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基因组数据分析手册,功能磁共振成像数据分析手册

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基因组Survey(二代测序数据质控调查分析需要准备哪些资料？遗传数据分析临床意义如下:1 。遗传病诊断:遗传数据分析可以帮助医生诊断遗传病，通过分析患者的基因组数据，可以确定患者是否携带某种遗传性疾病的致病基因 ， 从而为疾病的诊断和治疗提供依据，1.来自基因组 experiment的排列基因列表，2.基于先验知识的基因集、分类功能基因集(如GO)或实验数据(如共表达模型) 。
1、EnrichmentMapUserguide用户指南EnrichmentMapuserGuide Translator:Y、width、总CM可以使GSEA结果以网络的形式直观地呈现出来 。这可能是GSEA的结果，当然也可能是其他丰富的结果 ， 如大卫大卫，宾果 。Nodes代表基因集合，edge代表每个集合之间的重叠部分 。通过这种方式，高度冗余的基因集合被划分到一个称为簇的组中，这大大增强了导航和解释富集结果的准确性 。
1.来自基因组 experiment的排列基因列表 。2.基于先验知识的基因集、分类功能基因集(如GO)或实验数据(如共表达模型) 。通过以上输入，将输出一个基因集合富集列表 。即能够更好地概括基因列表的基因集 。Genesetenrichment通常指功能性富集，因为指定的功能性基因集合(如GO)是基于功能性范畴的 。如下图 。有几个选项可以快速使用手册生成EM(以下简称EM):加载GSEA结果、加载通用结果、加载大卫结果和加载宾果结果 。以上模式的唯一区别是EnrichmentMap列表的结构 。
2、【豆科 基因组】大豆(Soybean,Glycinemax大豆又名茭白，在中国已有5000多年的种植历史 。大豆起源于中国 ， 由分布在黄淮流域(北纬3240度)的野生大豆驯化而来 。然后传播到世界各地，为人类提供了主要的植物油和蛋白质资源 。据统计，世界上有6万份不同类型的大豆种质资源 。毫无疑问，大豆的研究价值是所有豆科作物中最高的 。以下是对大豆十年经典研究的回顾 。
3、使用ArchR分析单细胞ATAC-seq数据(第七章【基因组数据分析手册,功能磁共振成像数据分析手册】往期回顾:虽然ArchR可以可靠地对细胞进行聚类 ， 但它无法先验地知道每个聚类所代表的细胞类型 。通常，这个任务只能手工注释 。毕竟每个项目都不一样 。为了注释细胞类型 ， 我们将使用已知的细胞类型特异性标记基因 。在scATACseq数据中，这些基因的表达水平实际上是根据染色质开放数据估计的基因得分 。
ArchR的亮点在于它允许用户提供复杂和定制的距离加权开放模型来计算这些基因得分 。在本文中，我们测试了50多个不同的基因评分模型，并找到了一个在大多数测试情况下表现良好的模型 。该模型目前是ArchR的默认设置，它包括三个主要部分 。那么，ArchR是如何计算基因得分的呢？建议先看图 ， 再看文字描述 。图中标记了两个ts ， 分别代表两个基因的转录起始位点(ts) 。红色标记的基因就是目标基因，我们需要根据它附近的开放情况来预测它的表达 。

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