当前位置：网站首页 » 导读 » 内容详情

泛癌分析友好期刊新上映_国家级期刊发表价目表(2024年12月抢先看)

内容来源：合毅科技所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

泛癌分析友好期刊

公共数据库纯生信发7.4分，如何做到？ 𐟎‰ 干货满满！这篇文章完全基于公共数据库，没有任何实验数据，竟然还能拿到7.4分的高分！𐟔劊𐟓š 文章采用了纯生信的方法，所有数据都来自公共数据库。免疫组化分析直接使用了HPA数据库，真是做到了极致！𐟒ꊊ𐟒ᠧ”𑤺Ž没有实验数据，对生信部分的要求自然更高。文章中使用了1548个程序性细胞死亡相关基因，涵盖了铁死亡、铜死亡、焦亡等多种死亡方式。𐟌 𐟔砤𝜨€…还收集了10种常用的机器学习算法，组合成101种不同的模型，最终选择了表现最佳的模型。此外，还加入了泛癌分析作为验证，这种做法在最近越来越流行。𐟓ˆ 𐟓Š 总的来说，这篇文章内容丰富，思路清晰，复现起来相对容易。快来学习一下吧！𐟌Ÿ

张泽民新文！揭秘结直肠癌 𐟎‰ 张泽民院士团队再次发表重磅文章！上个月他们刚刚在Cell和National Science Review上发表了泛癌肿瘤浸润B细胞的研究，现在又带来了Nature Cancer上的新发现。这篇文章提供了丰富的代码，值得深入学习。 𐟔 通过整合约200名捐赠者的结直肠癌单细胞转录组数据，研究团队揭示了结直肠癌（CRC）患者的分层以及不同的免疫逃逸机制。这些成果昨天发表在了《Nature Cancer》期刊上。 𐟓š 文章引用信息： Chu, X., Li, X., Zhang, Y. et al. Integrative single-cell analysis of human colorectal cancer reveals patient stratification with distinct immune evasion mechanisms. Nat Cancer (2024). 𐟒ᠦŽ⧴⨿™篇文章中的代码，你将能够学习到如何进行单细胞数据分析，以及如何利用这些数据来揭示肿瘤的免疫逃逸机制。欢迎加入我们的交流群，一起探讨这个领域的最新进展。

生信分析全流程：从数据到图表 𐟔 生信数据分析从TCGA、ICGC到cBioportal，掌握GEO数据下载与整理技巧。差异分析、WGCNA、GSEA、ssGSEA、GSVA等高级分析方法。免疫浸润富集分析、转录因子网络、ABSOLUTE ESTIMATE等前沿技术。 𐟓Š 统计分析 t检验、方差分析、卡方检验、秩和检验、线性回归、Logistic回归、Cox回归、Lasso回归、随机森林等。 𐟖𜯸 作图技巧列线图、Nomogram、Sankey图、桑基图、瀑布图等多种图表展示。 𐟌 泛癌分析支持多组学联合分析、单细胞测序数据整理、差异分析、多芯片联合分析。 𐟔젩Ω𕋦补ž‹建立非肿瘤生信的实操流程，如心梗预测模型的评价。免疫微环境、Nomogram、ceRNA网络构建、ROC曲线分析。 𐟓š 核心知识点单细胞测序数据的质控、Cytoscape软件精讲、降维分析。单基因泛癌分析、单细胞测序细胞亚群的区分、多组学分析。 𐟒ᠥꌤ🡥𗩀š路的筛选新的细胞亚群的鉴定、基因Signature的构建。如何结合生信热点发前沿文章。 𐟑袀𐟏려𘀥﹤𘀦Œ‡导生物信息学（医学）一对一指导，生存分析、PPI、Hubcytoscape整体思路部分。 𐟌Ÿ 公共必学部分 GEO、TCGA数据库，数据下载处理，ID转换，差异分析。火山图、热图、GO、KEGG等。

细胞与机器学习联姻，生信分析新篇章！在生物信息学的浩瀚海洋中，有两个领域近年来备受瞩目：细胞信号转导（Cellular Signaling）和机器学习（Machine Learning）。当这两者相遇，会产生怎样的化学反应呢？让我们一探究竟！ 𐟌Ÿ 选题创新：这篇文章集成了18种细胞信号转导形式，以及线粒体的多热点串联，从选题上就显示了与众不同的创新力。 𐟒ᠥˆ†析方法创新：运用了10种机器学习算法和多组学分析，展现了高端分析技术的魅力。 𐟓Š 思路设计创新：这篇文章几乎涵盖了常规生信的所有经典分析模式，包括预后模型构建、分型分析、泛癌分析，展示了生物信息学的多样性和深度。这篇文章不仅在选题上独具匠心，而且在分析方法和思路设计上也展现了极高的创新性。它的出现预示着生信分析的新篇章，值得我们深入研究和探索。

单基因生信分析：从入门到进阶的五大思路嘿，大家好！今天咱们来聊聊生物信息学的那些事儿，特别是单基因生信分析。𐟓š 首先，单基因生信分析到底是啥？简单来说，就是从生物信息学的角度，深入探讨某个目标基因在大样本中的表达情况和功能。这不仅能让你的研究更贴近临床实际，还能让你的文章内容更丰富，质量更高。是不是很心动？那就赶紧往下看吧！常规思路：铜死亡单基因分析这个方法最简单也最实用。你只需要找到相关的基因数据，然后进行一些基本的统计分析，比如表达量的变化、与临床指标的相关性等等。虽然简单，但往往能发现一些意想不到的结果。干湿结合思路：铁死亡+非肿瘤疾病单基因分析+简单实验这个方法稍微复杂一点，但也不难。你可以先做一些基础的生物信息学分析，比如铁死亡相关的基因表达变化，然后再结合一些非肿瘤疾病的数据进行综合分析。最后，还可以做一些简单的实验来验证你的发现。这样不仅能增加研究的深度，还能让你的发现更有说服力。干湿结合思路：单基因泛癌分析+简单实验这个方法和上一个类似，但更侧重于肿瘤相关的研究。你可以先进行一些单基因的泛癌分析，看看这个基因在多种肿瘤中的表达情况，然后再结合一些简单的实验来揭示肿瘤的机制。这种方法特别适合那些对肿瘤研究感兴趣的小伙伴们。生信联合分析思路：基因家族+单基因分析这个方法就更高级了。你可以先进行一些基因家族的分析，看看这个基因家族在整体上的表达情况，然后再结合单基因的分析来探索基因之间的相互作用。这种方法不仅能让你更全面地了解某个基因家族，还能发现一些新的研究方向。生信联合分析思路：免疫相关单gene分析+单细胞数据分析这个方法特别适合那些对免疫学感兴趣的小伙伴们。你可以先进行一些免疫相关的单基因分析，看看这个基因在免疫系统中的表达情况，然后再结合单细胞数据分析来揭示免疫细胞的奥秘。这种方法不仅能让你更深入地了解免疫系统，还能为免疫相关疾病的研究提供新的思路。单基因生信分析的优势应用广泛：不管你是研究什么疾病、什么目的，单基因生信分析都能帮你找到切入点。基础入门：分析思路相对基础，非常适合初学者入门。灵活多变：既可以单独成文，也可以结合实验形成大课题，随你怎么玩！成本低收益高：它是增加数据量的利器，用最小的成本获得最大的收益。总结总之，单基因生信分析是一个非常强大且灵活的研究方法。无论你是初学者还是有一定经验的研究者，这项技术都能为你带来丰富的数据和新的发现。赶紧试试吧！𐟘Š𐟒က

𐟧짔Ÿ信小白自学攻略𐟌Ÿ 𐟔探索生信分析的奇妙世界，从零开始也能成为大神！𐟒ꊊ𐟓š首先，从GEO非肿瘤数据开始，练习R语言的常规分析技巧，如差异分析、功能富集分析等。 𐟒‰接着，深入TCGA肿瘤数据，复现预后模型，掌握文章思路，构建、验证模型准确性。 𐟧쥍•细胞测序是下一站的目的地，熟练掌握10x读取、质控等步骤，探索高变基因和降维技术。 𐟌泛癌分析将带你领略大型数据的魅力，学习如何循环读取与处理。 𐟎殺试编写自己的R包，学习function的调用和封装。 𐟐最后，掌握Python与Linux，构建生信数据库，你的自学之旅将告一段落。 𐟒–兴趣是最好的老师，一旦你热爱生信，将沉浸在这股心流中，享受探索的乐趣。不要放弃，坚持就是胜利！𐟏† 𐟔姎𐥜襰𑥼€始你的生信自学之旅吧！期待你在组会中大放异彩！✨

TCGA数据库深度分析：从单基因到多癌种 TCGA数据库提供了丰富的肿瘤组学数据，可以进行多种类型的生物信息学分析。以下是一些关键的分析内容： 𐟌 泛癌种表达分析：研究不同癌症类型之间的基因表达模式。 𐟔젥Ÿ𚥛 表达与突变负荷（TMB）和微卫星不稳定性（MSI）的相关性：探索基因表达与肿瘤突变和不稳定性的关系。 𐟛᯸ 单基因与免疫相关基因的关联：研究单个基因与免疫系统之间的关系。 𐟌🠥•基因与免疫浸润的相关性：分析单个基因如何影响免疫细胞的浸润。 𐟓ˆ 泛癌种Cox回归分析：预测不同癌症类型的生存率和风险因素。 𐟓Š 基因集与TMB、MSI的关联分析：从多个维度解析基因集与肿瘤特征的相关性。 𐟔젧™Œ症特异性表达分析：研究特定癌症类型的基因表达模式。 𐟓‰ 癌症特异性基因集分析：探索特定癌症类型的基因集变化。 𐟓ˆ 单基因高低表达群体的差异表达基因（DEGs）分析：比较不同表达水平的基因差异。 𐟔 癌症特异性诊断分析：利用基因表达数据辅助癌症诊断。 𐟌 网络构建：通过基因相互作用网络，理解不同癌症类型之间的联系。 𐟓Š 提取特定癌症类型的TPM矩阵、TMB矩阵、MSI矩阵、临床信息：获取特定癌症类型的详细数据。 𐟔젦取特定癌症类型的启动子甲基化数据、免疫细胞比例和免疫评分：研究特定癌症类型的表观遗传和免疫特征。这些分析方法可以帮助我们更深入地理解TCGA数据库中的肿瘤组学数据，从而为癌症研究和治疗提供新的见解。

𐟔 生信肿瘤研究：常见思路与技巧生信分析在肿瘤研究领域有着广泛的应用，涵盖了从数据挖掘到临床预测模型的构建等多个方面。以下是一些常见的生信肿瘤研究思路和方法： 𐟓Š 生信前期分析：包括实验设计、分析以及结果解读，指导实验方向，涵盖单基因泛癌、单基因单癌、单细胞测序以及多基因预后模型（如LASSO回归建模）等。 𐟓ˆ 临床数据应用：通过临床数据构建预测模型，并绘制ROC曲线、校准曲线和DCA曲线，以评估模型的性能。 𐟎蠧”Ÿ信绘图：提供多种图表绘制服务，包括热图、火山图、PCA图、ESTIMATE、通路图（富集分析）、差异分析火山图、气泡图、森林图等。 𐟒Š 分子对接与网络药理学：通过分子对接和网络药理学方法筛选药物，为肿瘤治疗提供新的思路。这些方法在肿瘤研究中相互结合，能够为科研人员提供全面的技术支持和数据分析服务。

分子对接与动力学模拟：科研新选择 𐟔 探索分子对接的奥秘，我们提供专业的分子对接服务，满足您对药物设计的一切需求。无论是普通对接、共价对接还是诱导契合对接，我们都能为您精准匹配。𐟔犊𐟒ꠥŠ襊›学模拟：利用Desmond动力学软件，我们提供快速且精准的动力学模拟服务。无论是膜蛋白还是普通蛋白，甚至是蛋白与小分子复合物的动力学模拟，我们都能轻松应对。𐟌€ 𐟓Š 虚拟筛选：通过精确的虚拟筛选，我们帮助您发现潜在的药物候选者。我们的服务包括交集靶点的获取、韦恩图的绘制以及药物-成分-靶点图、PPI、拓扑数据分析等，为您的科研工作提供强有力的支持。𐟔 𐟓ˆ 富集分析：我们进行GO/KEGG富集分析，为您揭示生物过程中的关键靶点。差异表达和ROC分析也是我们的强项，帮助您准确评估药物效果。𐟌Ÿ 𐟌 泛癌分析：通过泛癌分析和TCGA突变瀑布图，我们为您展示不同癌症类型之间的关联和差异。这些数据为您的癌症研究提供宝贵的参考。𐟏劊我们专注于提供高质量的分子对接、动力学模拟和虚拟筛选服务，助力您的科研工作取得突破。𐟚€

𐟔짔Ÿ信分析SCI全攻略𐟓ˆ 𐟔 生信分析SCI指导：从单基因到泛癌，从mRNA到miRNA，再到CeRNA，我们覆盖所有生信领域。无论是生物医学、生物信息学，还是数据库设计、微生物学，我们都有专业的指导思路。 𐟓š 生物信息学与统计分析：专攻生信分析、生物统计学、生物医药，我们提供全面的技术支持。 𐟒𛠦•𐦍†析与可视化：利用R语言、Python等工具，进行数据分析和可视化，助力你的研究。 𐟌 留学生生信分析：针对医学留学生，我们提供专业的生物信息学、统计分析指导。 𐟔砦•𐦍“设计与网页设计：从数据库设计到网页设计，我们提供全方位的技术支持。 𐟓ˆ 蛋白组学、基因测序、病理生理分析：涵盖生物化学与分子生物学、药理学、生态学、微生物学、免疫学、基因工程、药物化学、有机化学、核磁解析、药物分析、药用植物学、同源建模等领域。 𐟌Ÿ 生信分析小知识：提供生信分析作图、生信分析思路设计、单细胞生信分析等专业知识。 𐟓 纯生信分析：专注于生信分析的各个领域，提供专业的分析服务。 𐟔젧”Ÿ信医学SCI：助力你的生信医学研究，发表高质量SCI文章。 𐟓Š 生信医学数据分析：提供专业的数据分析服务，助力你的研究。

专栏内容推荐

1080 x 1165 · png
Shelterin的泛癌分析这么做可发13+！_研究_癌症_基因组
素材来自:sohu.com
600 x 581 · jpeg
泛癌的生信分析思路参考 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 696 · jpeg
泛癌的生信分析思路参考 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
602 x 654 · jpeg
基因集泛癌分析，重磅来袭 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

400 x 242 · jpeg
pan-cancer泛癌单基因文章套路(TCGA泛癌分析) - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1118 x 786 · jpeg
【Nature子刊】华西医院罗晗等使用泛癌单细胞分析揭示了肿瘤微环境中癌症相关成纤维细胞的异质性和可塑性-《转》译-转化医学网-转化医学核心门户
素材来自:360zhyx.com