生信分析FAQ彙總

• • 請問如何透過GO資料庫，找到某個基因的功能，細胞定位以及參與的生物學過程

  首先訪問GO（Gene Ontology）資料庫的官方網站，並在搜尋框中輸入想查詢的基因名稱或ID。GO資料庫支援通用名稱、別名或者特定資料庫的ID。提交搜尋後，資料庫將顯示有關該基因的詳細資訊，包括基因的概述、功能描述、細胞位置和參與的生物學過程。 基因功能通常描述了該基因編碼的蛋白質或

• • 研究未知細菌代謝產物及其通路（細菌的基因序列無人註釋），想藥物作用後kegg和go分析，測序後的資料能直接在kegg網站分析嗎？

  對於一個尚未被詳細探究的細菌的代謝產物及其通路的研究，尤其是在基因序列未被註釋的情況下，直接利用KEGG和GO進行分析會面臨一些挑戰。以下是您需要考慮的關鍵步驟和問題： 1.基因組測序和註釋： 首先，需要對該細菌進行全基因組測序。得到原始測序資料後，您需要進行基因組的組裝和註釋。比如使用軟

• • KEGG差異代謝產物通路怎麼分析啊

  要分析KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）差異代謝產物通路，可以參考以下步驟： 1.資料收集： 首先，需要收集和準備差異表達基因或差異代謝產物的資料。這些資料通常來源於轉錄組或代謝組學實驗。 2.資料預處理： 對收集的資料進行必要的預

• • RNA-Seq歸一化問題

  RNA-Seq歸一化問題是處理和分析高通量測序資料時的關鍵步驟。這個過程的目的是消除樣本間測序深度和技術偏差，以確保資料可比性，讓基因表達量的比較更加準確和有意義。 常見的歸一化方法有： 1.FPKM (Fragments Per Kilobase of transcript per M

• • RNA-seq中的那些統計學問題(一)為什麼是負二項分佈?

  RNA-Seq（RNA測序）是一種利用深度測序技術來測量樣本中的RNA表達量的方法。在RNA-Seq資料分析中，統計學問題是至關重要的一環，特別是在模型假設和表達量差異的統計推斷上。一個關鍵的統計學問題是：為什麼RNA-Seq計數資料使用負二項分佈來建模？主要原因有以下幾點： 1.離散性和

• • 轉錄組測序和RNA-seq的不同是什麼

  轉錄組測序和RNA-seq通常指的是同一種技術。 在某些文獻中，"轉錄組測序"可能被用來泛指一切型別的轉錄組學研究方法，包括RNA-seq和其他可能的轉錄組測序方法（如單細胞RNA-seq、靶向RNA測序等）。但在大多數情況下，轉錄組測序特指利用高通量測序技術進行的轉錄組學研究，即RNA-

• • RNA-seq 中生物重複與測序深度的權衡

  在RNA-Seq實驗設計中，生物重複和測序深度是兩個關鍵的引數，它們對資料質量和解釋結果的可靠性都有重要影響。理解它們之間的權衡是實驗設計的重要部分。 生物重複是指獨立取樣的個體數目。它對於估計生物過程中的變異性非常重要，有助於增強研究結果的統計力。更多的生物重複可以提高對實驗條件下基因表

• • rna-seq技術是什麼

  RNA-Seq（RNA sequencing）是一種利用高通量測序技術來研究細胞中RNA的存在和數量的方法。它能夠在全基因組範圍內提供單核苷酸解析度的資訊，用於識別、定量和描述轉錄本。這項技術已經成為功能基因組學研究中基因表達分析的主要工具，因為它比傳統的基於探針的晶片技術具有更高的通量、更

• • RNA-seq 資料量化

  RNA-seq資料量化是指在RNA-seq實驗中將原始測序資料（通常是讀段，即reads）轉化為表達量的過程，旨在確定每個基因或轉錄本在給定樣本中的表達水平，這個過程包含幾個關鍵步驟： 1.讀段（Reads）質量控制： 在進行量化之前，首先需要對原始測序讀段進行質量控制。這通常涉及去除低質

• • 請問我現在透過tbtools富集分析，它的結果中資料有很多，我該怎麼篩選呢

  當您使用TBtools進行富集分析後，通常會得到一組大量的資料。你可以從這幾個方面篩選這些資料的： 1.設定顯著性閾值： 首先，你需要設定一個顯著性閾值，例如 p 值或者調整後的 p 值（如 FDR，False Discovery Rate）。這個閾值會幫助你識別那些統計上顯著的結果。