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生物信息学 数据分析

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生物 信息学分析中应该分析什么？生物信息分析师 ， 大概就是和生物合作的数据分析老师 。以下是一些常用的-2信息学数据集，供大家参考:1 ， NCBI: 生物国家提供的数据库信息学技术信息中心，2.系综:欧洲生物信息所提供生物 信息学数据库，涵盖多个物种的基因组、转录本、可变片段等信息；4.GEO:基因表达谱数据库(Gene expression profile database)，专注于存储和共享基因表达数据和其他分子数据，可用于不同条件下的差异表达分析，5.SRA:序列阅读档案数据库，由美国国家生物技术信息中心提供，包含约80万个序列样本，涵盖多个物种和组合类型 。

1、 生物 信息学有哪些方面的应用 2、数据集能挑选一部分生信吗当然 。生物 信息学领域内的数据集很多，可以根据自己的需求和研究兴趣选择相关数据集进行研究 。以下是一些常用的-2信息学数据集 ， 供大家参考:1 。NCBI: 生物国家提供的数据库信息学技术信息中心 。2.系综:欧洲生物信息所提供生物 信息学数据库，涵盖多个物种的基因组、转录本、可变片段等信息；

4.GEO:基因表达谱数据库(Gene expression profile database)，专注于存储和共享基因表达数据和其他分子数据，可用于不同条件下的差异表达分析 。5.SRA:序列阅读档案数据库，由美国国家生物技术信息中心提供，包含约80万个序列样本，涵盖多个物种和组合类型 。当然，你也可以通过自己的实验数据创建自己的数据集，满足定制化的研究需求 。

3、 生物信息分析师都需要具备哪些技能?信息分析师:一般的工作内容是整理数据、分析数据、调查数据等等 。生物信息分析师，大概就是和生物合作的数据分析老师 。1.有较强的编程能力，有一定的生物专业背景，熟悉Perl、R、Python( 数据分析)、php mysql(数据库)、html、css(网页)、C、c、c#、java或其他编程语言 。

4、 生物 信息学做算法和分析哪一个更有优势?生物信息学(生物信息学)应用数学方法研究信息学、统计与计算机科学生物学 。生物 信息学基本上只是分子的组合生物学习和信息技术(尤其是互联网技术) 。生物 信息学的研究资料和成果，都是生物的各种学术资料 。研究工具为计算机，研究方法包括生物学术资料的检索(收集筛选)和加工(编辑整理) 。
【生物信息学 数据分析】
生物信息学分析大致可以分为几种境界:只机械地套用已有的方法 ， 对算法和原理一无所知，无法用结果解释分析生物学习问题；了解可信度测试的基本原理(作者发明时的最初想法、原型、灵感) ， 并根据实际情况选择不同的分析算法，采用最优解 ， 可以说明生物 learning的问题；可以自由组合和拼接现有算法，并在必要时创建所需的算法 。回到芯片测序结果分析，去掉芯片数据的质量控制(这部分其实挺复杂的)，然后进行差异基因筛选和基因功能注释分析 。

5、目前常用 生物 信息学分析方法有哪些目前比较流行的数据库有GEO，TCGAGEO分析，主要是芯片差异分析得到差异基因，可用于GO和KEGG功能富集分析 。TCGA数据库是癌症分析的利器，可用于差异基因，差异miRNA和差异lncRNA ， 下载和整理临床数据 ， 做生存分析 。难的COX分析可以用来发好文章 。

6、对于一个基因, 生物 信息学分析都要分析什么?生物信息学解析:基因结构预测；功能注释；蛋白质结构预测(跨膜结构域、信号肽)；同源基因分析；亚细胞定位预测；启动子序列分析；调控靶基因的MiRNA预测 。楼主的问题太宽泛了 。请问你的具体问题是什么？您可以使用工具Biomart()来查找物种之间的亲缘关系以及各种类型的注释ID的直接对应关系 。你也可以使用ncbi中的同源基因数据库来寻找物种间的同源序列 。多重比对可以通过clustW或mega完成 。

PHYLIP似乎也能做到这一点 。有很多蛋白质结构预测软件可以做gc含量 ， 外显子大?。?剪接，调控序列等等 ， 但是我从来没有做过 。Ncbi有一个保守结构域数据库 。你可以跟它对比一下，分析一下域 。表达情况 。可以寻找相关的EST(ncbi)或array( 。这个我不记得了，ncbi上应该有别人的数据 。
7、 生物 信息学分析的数据对象主要有哪几类分类方法很多 。不知道你想说哪个，有主要数据和次要数据 。前者是未经分析的原始数据，也叫原始数据，是各种序列等等的原始排列，后者是由处理器进行处理和理解的，比如有些基因是治疗基因(基因注释) 。还有DNA序列，cDNA序列 ， ncDNA序列 ， RNA序列，蛋白质序列等等 。

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