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gepia数据库新上映_gepia2官网(2024年11月抢先看)

内容来源：网络红人排行榜所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

gepia数据库

𐟔 生物信息学分析的强大在线工具合集 𐟌Ÿ 整理了一些我认为非常有用的在线生物信息学分析网站，包括：基因表达谱 𐟓Š 生存分析 ⏳ 药物敏感性 𐟒Š GEO RNA-seq 𐟓‘ 免疫浸润性 𐟛᯸ 基因突变热点 𐟔劊希望这些工具对你的研究有所帮助。 𐟔研IMER2.0：用于基因差异表达与相关性、免疫浸润和生存分析。网址： 𐟔砇EPIA：基因表达谱交互分析。网址： 𐟔砏ncoDB：基因表达在线分析。网址： 𐟔砕ALCAN：基因表达在线分析。网址： 𐟔砩LINCS：多种组学数据库。网址： 𐟔砇REIN：GEO RNA-Seq数据库。网址： 𐟔砉HGA：HCC数据库。网址： 𐟔砣BioPortal：大规模癌症基因组数据集的可视化。网址： 𐟔砏ncoLnc：生存分析。网址： 𐟔砃orrelation AnalyzeR：基因共表达相关性。网址： 𐟔砇lioma：脑肿瘤数据可视化和分析。网址： 𐟔砋M Plotter：生存分析。网址： 𐟔码ctiveDriverDB'21：基因突变热点。网址： 𐟔砃OSMIC：基因突变热点。网址： 𐟔砍utation aligner：基因突变热点。网址： 𐟔研umor Portal：基因突变热点。网址： 𐟔砃ancer Therapy response Portal：癌细胞系的遗传、谱系和其他细胞特征与小分子敏感性。网址： 𐟔砃ancerRx：药物敏感性与基因组数据的相关性。网址： 𐟔砣Survivalv1.0.1：药物敏感性与基因组数据的相关性。网址：

泛素E3连接酶ABLIM1致癌作用的详细分子机制为了探索ABLIM1致癌作用的详细分子机制。敲减ABLIM1，进行RNA-seq，KEGG分析发现NF-信号显著富集，且通路相关的前10个基因表达被抑制（图1a-b）。细胞核和细胞质蛋白检测发现，ABLIM1敲除抑制了细胞质p65及其核转位（图1c）。GEPIA2数据库中结直肠癌和正常结直肠组织中RELA表达水平与ABLIM1表达水平呈正相关（图1d），支持ABLIM1对p65的调控。全文分享可查阅：{《Cell Death Differ》解读：有理有据！泛素连接酶ABLIM1促进NF-稳定，调控结直肠癌进展！}。如有泛素相关科研问题，欢迎留言探讨。 #科研#⠣研究生#⠂ #泛素化修饰#⠂ #实验室日常#⠣泛素修饰检测

𐟔Ÿ大生信分析数据库推荐 𐟧젥œ觔Ÿ物信息分析领域，选择合适的数据库至关重要。以下是你必须知道的十个关键数据库： 1️⃣ NCBI（GEO）𐟔：数据丰富，涵盖疾病、肿瘤等多种类型，特别是单细胞测序数据，为生信分析提供强大支持。但需注意数据清洗工作哦！ 2️⃣ Pubmed𐟓š：全球领先的文献检索数据库，能快速检索到新旧文献，为你的生信分析提供理论支撑。 3️⃣ NHANSE（SEER）𐟓Š：临床表型数据库，对于研究暴露与结局的因果关系非常有帮助。 4️⃣ Biobank（GWAS）𐟧𞯼š大规模队列的GWAS数据宝藏，孟德尔随机分析的必备工具。 5️⃣ TCGA𐟧�š多组学、样本齐全，信息最全面，各种临床指标一应俱全。 6️⃣ GEPIA𐟧쯼š支持TCGA所有样本基因差异分析和预后分析，是生信分析的得力助手。 7️⃣ Cbioportal𐟔：提供TCGA突变数据下载及评估，对单个基因突变预后分析有显著优势。 8️⃣ UALCAN𐟒Š：深入研究TCGA数据的RNA-seq，包括miRNA，并预测药物靶点。 9️⃣ TCIA𐟓𗯼š影像组、病理组多模态研究的好帮手，需与临床、组学数据关联使用。 𐟔Ÿ The Human Protein Atlas𐟧�š提供常见疾病和分组的免疫组化图，研究更直观。这些数据库各有千秋，选择适合你的研究需求的数据库进行深入分析吧！𐟚€

如何快速入门生物信息学分析❓ 𐟤”想要快速入门生物信息学分析？其实并不难！生物信息学分析就是对测序数据或者公共数据库的数据进行挖掘，找到与疾病相关的基因、蛋白或者信号通路等，为课题研究提供方向，也可以发表SCI文章。首先，生物信息学分析主要分为两部分：数据库学习和软件编程。 1️⃣ 数据库学习学习如何使用现有的生物信息学可视化网站进行预测检索或者一站式出图。常见的数据库包括GEPIA、Cbioportal、Oncomine、KM-plotter和Timer等。另一方面，学会如何在生信分析网站上下载基因测序数据、临床患者资料和预测分析结果，再用软件或者编程语言进行二次分析。常见的数据库包括GEO、TGCA、ArrayExpress、JASPAR和StarBase等。 2️⃣ 软件和编程学习软件方面，主要学习Cytoscape和GSEA这两个软件。编程方面，可以选择R语言、Perl、Python、JAVA和Linux等。不过，对于医学生来说，学习R语言就够用了。 3️⃣ R语言学习要解决五大难题了解基本的R语言语法规则；学会用R语言进行可视化作图；学会用R语言进行统计分析；学会用R语言进行数据清洗；学会用R语言解决生物信息学中的具体问题，比如免疫浸润的相关分析，基因组中常见的TMB该怎么计算等。其次，选择最有效的生物信息学学习路径。任何学习路径都有相似之处，都遵循学习-模仿-交流-创新四步走。第一步：阅读生物信息学相关的文献，了解基本分析套路和宏观逻辑框架。第二步：按照从易到难的原则，对生信文章进行复现分析，不求完整复现，但求能一步步按正确的方法操作下来。第三步：操作过程中肯定会遇到很多问题，这时候就要发挥网络平台和社群的力量了。第四步：根据最新的研究热点，结合现有的模块逻辑和科研热点，进行新的迁移应用分析。比如最近的新冠疫情，不同场景的再应用，也催生了不少相关的生信文章。还有多组学分析、泛癌分析、m6A甲基化分析、可变剪切、SNP分析等等。说了这么多，相信大家也有了一定的了解。这里整理了一些绘图的生物信息学作图代码，分享给大家，赶紧拿去学习吧！

如何快速入门生物信息学？小白必看！嘿，小白们！如果你对生物信息学感兴趣，但又不知道从哪里开始，那你来对地方了！作为一个过来人，我深知初入这个领域的迷茫和困惑。今天，我就来分享一些实用的小技巧，帮你快速入门生物信息学，甚至有可能发表SCI文章哦！一、生信分析的基本框架 𐟓Š 生物信息学其实就是一个对测序数据或者公共数据库的数据进行分析挖掘的过程。通过这些数据，你可以找到和疾病相关的基因、蛋白或者信号通路，为课题找找方向，甚至发表SCI文章。数据库和软件学习 𐟒𛊊生信分析主要分为两部分：数据库和软件学习。数据库方面，你可以学习如何使用现有的生信可视化网站，进行预测检索或者一站式出图。常见的数据库有GEPIA、Cbioportal、Oncomine、KM-plotter和Timer等。软件和编程方面，主要学习Cytoscape和GSEA这两个软件。编程语言方面，R语言是个不错的选择，特别适合医学生。你需要掌握基本的R语言语法规则、可视化作图、统计分析、数据清洗以及解决具体问题的能力。从易到难，逐步复现分析 𐟧슊第二步是从易到难，对生信文章进行复现分析。不求完整复现，但求能一步步按正确的方法操作下来。在这个过程中，你肯定会遇到很多bug或者不理解的地方，这时候就要发挥网络平台和社群的力量了。迁移应用分析 𐟌 第四步是根据最新的研究热点，进行新的迁移应用分析。比如最近的新冠疫情，不同场景的再应用，也催生了不少相关的生信文章。还有多组学分析、泛癌分析、m6A甲基化分析、可变剪切、SNP分析等等。个人经验分享 𐟓š 我自己已经发表了15篇SCI文章，累计影响因子90+，参与过三个国自然应用项目。曾经在美国斯坦福大学实验室工作过三年。最近空闲时间多，想带几个徒弟，教他们生信分析。全程手把手教学，小白也能学会！让你们零基础就能上手发SCI！课程内容 𐟓– 第1节：文献及方案讲解第2节：R语言安装、TCGA/GEO数据下载与处理第3节：差异分析、Cox+Lasso的风险模型构建与验证第4节：独立预后、临床特征相关性及免疫微环境分析第5节：药物敏感性、富集分析第6节：WGCNA分析、HPA数据库分析第7节：单基因免疫微环境、GSEA分析第8节：框架讲解总结 𐟓 生物信息学其实并没有你想象的那么难，只要你有兴趣和毅力，完全可以快速入门并发表自己的研究成果。希望这些小技巧能帮到你，祝你早日成为生物信息学的大佬！如果有任何问题或者需要进一步的指导，随时联系我哦！

𐟔Ÿ大生信数据库，你不可不知！ 𐟓š 一、NCBI的GEO数据库：数据丰富，涵盖疾病、肿瘤等各类信息，单细胞测序技术也在这里得以广泛应用，是生信分析的宝藏之地！ 𐟔 二、文献检索神器Pubmed：轻松检索新旧文献，掌握研究进展，为生信分析提供思路与参考。 𐟒‰ 三、临床表型数据库NHANSE与SEER：孟德尔随机研究的热门，揭示暴露与结局的因果关系，为流行病学研究提供有力支持。 𐟧젥››、Biobank数据库：大规模队列的GWAS数据等你来挖掘，为科研提供更多可能。 𐟓Š 五、TCGA数据库：信息全面，临床指标丰富，是了解样本情况、实验与对照信息的绝佳选择。 𐟔젥…�GEPIA与GEPIA2：支持TCGA和GTEx联合分析，提升差异表达的准确性，助力基因表达与预后分析。 𐟧頤𘃣€Cbioportal：对TCGA突变数据进行整体评估与单个基因突变预后分析，提供自定义基因队列及下载功能。 𐟒Š 八、UALCAN数据库：深入研究TCGA数据的RNA-seq，包括miRNA，并预测药物靶点，是GEPIA的有益补充。 𐟓𗠤𙝣€TCIA影像组与病理组：在多模态研究中发挥重要作用，与临床、组学数据关联紧密，是科研的新兴热点。 𐟒‰ 十、The Human Protein Atlas：提供免疫组化图，省去繁琐实验，审稿人最爱！快来探索这些生信数据库吧！

如何在短时间内快速入门生信分析？很多人对生信分析感到迷茫，其实生信分析就是对测序数据或公共数据库的数据进行分析挖掘，找到与疾病相关的基因、蛋白或信号通路等，为课题研究方向提供参考，甚至可以发表生信类SCI文章。首先，生信分析主要分为两部分：数据库学习和软件编程。 1️⃣ 数据库学习学习如何使用现有的生信可视化网站进行预测检索或一站式出图。常见的数据库包括GEPIA、Cbioportal、Oncomine、KM-plotter和Timer等。学会如何在生信分析网站上下载基因测序数据、临床患者资料和预测分析结果，再用软件或编程语言进行二次分析。常见的数据库包括GEO、TGCA、ArrayExpress、JASPAR和StarBase等。 2️⃣ 软件和编程软件部分主要学习Cytoscape和GSEA这两个软件。编程部分可以选择R语言、Perl、Python、JAVA和Linux等。对于医学生来说，学习R语言就够用了。 3️⃣ R语言学习要解决五大难题了解基本的R语言语法规则；学会用R语言进行可视化作图；学会用R语言进行统计分析；学会用R语言进行数据清洗；学会用R语言解决生信中的具体问题，比如免疫浸润的相关分析，基因组中常见的TMB该怎么计算等。其次，选择最有效的生信学习路径。任何学习路径都有其相似之处，都遵循学习-模仿-交流-创新四步走。第一步：阅读生信相关文献，了解生信的基本分析套路和宏观逻辑框架。第二步：按照从易到难的原则，对生信文章进行复现分析，不求完整复现，但求能一步步按正确的方法操作下来。第三步：操作过程中肯定遇到很多bug或者自己不理解的地方，这时候就要发挥网络平台和社群的力量了。第四步：根据最新的研究热点，结合现有的模块逻辑和科研热点，进行新的迁移应用分析。比如最近的新冠疫情，不同场景的再应用，也催生了不少相关的生信文章。还有多组学分析、泛癌分析、m6A甲基化分析、可变剪切、SNP分析等等。说了这么多，相信大家也有了一定的了解。这里整理了一些绘图的生信作图代码，分享给大家，白嫖拿去学习！

生信分析快速入门指南：从零到发表SCI 生信分析就是对测序数据或者公共数据库的数据进行分析挖掘，找到和疾病相关的基因、蛋白或者信号通路等等。这个过程可以为课题研究方向提供线索，甚至可以发表生信类的SCI文章。一、生信分析的核心：数据库和软件编程 𐟓ˆ𐟒𛊥�𙠦•𐦍“ 生信分析离不开数据库的支持。首先，要学会如何使用现有的生信可视化网站，进行预测检索或者一站式出图。常见的数据库包括GEPIA、Cbioportal、Oncomine、KM-plotter和Timer等。其次，要学会如何在生信分析网站上下载基因的测序数据、临床患者资料和预测分析的结果，再用软件或者编程语言进行二次分析。常见的数据库包括GEO、TGCA、ArrayExpress、JASPAR和StarBase等。软件和编程软件和编程是生信分析的另一大块。对于医学生来说，学习R语言就够用了。R语言的学习需要解决以下几个难题：了解基本的R语言语法规则学会用R语言进行可视化作图掌握R语言的统计分析方法学会用R语言进行数据清洗解决生信中的具体问题，比如免疫浸润的相关分析，基因组中常见的TMB该怎么计算等。无痛生信SCI 如果你不想学R语言又想发生信，可以考虑学习Cytoscape和GSEA这两个软件。这两个软件可以帮助你快速上手生信分析，发表SCI文章。总结生信分析是一个需要不断学习和实践的过程。通过掌握数据库和软件编程，你可以从零开始，逐步掌握生信分析的技巧，最终发表自己的研究成果。加油！𐟒ꀀ

2024年生信分析必备：十大数据库详解大家好！今天为大家带来一份超实用的生物信息学资源清单，适合所有生物信息学的小伙伴们。以下是2024年必知的十大数据库，赶紧收藏吧！ 𐟌Ÿ【NCBI GEO】𐟓Š：单细胞数据的宝库，疾病研究的好帮手。 𐟔【PubMed】𐟓š：文献检索的全能王，生信分析的起点。 𐟧죀NHANES】𐟓ˆ：流行病学研究的火种，孟德尔随机的摇篮。 𐟔죀Biobank】𐟧쯼šGWAS数据的金矿，遗传学奥秘的挖掘者。 𐟓ˆ【TCGA】𐟓Š：多组学数据的宝库，样本齐全的科研天堂。 𐟗𚯸【GEPIA】𐟗𚯸：差异分析和预后分析的神器，TCGA数据的好帮手。 𐟧죀Cbioportal】𐟧쯼š突变数据的全景图，预后分析的好帮手。 𐟖𜯸【UALCAN】𐟖𜯸：深入研究RNA-seq，预测药物靶点的利器。 𐟎裀TCIA】𐟎诼š影像组学与病理组学的结合，多模态研究的未来。 𐟌【The Human Protein Atlas】𐟌：免疫组化图谱，疾病研究的新视角。这些数据库不仅能为你的研究提供丰富的数据资源，还能帮助你在生信分析的道路上少走弯路，快速达到科研的高峰。赶紧收藏这份清单，让你的生信分析事半功倍！

医学小白必看：生信分析入门指南嘿，医学界的小伙伴们！有没有想学生信分析却觉得太复杂而不敢尝试的？别担心，今天我就带你轻松入门！刚开始学习生信分析时，先了解一下这六个基础分析步骤：数据下载及预处理筛选疾病相关的差异表达分子基因注释与功能分类从差异表达分子中筛选关键基因分析关键基因与临床特征/预后的关联结合实例来学习的话，推荐一篇文章——《基于生物信息学分析筛选卵巢癌预后相关的核心基因》。这篇文章于2022年发表在《临床与实验病理学杂志》上，整篇文章包括筛选差异分子、进行功能注释、构建互作网络以及预测临床意义并验证。通过解读这类生信类文献，你可以梳理出生信分析文章的大致思路：借助数据库筛选出关键分子，最后通过少量实验验证得出结论。这是简单的生信入门方式，而更复杂的分析及算法可能需要根据实际情况编写代码。下面推荐一些生信分析的在线工具：常用的基因表达数据库：GEO、TCGA 常见的TCGA数据挖掘可视化网站：cBioPortal、GEPIA、UALCAN 差异表达分析工具：GEO2R 功能富集分析工具：GSEA、DAVID、KEGG 网络图构建工具：STRING、cytoscape 希望这些资源能帮到你，轻松入门生信分析！𐟒ꀀ

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