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【생물정보학】 CellPhoneDB Tutorial CellPhoneDB Tutorial 추천글 : 【생물정보학】 리간드-수용체 상호작용 분석 1. 설치 [본문] 2. 레퍼런스 [본문] 1. 설치 [목차] ⑴ 리눅스 환경 준비 혹은 anaconda3 설치 ⑵ 입력 파일 ① cellphonedb_meta.txt ② cellphonedb_count.txt ⑶ 예제 코드 # 1. 가상환경 생성 및 활성화 conda create -n cpdb python=3.7 activate cpdb # 혹은 conda activate cpdb pip install cellphonedb activate cpdb # 혹은 conda activate cpdb # 2. 예시 데이터 설치 curl https://raw.githubusercontent.com/Teichlab/cellp..
【생물정보학】 데이터 분석 : Kaplan-Meier 생존 곡선 데이터 분석 : Kaplan-Meier 생존 곡선 추천글 : 【생물정보학】 생물정보학 분석 목차 1. 이번에 죽은 환자 수 [본문] 2. # of censored [본문] 3. 지금까지 살았을 확률 [본문] 4. R 코드 [본문] 5. 파이썬 코드 [본문] 총 걸린 시간 (t) 이번에 죽은 환자 수 (d) 전까지 살아있던 환자 수 (n) # of censored 이번에 죽었을 확률 (d/n) 이번에 살았을 확률 (1 - d/n) 지금까지 살았을 확률 (L) 6 1 23 0 0.0435 0.9565 0.9565 12 1 22 0 0.0455 0.9545 0.9130 21 1 21 0 0.0476 0.9524 0.8695 27 1 20 0 0.0500 0.9500 0.8260 32 1 19 0 0.0526 ..
【생물정보학】 MIA 분석의 이해 및 실행 MIA 분석의 이해 및 실행 (ref) 추천글 : 【생물정보학】 생물정보학 분석 목차 1. 배경이론 [본문] 2. 코드 [본문] 3. 결과 1. scRNA-seq data validation [본문] 4. 결과 2. ST chracterization [본문] 5. 결과 3. MIA(multimodal intersection analysis) [본문] 6. 결과 4. scRNA-seq의 subpopulation을 MIA를 통해 분석 [본문] 7. 결과 5. cancer population을 MIA를 통해 분석 [본문] 8. 결과 6. tumor microenvironment를 MIA를 통해 분석 [본문] 9. 결과 7. TCGA(The Cancer Genome Atlas)로 보강 [본문] 10. 한계 [본..
【생물정보학】 scater로 cell type 결정하기 scater로 cell type 결정하기 (ref) 추천글 : 【생물정보학】 생물정보학 분석 목차 1. 패키지 설치하기 [본문] 2. 데이터 셋팅 [본문] 3. quality control [본문] 4. expression calculation [본문] 5. 차원축소기법 [본문] 6. 커스토마이징 [본문] a. Cell Type Classification Pipeline b. Seurat로 cell type 결정하기 c. scanpy로 cell type 결정하기 1. 패키지 설치하기 (ref1, ref2) [목차] install.packages("BiocManager") BiocManager::install("scRNAseq") browseVignettes("scRNAseq") # starting htt..
【생물정보학】 Seurat로 cell type 결정하기 Seurat로 cell type 결정하기 추천글 : 【생물정보학】 생물정보학 분석 목차 1. 정식 튜토리얼 [본문] 2. 커스토마이징 [본문] 3. 트러블슈팅 [본문] a. Cell Type Classification Pipeline b. scater로 cell type 결정하기 c. scanpy로 cell type 결정하기 d. Seurat와 scanpy의 비교 ※ 최근에 업그레이드 된 Seurat v5.0 이전의 문서입니다. ※ Seurat는 조르주 쇠라에서 따온 명칭입니다. ※ Seurat의 발음은 '스-라' (fr; 위) 혹은 '스-랫' (eng; 아래)에 가까움 Download audio (fr) Download audio (eng) 1. 정식 튜토리얼 (R STUDIO) (ref1, ref2)..
【생물정보학】 Cell Type Classification Pipeline Cell Type Classification Pipeline 추천글 : 【생물정보학】 생물정보학 분석 목차 1. matrix와 sparse matrix [본문] 2. PCA로 차원 축소 [본문] 3. 클러스터링 [본문] 4. DEG 탐색 [본문] 5. 패키지 소개 [본문] a. Seurat로 cell type 결정하기 b. scater로 cell type 결정하기 c. scanpy로 cell type 결정하기 1. matrix와 sparse matrix [목차] ⑴ sparse matrix는 0이 아닌 데이터의 값과 위치를 표시한 행렬 ⑵ 생물정보학에서 다루는 데이터의 양이 크므로 sparse matrix 사용 2. PCA로 차원 축소 [목차] ⑴ 큰 데이터에 PCA를 적용할 수 없으므로 최적화 필요 ⑵..
【생물정보학】 TCGA DATA 얻는 법 TCGA DATA 얻는 법 추천글 : 【생물정보학】 생물정보학 분석 목차 1. 공통 과정 [본문] 2. 마무리 방법 1 [본문] 3. 마무리 방법 2 [본문] 4. 마무리 방법 3 [본문] 5. 마무리 방법 4 [본문] 6. 트러블슈팅 [본문] 7. 부록 [본문] 1. 공통 과정 [목차] ⑴ 구글에 TCGA 입력 Figure. 1. 공통 1단계 ⑵ 최상단에 The Cancer Genome Atlas Program - National Cancer Institute 접속 Figure. 2. 공통 2단계 ⑶ 본문 중 publicly available에 접속 Figure. 3. 공통 3단계 ⑷ 우측 상단에 Carts를 클릭 Figure. 4. 공통 4단계 ⑸ 우측에 GDC Data Transfer Tool 접속..
【생물정보학】 생물정보학 부록 생물정보학 부록 추천글 : 【생물정보학】 생물정보학 분석 목차 1. gnomAD [본문]2. ENCODE project [본문]3. 데이터 증가 속도 [본문]4. 시퀀싱 기술 처리량 [본문] 1. gnomAD [목차]⑴ 개요gnomAD data is available for download through Google Cloud Public Datasets, the Registry of Open Data on AWS, and Azure Open Datasets. We recommended using Hail and our Hail utilities for gnomAD to work with the data. In addition to the files listed below, Terra has a demo..