想不做实验就发文章吗?这些工具让你文章轻松到手_分析_基因_信息学

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生物信息学在解读基因组、转录组和蛋白质组等高通量数据,挖掘和整合现有数据库数据等方面发挥着越来越重要的作用 。

目前,生物信息学已广泛应用于癌症、胃肠道疾病、中枢神经系统疾病、代谢性疾病、内分泌疾病和罕见病等不同类型疾病的研究。

生物信息学 6 个基础分析

(1)数据下载和预处理

(2)筛选疾病相关差异表达分子

(3)基因注释与功能分类

(4)构建分子互作网络

(5)从差异表达分子中筛选关键基因

(6)分析关键基因与临床特征的关联

以上是最基础的生信分析,刚接触生信分析的小伙伴可以从这几个分析入手。

我能不能做生信?生信难吗?

为了让大家更方便学习这几个基础分析,以下为大家分享一些常用的生信分析工具。

常用的基因表达数据库

GEO(/)

该数据库包含世界各地研究机构提交的高通量基因表达数据。已发表论文中的基因表达检测数据可通过 GEO 数据库查询。

随着数据库的普及,它已经扩展到包括其他高通量数据,如甲基化、染色质结构、基因组-蛋白质相互作用等。

GENEIOUS(/)

是一款综合性生物信息学软件,用于分析和处理生物信息学数据,支持序列比对和系统学分析、引物设计、克隆和限制性分析、使用 NCBI 和 EMBL、BLAST、蛋白质结构查看、自动化医学搜索等功能。

实用统计方法和技巧

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差异表达分析工具

GEO2R(/)

该工具可用于 GEO 数据库中表达谱芯片的进一步差异分析,可将 GEO 系列数据中的两组或多组样本进行比较,获得差异表达基因。

检索框内输入想要进行分析的芯片序列号,便可以获得火山图、表达密度图、样本分位数图、平均方差趋势图等等。

DAVID、KOBAS 与 GOplot()

在差异基因表达分析中,在获得显著差异基因后,需要分析这些基因参与哪些功能。

常见的有 GO 功能注释和 KEGG 通路富集分析。这里推荐使用在线分析工具 DAVID 与 KOBAS 进行 KEGG 通路富集分析,使用 GOplot 绘制高颜值的 GO 分析图。

想知道有哪些好用的生信分析工具?

以上分享的一些在线分析工具可能不足以进行进一步的研究,在这种情况下,将需要其他软件,包括: R、Python 和 Mother。这些软件具有广泛的功能,可以进行各种信息分析。

R 语言可用于信息分析的统计语言。主要用于结构化数据、生物信息学数据和其他数值数据的分析。

Python 也可以用于生物分析。广泛的库和工具可用于执行各种不同类型的信息分析。

Mothur 是一个强大的生物信息学分析包,用于 16S/18S rRNA 和扩增子序列分析。可以进行关键的生物信息学分析。

当然,对于想学习生物信息学的同学来讲,以上内容只是简略介绍。

接下来看看还有哪些值得学习的知识吧!

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本文作者:Karwai

排版:fs

配图来源:丁香实验设计团队

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