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07月15

發(fā)布于 15:32 市場(chǎng)活動(dòng)

為了讓大家快速全面掌握百邁客云APP使用，準(zhǔn)確、有效地解讀自己的項(xiàng)目分析結(jié)果，7月下旬開(kāi)始，我們推出了每周二13:30-15:00的線上【結(jié)果文件講解+數(shù)據(jù)挖掘】直播課，歡迎老師們參與，直播的最后我們有設(shè)置互動(dòng)抽獎(jiǎng)環(huán)節(jié)，期待老師們的加入！ 直播內(nèi)容安排   主題? 直播內(nèi)容? 日期? 會(huì)議鏈接? 轉(zhuǎn)錄組班? 有參轉(zhuǎn)錄組結(jié)題報(bào)告講解及常見(jiàn)數(shù)據(jù)挖掘? 7.20（周二）? [button size='small' style='' text='加入會(huì)議' icon='' icon_color='' link='https://meeting.tencent.com/s/VtKZDJMLGiYA' target='_blank' color='' hover_color='' border_color='' hover_border_color='' background_color='' hover_background_color='' font_style='' font_weight='' text_align='' margin=''] 轉(zhuǎn)錄組班? 無(wú)參轉(zhuǎn)錄組結(jié)題報(bào)告講解及常見(jiàn)數(shù)據(jù)挖掘? 7.27（周二）? [button size='small' style='' text='加入會(huì)議' icon='' icon_color='' link='https://meeting.tencent.com/s/0yeLghr2k4ar' target='_blank' color='' hover_color='' border_color='' hover_border_color='' background_color='' hover_background_color='' font_style='' font_weight='' text_align='' margin=''] 微生物班? 微生物多樣性結(jié)題報(bào)告講解及常見(jiàn)數(shù)據(jù)挖掘? 8.3（周二）? [button size='small' style='' text='加入會(huì)議' icon='' icon_color='' link='https://meeting.tencent.com/s/8Fdmw8FNFtq7' target='_blank' color='' hover_color='' border_color=''...

02月19

發(fā)布于 10:55 市場(chǎng)活動(dòng)

新年伊始，牛運(yùn)亨通，百邁客祝您開(kāi)工大吉！   新的一年，百邁客生物為了讓生物科研者更好的解讀基因、助力科研，在新春到來(lái)之際特舉行“恭賀新春、幸運(yùn)抽獎(jiǎng)”活動(dòng)。 活動(dòng)詳情如下： [vc_text_separator title='活動(dòng)時(shí)間' title_align='separator_align_left' border='no' border_color='' background_color='' text_color=''] 即日起至2021年2月28日 [vc_text_separator title='活動(dòng)獎(jiǎng)品' title_align='separator_align_left' border='no' border_color='' background_color='' text_color=''] 一等獎(jiǎng)：3000元項(xiàng)目代金券——100名 二等獎(jiǎng)：1000元項(xiàng)目代金券——200名 三等獎(jiǎng)：500元項(xiàng)目代金券——300名 四等獎(jiǎng)：精美紀(jì)念禮品一份——400名 [vc_text_separator title='參與方式' title_align='separator_align_left' border='no' border_color='' background_color='' text_color=''] 微信掃一掃參與抽獎(jiǎng) [vc_text_separator title='轉(zhuǎn)發(fā)有禮' title_align='separator_align_left' border='no' border_color='' background_color='' text_color=''] 進(jìn)入上方活動(dòng)頁(yè)面，獲取個(gè)人專屬海報(bào)后，分享給5個(gè)好友參與抽獎(jiǎng)活動(dòng)，即可獲贈(zèng)百邁客云課堂無(wú)門(mén)檻1000元培訓(xùn)課程抵用券，免費(fèi)在線學(xué)習(xí)300+培訓(xùn)課程。 部分課程： 查看更多課程>> 活動(dòng)規(guī)則 1、每個(gè)用戶限1次抽獎(jiǎng)機(jī)會(huì)。 2、代金券滿3萬(wàn)可用，不與其他優(yōu)惠活動(dòng)同享，有效期至3月31日，中獎(jiǎng)后代金券會(huì)自動(dòng)存入微信“我—卡包—券和禮品卡”中，請(qǐng)您在有效期內(nèi)聯(lián)系我們及時(shí)使用，所有代金券不得兌換現(xiàn)金，不設(shè)找零，僅可抵用一次。 3、紀(jì)念品將在活動(dòng)結(jié)束后工作人員將與您取得聯(lián)系，溝通派送事宜。 本活動(dòng)最終解釋權(quán)歸北京百邁客生物科技有限公司所有...

02月05

發(fā)布于 16:29 市場(chǎng)活動(dòng)

會(huì)員卡1：任選4個(gè)生信課程，5000元/年/人 會(huì)員卡2：任選6個(gè)生信課程，7000元/年/人 會(huì)員卡3：任選10個(gè)生信課程，10000元/年/人 會(huì)員卡4：任選13個(gè)生信課程，12000元/年/人 會(huì)員權(quán)益 1、免費(fèi)視頻包：百邁客云課堂現(xiàn)有價(jià)值近6千的收費(fèi)課程免費(fèi)看（除以上生信課程外） 2、免費(fèi)直播課程：所選課程對(duì)應(yīng)1年的直播觀看權(quán)限，觀看直播不限次。 3、免費(fèi)線下活動(dòng)：免費(fèi)參加線下會(huì)員活動(dòng)機(jī)會(huì)，會(huì)員活動(dòng)每年至少一次，活動(dòng)不僅有專家、有美食、有美酒同時(shí)還有美景與技術(shù)牛 4、會(huì)員卡3、4另贈(zèng)送百邁客第八屆全國(guó)功能基因組學(xué)峰會(huì)門(mén)票（峰會(huì)為>500人會(huì)議，現(xiàn)已舉辦7屆，每屆均有院士大牛參加，收獲絕對(duì)多） 5、收費(fèi)工具免費(fèi)用：生信課程中同樣分析可選擇代碼或在線工具實(shí)現(xiàn)，其中收費(fèi)在線工具可有3個(gè)月免費(fèi)使用權(quán) 6、購(gòu)課折扣（超過(guò)會(huì)員卡內(nèi)的課程，每增加一個(gè)可享7折優(yōu)惠） 7、所有會(huì)員卡需在購(gòu)買(mǎi)后1月內(nèi)選擇課程。 會(huì)員卡1、2所選的課程需在3個(gè)月內(nèi)兌換開(kāi)通； 會(huì)員卡3、4所選課程在購(gòu)買(mǎi)后6個(gè)月內(nèi)兌換開(kāi)通。 注：1、所有課程有效期從開(kāi)通之時(shí)開(kāi)始計(jì)算。2、所選課程有未上線的，可在上線后2個(gè)月內(nèi)選擇開(kāi)通。若上線課程在兌換開(kāi)通時(shí)間內(nèi)，則此條無(wú)效。 8、課程視頻有效期一年 9、所有套餐僅限購(gòu)買(mǎi)本人參加 注：表中直播時(shí)間為已確定的直播月份，后期會(huì)根據(jù)實(shí)際情況再次追加直播場(chǎng)次。 購(gòu)買(mǎi)以上任意一個(gè)生信課程，均可享受課程一年視頻觀看及參加一次課程直播權(quán)限。購(gòu)買(mǎi)百邁客試劑盒滿5000元，可贈(zèng)送生信單課程一個(gè) 套餐選課推薦 1、生信入門(mén)基礎(chǔ)課:零基礎(chǔ)R語(yǔ)言繪圖+生信入門(mén)課程（可組合：轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)挖掘+代謝蛋白生信課程） 2、基因組類課程：比較基因組學(xué)+基因家族分析課程（可組合：零基礎(chǔ)R語(yǔ)言繪圖+生信入門(mén)+GWAS+遺傳進(jìn)化+重測(cè)序分析課程） 3、群體類課程：GWAS+遺傳進(jìn)化課程+重測(cè)序分析課程（可組合：零基礎(chǔ)R語(yǔ)言繪圖+生信入門(mén)+比較基因組+基因家族分析課程） 4、轉(zhuǎn)錄調(diào)控類課程：轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)挖掘+代謝蛋白組學(xué)+ATAC分析課程（可組合：零基礎(chǔ)R語(yǔ)言繪圖+生信入門(mén)） 5、微生物多樣性課程：微生物多樣性生信分析課程+微生物數(shù)據(jù)挖掘課程（可組合：零基礎(chǔ)R語(yǔ)言繪圖+生信入門(mén)） 具體課程介紹 一、零基礎(chǔ)R語(yǔ)言繪圖課程 本課程主要是用R代碼來(lái)介紹方法的實(shí)現(xiàn)，實(shí)操性強(qiáng)。同時(shí)，本次課程會(huì)系統(tǒng)性對(duì)R語(yǔ)言基礎(chǔ)進(jìn)行講解，讓大家對(duì)R語(yǔ)言形成一個(gè)整體的思路?，F(xiàn)在開(kāi)源的R代碼很多，了解了基礎(chǔ)構(gòu)建，后面拿到開(kāi)源的代碼后就可以自己知道怎么修改，這些參數(shù)是什么了。對(duì)于后期R語(yǔ)言的自學(xué)是一個(gè)很好的敲門(mén)磚。 二、生信入門(mén)基礎(chǔ)課程 本課程主要針對(duì)沒(méi)有接觸過(guò)生信，而且沒(méi)有具體學(xué)習(xí)的生信方向，想了解入門(mén)生信的同學(xué)們。本課程涉及生信入門(mén)基礎(chǔ)的了解知識(shí)、常用的在線工具、以及涉及的幾種語(yǔ)言基礎(chǔ)介紹，讓你了解生信大概內(nèi)容，從而根據(jù)這些內(nèi)容了解自己想學(xué)習(xí)的方向，進(jìn)而一步步細(xì)化去學(xué)習(xí)研究。 三、轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)挖掘生信課程 本課程主要針對(duì)轉(zhuǎn)錄組結(jié)果數(shù)據(jù)的挖掘分析，將從常用的轉(zhuǎn)錄組生信分析基礎(chǔ)入手，帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)錄組分析中常用的分析方案、個(gè)性化分析軟件及其實(shí)現(xiàn)方法，其中包含熱點(diǎn)的WGCNA分析，熱圖繪制，差異基因分類分析等繪圖分析。滿足轉(zhuǎn)錄組文章常見(jiàn)分析展示需求。 四、代謝與蛋白組學(xué)生信課程 本課程主要針對(duì)代謝和蛋白組學(xué)結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，從代謝和蛋白組學(xué)結(jié)果文件入手，手把手教授個(gè)性化繪圖及分析技巧。 五、比較基因組生信分析課程 本課程主要從基礎(chǔ)生信操作開(kāi)始，從已發(fā)表的NG、NC等高水平文章入手，帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)并實(shí)際操作高分文章中圖形及分析是如何實(shí)現(xiàn)的，學(xué)習(xí)比較基因組學(xué)常用的分析方法，從而滿足文章后期發(fā)表的需求。 六、基因家族生信分析課程 近年來(lái)基因家族的生物信息學(xué)分析已經(jīng)成為大家研究的熱點(diǎn)，目前已經(jīng)表明許多重要的基因，如一些轉(zhuǎn)錄因子，都是以基因家族的形式存在。本課程系統(tǒng)的對(duì)基因家族進(jìn)行了生物信息分析，讓大家更加深入學(xué)習(xí)了解基因家族分析研究，從而進(jìn)一步豐富我們研究的內(nèi)容，提升文章檔次，實(shí)現(xiàn)科研成果的快速產(chǎn)出。 七、GWAS生信分析課程 本課程主要從實(shí)踐入手，重點(diǎn)講解 GWAS 分析中用到的各種分析方法與常用分析軟件。包括群體結(jié)構(gòu)分析、主成分分析、親緣關(guān)系分析、連鎖不平衡分析、單體型分析等內(nèi)容。從原始數(shù)據(jù)開(kāi)始，逐步完成分析內(nèi)容，并對(duì)分析內(nèi)容進(jìn)行整理與挖掘，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成更直觀的圖形來(lái)展示最終的分析結(jié)果。若您想做、準(zhǔn)備做或正在做GWAS相關(guān)的項(xiàng)目，那這個(gè)課程就很適合您，即可學(xué)會(huì)自己分析，同時(shí)了解分析過(guò)程中的參數(shù)設(shè)置，可以很好協(xié)助您的論文寫(xiě)作。 八、微生物多樣性生信分析課程 本課程將微生物多樣性生信分析中的每一個(gè)步驟以及每一步驟所涉及的參數(shù)都很明確的列了出來(lái)，詳細(xì)為大家進(jìn)行講解及實(shí)操演示，幫助大家更好的了解學(xué)習(xí)微生物多樣性分析的整個(gè)過(guò)程。 九、微生物多樣性數(shù)據(jù)挖掘分析課程 本次課程主要針對(duì)微生物多樣性數(shù)據(jù)的后期挖掘繪圖，主要利用R語(yǔ)言來(lái)進(jìn)行微生物多樣性相關(guān)圖形的繪制，從而實(shí)現(xiàn)自己可以分析繪制圖形，更重要的是自己可以根據(jù)不同雜志的要求，很快得出對(duì)應(yīng)的圖形。 十、重測(cè)序生信分析課程 本課程主要針對(duì)基于二代及三代測(cè)序的重測(cè)序分析。以實(shí)際操作為主，從序列比對(duì)開(kāi)始到突變位點(diǎn)的分析及應(yīng)用。包括常用的分析方法及工具軟件（BWA、GATK、Plink等）。讓大家能夠快速上手有關(guān)重測(cè)序的相關(guān)分析并為后續(xù)與突變相關(guān)的高級(jí)分析打下良好的基礎(chǔ)。 十一、遺傳進(jìn)化生信分析課程 本次課程主要講解群體遺傳進(jìn)化分析中常見(jiàn)分析內(nèi)容以及定制化繪制相關(guān)圖形，同時(shí)涵蓋高級(jí)分析，基因流、分化時(shí)間、群體歷史動(dòng)態(tài)三塊高級(jí)分析內(nèi)容。本課程主要面向初中級(jí)，且對(duì)遺傳進(jìn)化分析有需求的老師。 十二、ATAC生信分析課程 本課程主要從技術(shù)原理、實(shí)驗(yàn)步驟、生物信息學(xué)分析、文獻(xiàn)分享四大內(nèi)容向大家介紹ATAC-Seq技術(shù)。同時(shí)，本課程還涉及專門(mén)的生物信息學(xué)實(shí)操課程，帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)ATAC-Seq基本分析流程，其中包括數(shù)據(jù)質(zhì)控、Peak Calling、Motif分析等。從而幫助大家將ATAC-Seq運(yùn)用在自己的課題當(dāng)中。 ...

01月13

發(fā)布于 16:48 微生物

功能預(yù)測(cè)分析   基于樣品中的物種組成及豐度信息推測(cè)樣品中表型類型和功能組成及差異。包含PICRUSt2功能預(yù)測(cè)、FAPROTAX功能預(yù)測(cè)、BugBase表型預(yù)測(cè)、Tax4Fun2功能預(yù)測(cè)和真菌FunGuild表型預(yù)測(cè)。 一. PICRUSt2功能預(yù)測(cè) PICRUSt1軟件依賴于Greengene數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行物種比對(duì)、功能數(shù)據(jù)輸出。而Greengene數(shù)據(jù)庫(kù)在2013年之后就停止了更新，距今為止已有7年。隨著時(shí)間的推移，大量微生物基因組數(shù)據(jù)測(cè)序獲得，而停止更新的Greengene數(shù)據(jù)庫(kù)限制了PICRUSt的功能預(yù)測(cè)范圍。對(duì)于近年來(lái)測(cè)序獲得微生物功能功能信息無(wú)法進(jìn)行預(yù)測(cè)，滿足不了當(dāng)前的研究需求，為了補(bǔ)上這塊滿足科研工作者的需求，PICRUSt團(tuán)隊(duì)于近期升級(jí)了軟件，正式公布了PICRUSt2。 1）將待預(yù)測(cè)的OTU代表序列置于軟件中已有的系統(tǒng)發(fā)育樹(shù)中，而不是直接對(duì)OTU序列進(jìn)行分類學(xué)注釋； 2）不再基于GreenGene 16S數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行功能預(yù)測(cè)，其用于預(yù)測(cè)的參考基因組數(shù)據(jù)庫(kù)相比先前也已擴(kuò)大了10倍以上 參考文獻(xiàn)：Douglas G M, Maffei V J, Zaneveld J, et al. PICRUSt2: An improved and extensible approach for metagenome inference. bioRxiv, 2019. 功能組成分析：統(tǒng)計(jì)各樣品在不同分類層級(jí)上的功能組成。 注：橫坐標(biāo)為樣品名稱；縱坐標(biāo)為功能相對(duì)豐度百分比。 功能差異分析：統(tǒng)計(jì)各樣品或者各組在不同分類層級(jí)上的功能差異。 注：圖中不同顏色代表不同的樣品或分組。左圖所示為不同功能在兩個(gè)樣品或者兩組樣品中的豐度比例，中間所示為95%置信度區(qū)間內(nèi)功能豐度的差異比例，最右邊的值為校正后p值。   二. FAPROTAX功能預(yù)測(cè) FAPROTAX較適用于對(duì)環(huán)境樣本的生物地球化學(xué)循環(huán)過(guò)程（特別是碳、氫、氮、磷、硫等元素循環(huán)）進(jìn)行功能注釋預(yù)測(cè)。FAPROTAX是根據(jù)已發(fā)表的文獻(xiàn)手動(dòng)構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫(kù)，它把原核微生物的分類和代謝等功能對(duì)應(yīng)起來(lái)，目前收集自4600多個(gè)原核微生物的80多個(gè)功能分組7600多條功能注釋信息。 參考文獻(xiàn)：Louca S, Parfrey L W, Doebeli M. Decoupling function and taxonomy in the global ocean microbiome[J]. Science, 2016, 353(6305): 1272-1277. 三. BugBase表型預(yù)測(cè) BugBase是一種預(yù)測(cè)復(fù)雜微生物組內(nèi)功能途徑的生物水平覆蓋以及生物可解釋表型的方法。BugBase首先通過(guò)預(yù)測(cè)的16S拷貝數(shù)對(duì)OTU進(jìn)行歸一化，然后使用提供的預(yù)先計(jì)算的文件預(yù)測(cè)微生物表型。包括以下七方面：革蘭氏陽(yáng)性 （Gram...

09月09

發(fā)布于 16:05 轉(zhuǎn)錄調(diào)控

文章題目：High-resolution temporal dynamic transcriptome landscape reveals a GhCAL-mediated flowering regulatory pathway in cotton (Gossypium hirsutum L.) 發(fā)表期刊：Plant Biotechnology Journal 發(fā)表時(shí)間：2020年7月12 影響因子：8.1 研究?jī)?nèi)容：棉花花芽分化 研究對(duì)象：兩個(gè)早熟品種，兩個(gè)晚熟品種；每個(gè)品種6個(gè)時(shí)期 研究方法：轉(zhuǎn)錄組測(cè)序   前言 陸地棉(Gossypium hirsutum L.)是世界上最重要的纖維作物。在我國(guó)黃河流域和長(zhǎng)江流域棉區(qū)，實(shí)現(xiàn)早熟棉在小麥或者油菜后直播可以提高復(fù)種指數(shù)。而在西北內(nèi)陸棉區(qū)，春季氣溫低，秋季枯霜早，早熟棉既能提高棉花的霜前花率，還可以改善棉花品質(zhì)?；ㄑ糠只怯绊懚碳久奁贩N早熟的重要性狀，是棉花現(xiàn)蕾期、開(kāi)花期和成鈴期發(fā)育的基礎(chǔ)，花芽分化直接影響開(kāi)花時(shí)間?；ㄑ糠只侵参飶臓I(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)向生殖生長(zhǎng)過(guò)渡的標(biāo)志。當(dāng)進(jìn)入生殖生長(zhǎng)時(shí)，側(cè)芽變成花芽，花芽發(fā)育成果枝。果枝分化決定了開(kāi)花量、生殖能力和棉花產(chǎn)量。因此，早熟性狀及早熟棉品種在生產(chǎn)上顯得尤為重要。   結(jié)果 1、棉花莖尖的形態(tài)發(fā)育 在這項(xiàng)研究中，選擇了兩個(gè)早熟的陸地棉栽培品種CCRI50和Yanzao2，以及兩個(gè)晚熟的栽培品種國(guó)新棉11和STS458。與晚熟品種相比，早熟品種的花芽分化時(shí)間提前了10天，開(kāi)花時(shí)間提前了19天，整個(gè)生長(zhǎng)期縮短了33天（圖1a）。石蠟切片的組織學(xué)分析表明，在早熟品種Yanzao2和CCRI50中，花芽分化出現(xiàn)在第三片真葉展平時(shí)期（3TLS），而晚熟品種在第五真葉（5TLS）才出現(xiàn)花芽分化。? 圖1兩個(gè)早熟品種和兩個(gè)晚熟品種的比較   2、棉花不同發(fā)育階段的72個(gè)RNA文庫(kù)的轉(zhuǎn)錄組譜 在這里，為了研究棉花早期成熟調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的分子機(jī)制，我們選擇了兩個(gè)早熟品種和兩個(gè)晚熟品種，在花芽分化前后收集了莖尖樣品，并分析了它們的轉(zhuǎn)錄動(dòng)態(tài)。發(fā)現(xiàn)至少一個(gè)樣品中表達(dá)的基因共有49 000個(gè)。為了了解早熟和晚熟棉花品種發(fā)展的轉(zhuǎn)錄動(dòng)態(tài)，對(duì)所有樣品進(jìn)行了聚類分析（圖2a）和主成分分析（PCA）（圖2b）。結(jié)果表明，這些高密度時(shí)空轉(zhuǎn)錄本可以根據(jù)發(fā)育階段分為兩個(gè)類群，然后在每個(gè)類群中將早熟和晚熟品種分開(kāi)。 ?圖2早熟和晚熟品種六個(gè)發(fā)育階段之間的轉(zhuǎn)錄關(guān)系。   3、加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析（WGCNA） 將5312個(gè)基因用于WGCNA，產(chǎn)生10個(gè)不同的模塊（標(biāo)有不同的顏色）（圖3a，b）。幾乎80％的基因聚集在發(fā)育階段的模塊中（MEcyan，Megreen，MElightgreen，MEtan，MEsalmon和MEturquoise）（圖3b）。這些基因的動(dòng)態(tài)和階段或品種特異性表達(dá)模式可能反映了它們發(fā)揮的關(guān)鍵功能。 ?圖3差異表達(dá)基因的WGCNA   4、棉花從營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)向生殖生長(zhǎng)轉(zhuǎn)換相關(guān)基因的鑒定 MElightcyan模塊包含46個(gè)基因，其中包括29個(gè)轉(zhuǎn)錄因子。這些基因的表達(dá)模式與花芽分化階段相吻合，在3TLS時(shí)表達(dá)，并且兩個(gè)早熟品種中這些基因的表達(dá)水平始終高于兩個(gè)晚熟品種中的表達(dá)水平（圖4a）。在這個(gè)模塊中，GH_D07G0876的連接線（邊緣）數(shù)量最多，這是AtCAL基因的同源基因，命名為GhCAL（圖4c）。 ?圖4模塊MElightcyan的分析 5、GhCAL在調(diào)節(jié)從營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)到生殖生長(zhǎng)的轉(zhuǎn)換的功能驗(yàn)證 GhCAL過(guò)表達(dá)能夠使擬南芥顯著早花。GhCAL沉默的轉(zhuǎn)基因棉花顯著晚花，花芽分化與野生型相比顯著推遲。GhCAL表達(dá)的下降延遲了棉花從營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)到生殖生長(zhǎng)的過(guò)渡。?6、病毒誘導(dǎo)的GhAGL6-D09和GhAP1-A04沉默導(dǎo)致棉花開(kāi)花延遲為了探索GhCAL如何調(diào)節(jié)棉花開(kāi)花，分析了以GhCAL為中心的WGCNA基因網(wǎng)絡(luò)中具有更多連接線（邊緣）的其他基因的表達(dá)。編碼AGL6同源基因的GH_D09G0468和編碼AP1同源基因的GH_A04G1749分別被命名為GhAGL6-D09和GhAP1-A04。在GhCAL沉默的轉(zhuǎn)基因棉花品系中，GhAGL6-D09和GhAP1-A04的表達(dá)明顯較低，這可能是由于GhCAL表達(dá)的降低導(dǎo)致的，表明AGL6和AP1受GhCAL調(diào)控。GhAGL6-D09和?GhAP1-A04過(guò)表達(dá)能夠使擬南芥開(kāi)花時(shí)間明顯提前。同時(shí)，GhAGL6-D09和?GhAP1-A04沉默的棉花植株與對(duì)照相比，花芽分化和開(kāi)花時(shí)間顯著推遲。7、GhCAL-D07能夠與GhAGL6-D09 / GhAP1-A04形成異源二聚體先前的研究表明，某些MADSbox轉(zhuǎn)錄因子可能形成異二聚體以發(fā)揮調(diào)節(jié)作用。酵母雙雜交（Y2H）和雙分子熒光互補(bǔ)（BiFC）分析表明，GhCAL，GhAGL6-D09和GhAP1-A04這三種蛋白質(zhì)彼此相互作用，形成異二聚體。在擬南芥中，MADS-box轉(zhuǎn)錄因子可以形成特異性異二聚體，該異源二聚體與自身啟動(dòng)子區(qū)域的CArG-box結(jié)合并調(diào)節(jié)其自身表達(dá)。GhCAL可能與GhAGL6-D09和GhAP1-A04形成異源二聚體，結(jié)合啟動(dòng)子區(qū)域的CArG-box，然后調(diào)節(jié)它們的表達(dá)。8、GhCAL通過(guò)調(diào)節(jié)GhAP1A04和GhAGL6-D09介導(dǎo)棉花營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)向生殖生長(zhǎng)轉(zhuǎn)換的調(diào)控途徑在早熟品種中，GhCAL在3TLS表達(dá)。GhCAL與GhAGL6-D09形成異二聚體，可能與GhAGL6-D09啟動(dòng)子區(qū)域的CArG-box結(jié)合并誘導(dǎo)GhAGL6-D09的表達(dá)以啟動(dòng)花芽分化。在5TLS時(shí)，GhCAL / GhAGL6與GhAP1-A04形成異二聚體，可能與GhAP1-A04啟動(dòng)子區(qū)域的CArG-box結(jié)合并誘導(dǎo)GhAP1-A04的表達(dá)。GhCAL充當(dāng)整個(gè)途徑的調(diào)節(jié)中心，調(diào)節(jié)棉花從營(yíng)養(yǎng)期到生殖期的過(guò)渡，以誘導(dǎo)開(kāi)花。小編說(shuō)：本篇文章思路清晰，有幸和一作溝通后編輯此文，從實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)到后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘，功能驗(yàn)證穩(wěn)扎穩(wěn)打。那么作者是如何進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)以及我們是否有值得學(xué)習(xí)和參考的地方呢？首先作者挑選兩個(gè)早熟，兩個(gè)晚熟材料進(jìn)行表型調(diào)查和轉(zhuǎn)錄組測(cè)序后，拿到所有基因表達(dá)量數(shù)據(jù)后對(duì)表達(dá)量篩選，做了聚類圖和PCA，發(fā)現(xiàn)根據(jù)表達(dá)量可以把不同性狀、不同發(fā)育時(shí)期進(jìn)行分類。 百邁客云平臺(tái)可以在所有基因挖掘這里進(jìn)行所有基因篩選和PCA聚類（動(dòng)圖是示例數(shù)據(jù)）   然后作者利用高分文章利器：WGCNA分析，進(jìn)行數(shù)據(jù)深度挖掘和整理，推薦大家使用百邁客云平臺(tái)小工具WGCNA模塊，可以出來(lái)和作者同樣高大上的圖片。 登陸百邁客云平臺(tái)—小工具，即可使用分析（動(dòng)圖是示例數(shù)據(jù)）   然后作者根據(jù)一系列的功能驗(yàn)證最終鎖定控制花芽分化的基因，再次推薦大家使用百邁客轉(zhuǎn)錄組個(gè)性化（所有基因挖掘，差異基因挖掘，基因結(jié)構(gòu)挖掘）三大模塊和小工具（108款分析繪圖工具），下一篇高分文章就是你！   ...

09月07

發(fā)布于 13:39 科研工具

對(duì)于剛接觸高通量測(cè)序的小碩小博來(lái)說(shuō)，海量的測(cè)序數(shù)據(jù)和難于上青天的分析結(jié)果讓每一個(gè)初次接觸它的老師們都望而生畏。同樣的測(cè)序數(shù)據(jù)在生信大神的手里妙筆生花，開(kāi)出一朵朵美麗而迷人的SCI論文。同為科研人的你，甚至自己想要的結(jié)果文件都不知道在哪里找。而這個(gè)研究小麥課題的老師，做到了什么才能在短短兩年之內(nèi)發(fā)6篇測(cè)序相關(guān)的文章呢？ 作為一個(gè)科技服務(wù)工作者，自然能夠明白每一位老師的痛處和難點(diǎn)，不過(guò)現(xiàn)在都2020年了，再也不是一個(gè)轉(zhuǎn)錄組1萬(wàn)元的天價(jià)了，那么現(xiàn)在從原始的測(cè)序數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)挖掘直至最后完美的SCI論文圖表，究竟是怎么出來(lái)呢？ 雖然君子遠(yuǎn)庖廚，不過(guò)今天小編將為您帶進(jìn)后廚，為您娓娓道來(lái)。   1、首先我們需要原始數(shù)據(jù) 這部分?jǐn)?shù)據(jù)一般來(lái)自于兩種渠道：一種是老師做的建庫(kù)測(cè)序后拿到的原始數(shù)據(jù)，這部分?jǐn)?shù)據(jù)可以直接保存在百邁客云賬號(hào)下；另一種來(lái)自于已發(fā)表的轉(zhuǎn)錄組文章中的原始數(shù)據(jù)，關(guān)于這部分?jǐn)?shù)據(jù)，老師可以在NCBI上根據(jù)文章的鏈接查找下載，然后直接將數(shù)據(jù)保存在自己的賬號(hào)下，然后進(jìn)行后續(xù)分析。 2、一分鐘的分析任務(wù)投遞 選擇合適的分析APP   命名和選擇數(shù)據(jù)     選擇參考基因組及設(shè)置差異分組   任務(wù)提交后，根據(jù)樣本數(shù)據(jù)量，一般24-48h左右大家就可以看到一份完整的分析結(jié)題報(bào)告和分析數(shù)據(jù)了。 講到這里可能有人會(huì)問(wèn)：難道就這么簡(jiǎn)單？那人家好幾篇文章里面那些高大上的圖片都是大神用小工具做的嗎，小編可以負(fù)責(zé)任的告訴你們，不是的！我們還有很多隱藏功能： 第一：基因檢索。（小編選的蛋白是PPR蛋白，從4萬(wàn)多基因里面篩選出來(lái)60個(gè)PPR蛋白相關(guān)的基因，然后根據(jù)60個(gè)基因做GO分類圖）。   第二：WGCNA分析。這個(gè)分析主要是將基因模塊與表型數(shù)據(jù)或者表型樣本進(jìn)行關(guān)聯(lián)，從而快速的鎖定一批候選基因。     運(yùn)行后打開(kāi)是下圖這樣的，對(duì)此圖有疑惑的可以點(diǎn)擊圖片左側(cè)的攝像頭。     第三：最近很火的差異基因表達(dá)趨勢(shì)分析     第四：108款分析繪圖工具(73款常用工具免費(fèi)使用)。   具體這些工具如何使用？百邁客云還有哪些隱藏功能呢？歡迎大家持續(xù)關(guān)注，小編會(huì)定期為大家進(jìn)行分享。        ...

08月28

發(fā)布于 14:19 科研工具

一、登錄百邁客云平臺(tái) 下載谷歌瀏覽器，輸入網(wǎng)址https://international.biocloud.net/zh/user/login?，進(jìn)入百邁客云平臺(tái)登錄界面，輸入賬號(hào)密碼登錄。賬號(hào)為手機(jī)號(hào)或者是郵箱，初始密碼為123.bmk.   二、選擇合適的分析平臺(tái) 百邁客云包含農(nóng)學(xué)和醫(yī)學(xué)兩大類分析平臺(tái)，醫(yī)學(xué)分析平臺(tái)主要針對(duì)人、鼠數(shù)據(jù)的分析，包含：轉(zhuǎn)錄組、非編碼RNA、單基因病外顯子、腫瘤外顯子、重測(cè)序等數(shù)據(jù)分析，以及全轉(zhuǎn)錄組聯(lián)合分析；農(nóng)學(xué)分析平臺(tái)可以應(yīng)用到更多的物種，涵蓋轉(zhuǎn)錄組、非編碼RNA、微生物、蛋白、代謝等數(shù)據(jù)的分析，以及全轉(zhuǎn)錄組聯(lián)合分析等。點(diǎn)擊左側(cè)導(dǎo)航分析->農(nóng)學(xué)或者醫(yī)學(xué)打開(kāi)分析平臺(tái)列表頁(yè)面，點(diǎn)擊選擇您想要使用的分析平臺(tái)，打開(kāi)其詳細(xì)介紹頁(yè)面，該頁(yè)面可以看到該平臺(tái)的應(yīng)用領(lǐng)域``平臺(tái)介紹``技術(shù)背景``案例``課堂``版本記錄，點(diǎn)擊打開(kāi)軟件即可進(jìn)入到參數(shù)頁(yè)面。     三、創(chuàng)建項(xiàng)目名稱 為了方便數(shù)據(jù)、任務(wù)和報(bào)告的管理，我們將同屬于一個(gè)項(xiàng)目的內(nèi)容會(huì)放到一個(gè)項(xiàng)目中，因此進(jìn)行基本分析時(shí)需要先選擇一個(gè)項(xiàng)目，如果沒(méi)有項(xiàng)目也可以點(diǎn)擊+新建先創(chuàng)建一個(gè)項(xiàng)目，見(jiàn)下圖。     四、數(shù)據(jù)導(dǎo)入 針對(duì)FASTQ測(cè)序數(shù)據(jù)，選擇文件夾批量導(dǎo)入，雙端測(cè)序數(shù)據(jù)必須分別以_1.fq和_2.fq結(jié)尾，系統(tǒng)便會(huì)自動(dòng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行配對(duì)，而且多個(gè)目錄中的文件可以分多次導(dǎo)入進(jìn)來(lái)一起進(jìn)行分析。（在本公司進(jìn)行測(cè)序的數(shù)據(jù)會(huì)自動(dòng)推送到您的賬戶下，數(shù)據(jù)所在文件夾名稱為合同編號(hào)） 導(dǎo)入數(shù)據(jù)之后，可以根據(jù)自己的需要修改樣品ID，由于此處設(shè)置的ID會(huì)體現(xiàn)在分析報(bào)告和分析結(jié)果中，因此請(qǐng)慎重考慮后再設(shè)置，分析完成后不可再次修改。如果平臺(tái)上還沒(méi)有您自己的數(shù)據(jù)，請(qǐng)參考數(shù)據(jù)上傳先將您的數(shù)據(jù)傳到云平臺(tái)上。     四、基本參數(shù)設(shè)置 一般在這里選擇生信流程版本、設(shè)置報(bào)告名稱等基本參數(shù)，如果對(duì)于參數(shù)設(shè)置沒(méi)有特殊要求，推薦使用默認(rèn)參數(shù)。   五、選擇參考基因組（有參） 對(duì)于依賴參考基因組序列進(jìn)行分析的平臺(tái)，一定要選擇和分析數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的參考物種及組裝版本，不同版本的參考基因組的詳細(xì)信息可以點(diǎn)擊基因組版本詳情進(jìn)行查看。（一個(gè)項(xiàng)目只能使用一個(gè)版本的參考基因組進(jìn)行分析）     六、基因功能注釋（無(wú)參） 組裝方式： 轉(zhuǎn)錄組組裝方式?jīng)Q定了后續(xù)Unigenes庫(kù)的構(gòu)建和表達(dá)定量的策略以及分析結(jié)果的可靠性.根據(jù)實(shí)際情況選擇轉(zhuǎn)錄組組裝方式。分開(kāi)組裝是對(duì)每個(gè)樣品數(shù)據(jù)單 獨(dú)組裝；合并組裝是將所有樣品放在一起組裝；分組組裝適合于不同品種（或者是變異種）的組裝，將相同品種的樣品合并組裝，然后將每組的組裝結(jié)果 進(jìn)行合并去冗余。合并組裝獲得的Unigene庫(kù)更完整、冗余度更低,因此Trinity官方亦推薦使用合并組裝，以便進(jìn)行后續(xù)的表達(dá)定量和差異表達(dá)分析. 注釋物種 為了提高注釋分析的效率(縮短比對(duì)比對(duì)時(shí)間)以及獲得有效的注釋信息,在選擇注釋物種時(shí),應(yīng)盡量選擇包含物種最確切的數(shù)據(jù)庫(kù).（如果分析物種為真菌類，一定要選擇真菌選項(xiàng)，否則會(huì)影響組裝效果）     七、差異分組設(shè)置 根據(jù)實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)以及樣品信息，進(jìn)行分組的設(shè)置，流程據(jù)此進(jìn)行差異比較分析，此處只支持兩組間比較，可添加多個(gè)差異分組。FDR值一般推薦選擇0.01，差異倍數(shù)閾值一般推薦選擇（此處的參數(shù)和差異分組在后期報(bào)告?zhèn)€性化中可再次進(jìn)行修改）   八、生成標(biāo)準(zhǔn)分析報(bào)告 參數(shù)設(shè)置完成之后，可以點(diǎn)擊保存參數(shù)，方便之后進(jìn)行重新分析或者基于本次參數(shù)進(jìn)行修改后再次分析；一切準(zhǔn)備就緒后，點(diǎn)擊提交將任務(wù)提交到百邁客云計(jì)算集群上，根據(jù)不同分析平臺(tái)、不同數(shù)據(jù)量等待大概2小時(shí)到3周的時(shí)間完成項(xiàng)目分析，獲取到標(biāo)準(zhǔn)分析報(bào)告。 報(bào)告查看，點(diǎn)擊項(xiàng)目（管理）?->?我的項(xiàng)目打開(kāi)項(xiàng)目列表，找到之前提交任務(wù)時(shí)選擇的項(xiàng)目，點(diǎn)擊項(xiàng)目名稱打開(kāi)該項(xiàng)目，即可看到新生成的分析報(bào)告記錄，點(diǎn)擊報(bào)告名稱查看詳細(xì)報(bào)告。 點(diǎn)擊報(bào)告右上角的項(xiàng)目結(jié)果下載，可以選擇下載HTML報(bào)告、PDF報(bào)告和結(jié)果數(shù)據(jù)（尾款結(jié)清后）。HTML報(bào)告只包括分析報(bào)告的html文件及一個(gè)src文件夾，展示了部分結(jié)果；PDF報(bào)告是根據(jù)HTML報(bào)告轉(zhuǎn)換而來(lái)，方便您進(jìn)行報(bào)告打?。唤Y(jié)果數(shù)據(jù)包含了項(xiàng)目中所有結(jié)果文件，一般比較大，會(huì)通過(guò)FTP進(jìn)行下載，請(qǐng)耐心等待下載。   ...

08月28

發(fā)布于 13:40 科研工具

一、登錄百邁客云平臺(tái) 下載谷歌瀏覽器，輸入網(wǎng)址https://international.biocloud.net/zh/user/login?，進(jìn)入百邁客云平臺(tái)登錄界面，輸入賬號(hào)密碼登錄。賬號(hào)為手機(jī)號(hào)或者是郵箱，初始密碼為123.bmk.   二、選擇合適的分析平臺(tái) 百邁客云包含農(nóng)學(xué)和醫(yī)學(xué)兩大類分析平臺(tái)，醫(yī)學(xué)分析平臺(tái)主要針對(duì)人、鼠數(shù)據(jù)的分析，包含：轉(zhuǎn)錄組、非編碼RNA、單基因病外顯子、腫瘤外顯子、重測(cè)序等數(shù)據(jù)分析，以及全轉(zhuǎn)錄組聯(lián)合分析；農(nóng)學(xué)分析平臺(tái)可以應(yīng)用到更多的物種，涵蓋轉(zhuǎn)錄組、非編碼RNA、微生物、蛋白、代謝等數(shù)據(jù)的分析，以及全轉(zhuǎn)錄組聯(lián)合分析等。點(diǎn)擊左側(cè)導(dǎo)航分析->農(nóng)學(xué)或者醫(yī)學(xué)打開(kāi)分析平臺(tái)列表頁(yè)面，點(diǎn)擊選擇您想要使用的分析平臺(tái)，打開(kāi)其詳細(xì)介紹頁(yè)面，該頁(yè)面可以看到該平臺(tái)的應(yīng)用領(lǐng)域``平臺(tái)介紹``技術(shù)背景``案例``課堂``版本記錄，點(diǎn)擊打開(kāi)軟件即可進(jìn)入到參數(shù)頁(yè)面。   三、創(chuàng)建項(xiàng)目名稱 為了方便數(shù)據(jù)、任務(wù)和報(bào)告的管理，我們將同屬于一個(gè)項(xiàng)目的內(nèi)容會(huì)放到一個(gè)項(xiàng)目中，因此進(jìn)行基本分析時(shí)需要先選擇一個(gè)項(xiàng)目，如果沒(méi)有項(xiàng)目也可以點(diǎn)擊+新建先創(chuàng)建一個(gè)項(xiàng)目，見(jiàn)下圖。   四、數(shù)據(jù)導(dǎo)入 針對(duì)FASTQ測(cè)序數(shù)據(jù)，選擇文件夾批量導(dǎo)入，雙端測(cè)序數(shù)據(jù)必須分別以_1.fq和_2.fq結(jié)尾，系統(tǒng)便會(huì)自動(dòng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行配對(duì)，而且多個(gè)目錄中的文件可以分多次導(dǎo)入進(jìn)來(lái)一起進(jìn)行分析。（在本公司進(jìn)行測(cè)序的數(shù)據(jù)會(huì)自動(dòng)推送到您的賬戶下，數(shù)據(jù)所在文件夾名稱為合同編號(hào)） 導(dǎo)入數(shù)據(jù)之后，可以根據(jù)自己的需要修改樣品ID，由于此處設(shè)置的ID會(huì)體現(xiàn)在分析報(bào)告和分析結(jié)果中，因此請(qǐng)慎重考慮后再設(shè)置，分析完成后不可再次修改。如果平臺(tái)上還沒(méi)有您自己的數(shù)據(jù)，請(qǐng)參考數(shù)據(jù)上傳先將您的數(shù)據(jù)傳到云平臺(tái)上。 ！注：1.各組學(xué)導(dǎo)入數(shù)據(jù)樣本個(gè)數(shù)要一致 ????2.circRNA數(shù)據(jù)選擇去核糖體建庫(kù)則與lncRNA共用一套數(shù)據(jù)，無(wú)需單獨(dú)導(dǎo)入（百邁客建庫(kù)方法為去核糖體建庫(kù)）；選擇去線性建庫(kù)則需要單獨(dú)導(dǎo)入數(shù)據(jù)     五、選擇樣本對(duì)應(yīng)關(guān)系 為了方便后面的聯(lián)合分析內(nèi)容，需要將各RNA項(xiàng)目里的數(shù)據(jù)按照對(duì)應(yīng)關(guān)系統(tǒng)一編號(hào)，有幾組對(duì)應(yīng)關(guān)系則在左側(cè)添加幾組，再?gòu)挠覀?cè)的lncRNA樣品池和miRNA樣品池中選擇對(duì)應(yīng)的樣本添加到分組。其中默認(rèn)按鈕可以按照數(shù)字的順序快速添加對(duì)應(yīng)關(guān)系。     六、選擇參考基因組 對(duì)于依賴參考基因組序列進(jìn)行分析的平臺(tái)，一定要選擇和分析數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的參考物種及組裝版本，不同版本的參考基因組的詳細(xì)信息可以點(diǎn)擊基因組版本詳情進(jìn)行查看。如果云上沒(méi)有您需要的參考基因組，您可以聯(lián)系對(duì)應(yīng)的運(yùn)營(yíng)將您提供的基因組文件部署到云平臺(tái)上，供您使用。（注：一個(gè)項(xiàng)目只能使用一個(gè)版本的參考基因組進(jìn)行分析）     七、參數(shù)設(shè)置 流程版本號(hào)可以選擇默認(rèn)的最新版本 Lib_type為窗體頂端 Lib_type ：lncRNA建庫(kù)方式，fr-firststrand表示測(cè)序數(shù)據(jù)中，reads2方向與轉(zhuǎn)錄本方向一致；fr-unstranded為非鏈特異性建庫(kù)；fr-secondstrand 表示read1方向與轉(zhuǎn)錄本方向一致(百邁客lncRNA的建庫(kù)方式為fr-firststrand） lncRNA分析中反式靶基因預(yù)測(cè)方法： 樣本少的時(shí)候可以選擇基于序列方法，樣本數(shù)較多（大于5）推薦使用基于共表達(dá)分析方法。 miRNA的長(zhǎng)度范圍和接頭序列可根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行填寫(xiě)，主要是為了過(guò)濾原始數(shù)據(jù)中的街頭，默認(rèn)參數(shù)為百邁客使用的序列 circRNA預(yù)測(cè)軟件：給出三種預(yù)測(cè)方法，CIRI和find_circ是兩個(gè)不同的預(yù)測(cè)軟件，可以分別選擇其中一個(gè)軟件進(jìn)行預(yù)測(cè)，CIRI+find_circ是將兩個(gè)軟件預(yù)測(cè)的結(jié)果取交集作為最終的結(jié)果，（此選項(xiàng)可能會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果偏少） 八、差異分組設(shè)置 根據(jù)實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)以及樣品信息，進(jìn)行分組的設(shè)置，流程據(jù)此進(jìn)行差異比較分析，此處只支持兩組間比較，可添加多個(gè)差異分組。 DEseq2軟件適用于有生物學(xué)重復(fù)的項(xiàng)目，edgeR適用于無(wú)生物學(xué)重復(fù)的項(xiàng)目，選擇第一個(gè)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)識(shí)別項(xiàng)目類型選擇對(duì)應(yīng)的軟件 FDR值一般推薦選擇0.01，差異倍數(shù)閾值一般推薦選擇2.（此處設(shè)置的的參數(shù)和差異分組在后期報(bào)告?zhèn)€性化中可再次進(jìn)行修改）   九、聯(lián)合分析參數(shù) 構(gòu)建共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)的篩選條件為共表達(dá)相關(guān)性閾值和共表達(dá)相關(guān)性分析中顯著性閾值兩個(gè)參數(shù)，其中共表達(dá)相關(guān)性閾值越大，顯著性閾值越小，則條件越嚴(yán)格。 構(gòu)建ceRNA網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系對(duì)的篩選條件為ceRNA超幾何檢驗(yàn)fdr值、ceRNA超幾何檢驗(yàn)p值、ceRNA共享的miRNA數(shù)目三個(gè)參數(shù)，其中fdr值和P值越小，共享miRNA數(shù)目越大則篩選條件越嚴(yán)格。 圖中參數(shù)為推薦參數(shù)   十、生成標(biāo)準(zhǔn)分析報(bào)告 參數(shù)設(shè)置完成之后，可以點(diǎn)擊保存參數(shù)，方便之后進(jìn)行重新分析或者基于本次參數(shù)進(jìn)行修改后再次分析；一切準(zhǔn)備就緒后，點(diǎn)擊提交將任務(wù)提交到百邁客云計(jì)算集群上，根據(jù)不同分析平臺(tái)、不同數(shù)據(jù)量等待大概2小時(shí)到3周的時(shí)間完成項(xiàng)目分析，獲取到標(biāo)準(zhǔn)分析報(bào)告。 報(bào)告查看，點(diǎn)擊項(xiàng)目（管理）?->?我的項(xiàng)目打開(kāi)項(xiàng)目列表，找到之前提交任務(wù)時(shí)選擇的項(xiàng)目，點(diǎn)擊項(xiàng)目名稱打開(kāi)該項(xiàng)目，即可看到新生成的分析報(bào)告記錄，點(diǎn)擊報(bào)告名稱查看詳細(xì)報(bào)告。 點(diǎn)擊報(bào)告右上角的項(xiàng)目結(jié)果下載，可以選擇下載HTML報(bào)告、PDF報(bào)告和結(jié)果數(shù)據(jù)（尾款結(jié)清后）。HTML報(bào)告只包括分析報(bào)告的html文件及一個(gè)src文件夾，展示了部分結(jié)果；PDF報(bào)告是根據(jù)HTML報(bào)告轉(zhuǎn)換而來(lái)，方便您進(jìn)行報(bào)告打??；結(jié)果數(shù)據(jù)包含了項(xiàng)目中所有結(jié)果文件，一般比較大，會(huì)通過(guò)FTP進(jìn)行下載   ...

08月27

發(fā)布于 11:06 科研工具

一、登錄百邁客云平臺(tái) 下載谷歌瀏覽器，輸入網(wǎng)址https://international.biocloud.net/zh/user/login?，進(jìn)入百邁客云平臺(tái)登錄界面，輸入賬號(hào)密碼登錄。賬號(hào)為手機(jī)號(hào)或者是郵箱，初始密碼為123.bmk. 二、選擇合適的分析平臺(tái) 百邁客云包含農(nóng)學(xué)和醫(yī)學(xué)兩大類分析平臺(tái)，醫(yī)學(xué)分析平臺(tái)主要針對(duì)人、鼠數(shù)據(jù)的分析，包含：轉(zhuǎn)錄組、非編碼RNA、單基因病外顯子、腫瘤外顯子、重測(cè)序等數(shù)據(jù)分析，以及全轉(zhuǎn)錄組聯(lián)合分析；農(nóng)學(xué)分析平臺(tái)可以應(yīng)用到更多的物種，涵蓋轉(zhuǎn)錄組、非編碼RNA、微生物、蛋白、代謝等數(shù)據(jù)的分析，以及全轉(zhuǎn)錄組聯(lián)合分析等。點(diǎn)擊左側(cè)導(dǎo)航分析->農(nóng)學(xué)或者醫(yī)學(xué)打開(kāi)分析平臺(tái)列表頁(yè)面，點(diǎn)擊選擇您想要使用的分析平臺(tái)，打開(kāi)其詳細(xì)介紹頁(yè)面，該頁(yè)面可以看到該平臺(tái)的應(yīng)用領(lǐng)域``平臺(tái)介紹``技術(shù)背景``案例``課堂``版本記錄，點(diǎn)擊打開(kāi)軟件即可進(jìn)入到參數(shù)頁(yè)面。     三、創(chuàng)建項(xiàng)目名稱 為了方便數(shù)據(jù)、任務(wù)和報(bào)告的管理，我們將同屬于一個(gè)項(xiàng)目的內(nèi)容會(huì)放到一個(gè)項(xiàng)目中，因此進(jìn)行基本分析時(shí)需要先選擇一個(gè)項(xiàng)目，如果沒(méi)有項(xiàng)目也可以點(diǎn)擊+新建先創(chuàng)建一個(gè)項(xiàng)目，見(jiàn)下圖。   四、選擇輸入文件 蛋白鑒定表格：蛋白質(zhì)質(zhì)譜鑒定的結(jié)果表格。制表符分隔的文本文件，第一列為蛋白ID，其他列為樣品的表達(dá)量。對(duì)格式不清楚的可點(diǎn)擊查看示例下載示例文件。（百邁客項(xiàng)目的結(jié)果文件會(huì)直接推送到客戶賬號(hào)下，文件夾名稱為合同編號(hào)，可直接導(dǎo)入使用） 蛋白數(shù)據(jù)庫(kù)：蛋白質(zhì)質(zhì)譜鑒定所用的數(shù)據(jù)庫(kù)。不同數(shù)據(jù)庫(kù)得到的蛋白ID格式不同。這里給出了常用的uniport數(shù)據(jù)庫(kù)和轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)庫(kù)。如果需要和轉(zhuǎn)錄組聯(lián)合分析，建議使用轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)庫(kù),并且可以輸入轉(zhuǎn)錄組的注釋信息文件，百邁客的轉(zhuǎn)錄組項(xiàng)目會(huì)自動(dòng)生成此文件，也可以下載示例查看具體的格式）。 五、綜合選項(xiàng) 流程版本：選擇最新的版本（目前為0） Kegg注釋物種分類：點(diǎn)擊下拉框選擇KEGG注釋所用的物種類別 報(bào)告名稱：可以自定義方便區(qū)分的報(bào)告名稱，可以使用默認(rèn)名稱 物種名稱：支持自定義物種名稱，與后期生成的任務(wù)名稱相關(guān)聯(lián) 標(biāo)準(zhǔn)化方式：否：不進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化；總峰面積：表示每個(gè)樣本中的每個(gè)蛋白除以該樣本總的峰面積；加和方法：先計(jì)算單個(gè)樣本所有蛋白的sum值, 再用sum值除以幾個(gè)樣本sum值中最大的，得到偏差系數(shù)，最后用蛋白/樣本的偏差系數(shù)得到標(biāo)準(zhǔn)化后的值。此處iTRAQ項(xiàng)目數(shù)據(jù)已經(jīng)進(jìn)行過(guò)歸一化，可以選擇否，lable-free項(xiàng)目推薦總峰面積   六、差異分組設(shè)置 根據(jù)實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)以及樣品信息，進(jìn)行分組的設(shè)置，流程據(jù)此進(jìn)行差異比較分析，此處只支持兩組間比較，可添加多個(gè)差異分組。 pvalue值一般推薦選擇0.01，差異倍數(shù)閾值一般推薦選擇2.（此處設(shè)置的的參數(shù)和差異分組在后期報(bào)告?zhèn)€性化中可再次進(jìn)行修改） 分組設(shè)置：有幾組生物學(xué)重復(fù)就在左側(cè)的分組池中添加相應(yīng)數(shù)量的分組，再?gòu)挠覀?cè)的樣品池中選樣本加入相應(yīng)的分組中，1個(gè)樣本只能屬于一個(gè)分組且一個(gè)分組的樣本數(shù)目不少于2個(gè)（這里需要修改分組名稱，分析完成后不可修改） 差異分組設(shè)置 根據(jù)實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)以及樣品信息，進(jìn)行分組的設(shè)置，流程據(jù)此進(jìn)行差異比較分析，此處只支持兩組間比較，可添加多個(gè)差異分組。（此處的參數(shù)和差異分組在后期報(bào)告?zhèn)€性化中可再次進(jìn)行修改）     七、生成標(biāo)準(zhǔn)分析報(bào)告 參數(shù)設(shè)置完成之后，可以點(diǎn)擊保存參數(shù)，方便之后進(jìn)行重新分析或者基于本次參數(shù)進(jìn)行修改后再次分析；一切準(zhǔn)備就緒后，點(diǎn)擊提交將任務(wù)提交到百邁客云計(jì)算集群上，根據(jù)不同分析平臺(tái)、不同數(shù)據(jù)量等待大概2小時(shí)到3周的時(shí)間完成項(xiàng)目分析，獲取到標(biāo)準(zhǔn)分析報(bào)告。 報(bào)告查看，點(diǎn)擊項(xiàng)目（管理）?->?我的項(xiàng)目打開(kāi)項(xiàng)目列表，找到之前提交任務(wù)時(shí)選擇的項(xiàng)目，點(diǎn)擊項(xiàng)目名稱打開(kāi)該項(xiàng)目，即可看到新生成的分析報(bào)告記錄，點(diǎn)擊報(bào)告名稱查看詳細(xì)報(bào)告。 點(diǎn)擊報(bào)告右上角的項(xiàng)目結(jié)果下載，可以選擇下載HTML報(bào)告、PDF報(bào)告和結(jié)果數(shù)據(jù)（尾款結(jié)清后）。HTML報(bào)告只包括分析報(bào)告的html文件及一個(gè)src文件夾，展示了部分結(jié)果；PDF報(bào)告是根據(jù)HTML報(bào)告轉(zhuǎn)換而來(lái)，方便您進(jìn)行報(bào)告打印；結(jié)果數(shù)據(jù)包含了項(xiàng)目中所有結(jié)果文件，一般比較大，會(huì)通過(guò)FTP進(jìn)行下載，請(qǐng)耐心等待下載。  ...

08月27

發(fā)布于 10:23 科研工具

一、登錄百邁客云平臺(tái) 下載谷歌瀏覽器，輸入網(wǎng)址https://international.biocloud.net/zh/user/login?，進(jìn)入百邁客云平臺(tái)登錄界面，輸入賬號(hào)密碼登錄。賬號(hào)為手機(jī)號(hào)或者是郵箱，初始密碼為123.bmk. 二、選擇合適的分析平臺(tái) 百邁客云包含農(nóng)學(xué)和醫(yī)學(xué)兩大類分析平臺(tái)，醫(yī)學(xué)分析平臺(tái)主要針對(duì)人、鼠數(shù)據(jù)的分析，包含：轉(zhuǎn)錄組、非編碼RNA、單基因病外顯子、腫瘤外顯子、重測(cè)序等數(shù)據(jù)分析，以及全轉(zhuǎn)錄組聯(lián)合分析；農(nóng)學(xué)分析平臺(tái)可以應(yīng)用到更多的物種，涵蓋轉(zhuǎn)錄組、非編碼RNA、微生物、蛋白、代謝等數(shù)據(jù)的分析，以及全轉(zhuǎn)錄組聯(lián)合分析等。點(diǎn)擊左側(cè)導(dǎo)航分析->農(nóng)學(xué)或者醫(yī)學(xué)打開(kāi)分析平臺(tái)列表頁(yè)面，點(diǎn)擊選擇您想要使用的分析平臺(tái)，打開(kāi)其詳細(xì)介紹頁(yè)面，該頁(yè)面可以看到該平臺(tái)的應(yīng)用領(lǐng)域``平臺(tái)介紹``技術(shù)背景``案例``課堂``版本記錄，點(diǎn)擊打開(kāi)軟件即可進(jìn)入到參數(shù)頁(yè)面。   三、創(chuàng)建項(xiàng)目名稱 為了方便數(shù)據(jù)、任務(wù)和報(bào)告的管理，我們將同屬于一個(gè)項(xiàng)目的內(nèi)容會(huì)放到一個(gè)項(xiàng)目中，因此進(jìn)行基本分析時(shí)需要先選擇一個(gè)項(xiàng)目，如果沒(méi)有項(xiàng)目也可以點(diǎn)擊+新建先創(chuàng)建一個(gè)項(xiàng)目，見(jiàn)下圖。     四、選擇輸入文件 代謝定量文件：針對(duì)鑒定到的代謝物進(jìn)行定量的結(jié)果表格。制表符分隔的文本文件，第一列為代謝物ID，其他列為樣品的表達(dá)量。對(duì)格式不清楚的可點(diǎn)擊查看示例下載示例文件。（百邁客項(xiàng)目的結(jié)果文件會(huì)直接推送到客戶賬號(hào)下，文件夾名稱為合同編號(hào)，可直接導(dǎo)入使用）   五、綜合選項(xiàng) 流程版本：選擇最新的版本（目前為0） Kegg注釋物種分類：點(diǎn)擊下拉框選擇KEGG注釋所用的物種類別 報(bào)告名稱：可以自定義方便區(qū)分的報(bào)告名稱，可以使用默認(rèn)名稱 物種名稱：支持自定義物種名稱，與后期生成的任務(wù)名稱相關(guān)聯(lián) 標(biāo)準(zhǔn)化方式：否表示不使用歸一化，總峰面積歸一化表示每個(gè)樣本中的每個(gè)代謝物除以該樣本總的峰面積，內(nèi)標(biāo)則是每個(gè)代謝物除以內(nèi)標(biāo)代謝物的峰面積且默認(rèn)內(nèi)標(biāo)的代謝物定性名稱為IS，內(nèi)標(biāo)不參與后續(xù)的分析。（LC推薦使用總峰面積，GC推薦使用內(nèi)標(biāo)） 六、差異分組設(shè)置 根據(jù)實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)以及樣品信息，進(jìn)行分組的設(shè)置，流程據(jù)此進(jìn)行差異比較分析，此處只支持兩組間比較，可添加多個(gè)差異分組。 推薦閾值選擇：（1）差異倍數(shù)閾值1、T檢驗(yàn)p值0.05、VIP值1 （2）差異倍數(shù)閾值2、T檢驗(yàn)p值1、VIP值1 （其中vip值采用了正交偏最小二乘法判別分析（OPLS-DA），該分析會(huì)給每個(gè)代謝物一個(gè)變量投影重要度VIP值，值越大說(shuō)明代謝物的差異越顯著） 分組設(shè)置：有幾組生物學(xué)重復(fù)就在左側(cè)的分組池中添加相應(yīng)數(shù)量的分組，再?gòu)挠覀?cè)的樣品池中選樣本加入相應(yīng)的分組中，1個(gè)樣本只能屬于一個(gè)分組且一個(gè)分組的樣本數(shù)目不少于2個(gè)。（這里需要修改分組名稱，分析完成后不可修改） 差異分組設(shè)置：根據(jù)實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)以及樣品信息，進(jìn)行分組的設(shè)置，流程據(jù)此進(jìn)行差異比較分析，此處只支持兩組間比較，可添加多個(gè)差異分組。（此處的參數(shù)和差異分組在后期報(bào)告?zhèn)€性化中可再次進(jìn)行修改）   七、生成標(biāo)準(zhǔn)分析報(bào)告 參數(shù)設(shè)置完成之后，可以點(diǎn)擊保存參數(shù)，方便之后進(jìn)行重新分析或者基于本次參數(shù)進(jìn)行修改后再次分析；一切準(zhǔn)備就緒后，點(diǎn)擊提交將任務(wù)提交到百邁客云計(jì)算集群上，根據(jù)不同分析平臺(tái)、不同數(shù)據(jù)量等待大概2小時(shí)到3周的時(shí)間完成項(xiàng)目分析，獲取到標(biāo)準(zhǔn)分析報(bào)告。 報(bào)告查看，點(diǎn)擊項(xiàng)目（管理）?->?我的項(xiàng)目打開(kāi)項(xiàng)目列表，找到之前提交任務(wù)時(shí)選擇的項(xiàng)目，點(diǎn)擊項(xiàng)目名稱打開(kāi)該項(xiàng)目，即可看到新生成的分析報(bào)告記錄，點(diǎn)擊報(bào)告名稱查看詳細(xì)報(bào)告。 點(diǎn)擊報(bào)告右上角的項(xiàng)目結(jié)果下載，可以選擇下載HTML報(bào)告、PDF報(bào)告和結(jié)果數(shù)據(jù)（尾款結(jié)清后）。HTML報(bào)告只包括分析報(bào)告的html文件及一個(gè)src文件夾，展示了部分結(jié)果；PDF報(bào)告是根據(jù)HTML報(bào)告轉(zhuǎn)換而來(lái)，方便您進(jìn)行報(bào)告打??；結(jié)果數(shù)據(jù)包含了項(xiàng)目中所有結(jié)果文件，一般比較大，會(huì)通過(guò)FTP進(jìn)行下載，請(qǐng)耐心等待下載。...