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pathway分析软件

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包括途径、网络分析、生物标志物筛选等 。当GO和Pathway在分析中被富集，背景基因集函数(GO)或Pathway在分析中被富集时，背景会被涉及；在做分析时,分析工具会提供一些数据，供用户选择或使用定制的genelist ， 大卫或凯格在一组基因上是怎么做的pathway-2/？雨越来越小了 。
【pathway分析软件】
1、列举哪些公司做芯片数据的生物信息学 分析比较专业有个微信官方账号叫科学猫 。他们的团队由六七名医生组成 。我们实验室委托给他们的 。感觉挺靠谱的 。不是那种骗钱的自来水公司 。你可以试试 。我只是在这家公司甲基化了一次芯片数据分析 。信号通路和基因本体的丰富分析是可以的，可以分析产生最重要的10个信号转导通路和最重要的10个基因功能，信号通路中基因出现频率(计数)的变化柱状图和GO功能的基因出现频率柱状图 ， 除了/12344 ， 

他们前期的数据处理还可以，但是大公司的服务态度有待提高 。3.公司康成听说人员流动比较大，基本不做深入的生物信息学分析 ， 只做最简单的人工寻找靶点和信号通路 。芯片结果不是很好 。4.Berkeley公司的生物信息学可以做出一个包含大量信号通路的结果并GO，但是这个结果需要自己总结 。

2、如何理解基因富集 分析以及富集的意思?基因富集分析研究基因表达的工具有以下几种:RNASeq、微阵列、qRTPCR等 。(欢迎补充) 。RNASEQ，微阵列一般用于探索阶段，qRTPCR用于验证 。由于实验方法不同，寻找差异表达基因的统计方法也不同 。微阵列以寡核苷酸为探针进行杂交 ， 基因表达与亮度正相关，亮度是一个连续变量，所以大多数人认为结果是正态分布 。

方差分析和简单线性模型是广义线性模型的特例 。方差分析研究的是名义解释变量和连续解释变量之间的关系 ， 简单线性模型研究的是连续解释变量和连续解释变量之间的关系 。广义线性模型没有特殊要求 。在3，4的背景下，微阵列的检验一般采用T检验(两个条件) ， ANOVA 分析(多个条件)，limma(线性模型)是最常用的检验 。

3、【代谢组学】3.数据 分析1 。代谢物提?。?一般每组至少需要10个样品；2.从所有提取的样品中取等量的混合物作为QC；3.QC样本和实验样本穿插在计算机上，从十个QC开始，到三个QC结束，每十个样本中穿插一个QC样本 。获得谱图数据由软件处理以获得峰表 。峰表格式一般为:每行一个m/z，每列一个样本值，代表样本中某个m/z的信号响应 。第一列是保留时间_质荷比来表示离子，比如0.10 _ 96.9574 m/z 。

如缺失值过滤和填充、数据规范化等 。2.数据质量控制 。包括CV分配，QC等 。3.统计分析 。包括单变量、多变量等 。4.功能分析 。包括途径、网络分析、生物标志物筛选等 。漏值处理1)漏原因a .信号太低检测不到；b .检测误差，如离子抑制或仪器性能不稳定；c .峰值提升的算法受限，无法从背景中提取低信号；d .在解卷积过程中，并非所有重叠峰都能被分离 。

4、10X单细胞(10X空间转录组了解全球沟通samongcellsrequirementaccurate cellsignallinglinksandeffectivesystems levelausesofthoselinks(这其实是我需要的地方 。我们的超越配体-受体对)，我们构建了相互作用的配体数据库，

5、GO和Pathway富集 分析的背景基因集 function (GO)或Pathway enrichment 分析，会涉及背景；在做分析时,分析工具会提供一些数据 ， 供用户选择或使用定制的genelist 。例如，在RNAseq或微阵列中；；有时候工具提供的背景是物种的所有基因，现在自己构建背景也没有同样的标准 。#背景构建方法:#两个概念 例子背景频率:背景基因集包含注释到一个GOterm的基因数量 。
6、请教,David或KEGG如何对一组基因做 pathway 分析开始了 。雨渐渐小了，凉风打在我的手上和脸上，好像渗透到了我的血肉里，我躺在爷爷的背上，很温暖 。只听见自行车吱吱嘎嘎的声音，而且越来越急，一路上爷爷一直问我冷不冷 ， 叫我不要着急 。最后我回到了家，我爷爷继续骑 。

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