞RNA-seq数据的新型工具） 概述 这是scEpath（“单细胞能量路径”）的MATLAB软件包。 scEpath是一种新颖的计算方法，用于定量测量单细胞的发育能力和可塑性以及细胞状态之间的转移概率，并从单细胞基因表达数据推断谱系关系和伪时间顺序。 此外，scEpath还可以进行许多下游分析，包括针对给定的细胞簇或伪时间识别最重要的标记基因或转录因子。 scEpath推断细胞轨迹的合理性是基于著名的Waddington的景观隐喻来描述发育过程中的细胞动力学。 下面是一篇论文的概念图（Takahashi等人，开发，2015年） 查看详细的方法和应用程序。 以下是scEpath的概述。 系统要求 scEpath独立于操作系统，因为它是用Matlab编写的。 运行scEpath的基本要求包括MATLAB和统计工具箱。 伪时间估计步骤需要使用R包“ princurve”进行主曲线分析。 在这种情况下，运行scEpath时需要R和Matlab。 该软件包已在Mac OS / 64位Windows上使用MATLAB 2016a /

rnaSeqPipelineGLBRC.py 目的： Implementation of the Gasch lab RNA-Seq pipeline. 输入 ： A text file with RNA-Seq fastq files to be processed. 请使用专用目录来运行管道。 创建您的目录并将您的 fastq 文件复制到该目录中。 通过移动到工作目录并运行 /bin/ls *.fastq > input.txt 来生成输入文件 所需参数： -f input.txt To run default enter: /home/GLBRCORG/mplace/scripts/rnaSeqPipelineGLBRC.py -f input.txt 可选参数： -r this will use "-s reverse" parameter for HTSeq

转录组范围内对经典或替代性活化巨噬细胞的分析 概括 下一代测序（NGS）彻底改变了基于系统的细胞途径分析。 这项研究的目的是比较NGS衍生的人类M1和M2样巨噬细胞分析（RNA-seq）与微阵列和定量逆转录聚合酶链React（qRT-PCR）方法，并建立人类巨噬细胞的高分辨率转录组。 从经典和其他活化的人类巨噬细胞中分离总RNA.mRNA谱图是通过使用Illumina HiSeqSQ对3个供体的M1和M2巨噬细胞进行深度测序而生成的。 通过两种方法在转录亚型水平上分析了通过质量过滤器的序列读数：Casava1.8和TopHat，然后进行袖扣连接。 使用LightCycler和SYBR Green分析法进行qRT-PCR验证。 标题 geo_accession source_name_ch1 有机体_ch1 跑步 SRA_样本 cell_type 团体 M1_1 M1_1 G

CIBERSORT小鼠的免疫特征集

蛇管 snakePipes是使用构建的灵活而强大的工作流程，可简化NGS数据的分析。 可用的工作流程 DNA映射* 芯片序列* mRNA序列* 非编码RNA-seq * ATAC序列* 核糖核酸序列 嗝 全基因组亚硫酸氢盐Seq / WGBS （*在“等位基因特定”模式下也可用） 安装 Snakepipes使用conda进行安装和相关性解析，因此您需要先 。 之后，只需运行以下命令： conda create -n snakePipes -c mpi-ie -c bioconda -c conda-forge snakePipes 这将创建一个新的conda环境，称为“ snakePipes”，其中安装了snakePipes。 然后，您将需要创建各种工作流程所需的conda环境。 为方便起见，我们提供了snakePipes命令： conda activate snak