明天就要踏上回乡的归途了，在这里提前祝大家新年快乐。春节期间公众号会停止更新，特此整理了2019年发布的所有文章，方便大家查看，列表如下 circRNA circRNADb:综合性的人类环
明天就要踏上回乡的归途了，在这里提前祝大家新年快乐。春节期间公众号会停止更新，特此整理了2019年发布的所有文章，方便大家查看，列表如下
circRNA
- circRNADb:综合性的人类环状RNA数据库
- circBank:人类环状RNA数据库
- circRNADisease:疾病相关的环状RNA数据库
- circR2Disease:疾病相关的环状RNA数据库
- CSCD:肿瘤特异性的环状RNA数据库
- TSCD:人和小鼠组织特异性环状RNA数据库
- ceRNA调控机制简介
- starBase:ceRNA数据库简介
- circNet:人类环状RNA数据库
- exoRBase:人类血液外泌体RNA数据库
- 使用find_circ识别环状RNA
- 使用CIRI识别环状RNA
- plantcircbase:植物环状RNA数据库
- LeafcircBase:植物环状RNA数据库
- 使用circRNA_finder识别环状RNA
- CIRCpedia:环状RNA数据库
- 使用CIRCexplorer2识别环状RNA
- circinteractome:环状RNA与RBP以及miRNA结合的数据库
- 使用IRESfinder分析环状RNA的蛋白编码潜能
- PlantCircNet:植物ceRNA调控网络数据库
- circAnno:环状RNA注释工具
- circPrimer:环状RNA注释和引物设计工具
- 环状RNA芯片简介
- circad:环状RNA疾病相关数据库
- circ2Traits:环状RNA相关疾病数据库
- SomamiR:肿瘤体细胞突变影响miRNA结合的突变位点数据库
- 文献解读|环状RNA预测软件评估
- 文献解读|环状RNA的性质和功能
- 文献解读|circAGFG1通过miR-195-5p调控CCNE1的表达促进三阴性乳腺癌的发展
- 文献解读|环状RNA调控父本基因的表达
chip-seq
基因型填充 基因型填
- Chip-seq简介
- chip_seq质量评估之计算样本间的相关性
- chip_seq质量评估之查看抗体富集效果
- chip_seq质量评估之PCA分析
- chip_seq质量评估之coverage分析
- depth, bedgraph, bigwig之间的联系与区别
- 使用igvtools可视化测序深度分布
- 使用UCSC基因组浏览器可视化测序深度分布数据
- 使用deeptools查看reads分布特征
- chip_seq质量评估之FRiP Score
- chip_seq质量评估之cross correlation
- 使用phantompeakqualtools进行cross correlation分析
- chip_seq质量评估之文库复杂度
- blacklist regions:NGS测序数据中的黑名单
- MACS:使用最广泛的peak calling软件之一
- MACS2 peak calling实战
- tagAlign格式在MACS软件中的运用
- narrow,broad, gapped peak:三种格式之间的区别与联系
- 使用SICER进行peak calling
- 使用HOMER进行peak calling
- peak注释信息揭秘
- PAVIS:对peak区域进行基因注释的在线工具
- 使用UPORA对peak进行注释
- 使用GREAT对peak进行功能注释
- annoPeakR:一个peak注释的在线工具
- 使用ChIPpeakAnno进行peak注释
- 使用ChIPseeker进行peak注释
- 使用PeakAnalyzer进行peak注释
- 使用homer进行peak注释
- 关于motif你需要知道的事
- 详解motif的PFM矩阵
- 详解motif的PWM矩阵
- 使用WebLogo可视化motif
- 使用seqLogo可视化motif
- 使用ggseqlogo可视化motif
- MEME:motif分析的综合性工具
- 使用MEME挖掘序列中的de novo motif
- 使用DREME挖掘序列中的de novo motif
- 使用MEME-ChIP挖掘序列中的de novo motif
- ENCODE project项目简介
- FactorBook:人和小鼠转录因子chip_seq数据库
- GTRD:最全面的人和小鼠转录因子chip_seq数据库
- ChIP-Atlas:基于公共chip_seq数据进行分析挖掘
- Cistrome DB:人和小鼠的chip_seq数据库
- chipBase:转录因子调控网络数据
- 利用bedtools预测chip_seq数据的靶基因
- ReMap:人类Chip-seq数据大全
- IHEC:国际人类表观基因组学联盟
- bigwig归一化方式详解
- Epifactors:表观因子数据库
- unibind:human转录因子结合位点数据库
- chip_seq在增强子研究中的应用
- DENdb:human增强子数据库
- VISTA:人和小鼠的增强子数据库
- EnhancerAtlas:人和小鼠的增强子数据库
- FANTOM5:人类增强子数据库
- TiED:人类组织特异性增强子数据库
- HEDD:增强子疾病相关数据库
- HACER:human增强子数据库
- SEdb:超级增强子数据库简介
- dbSUPER:人和小鼠中的超级增强子数据库
- dbCoRC:核心转录因子数据库
- 使用ROSE鉴定超级增强子
Hi-C
- chromosome-territories:染色质疆域简介
- chromosome conformation capture:染色质构象捕获技术
- 3C的衍生技术简介
- 解密Hi-C数据分析中的分辨率
- A/B compartment:染色质区室简介
- TAD:拓扑关联结构域简介
- chromatin loops:染色质环简介
- Promoter Capture Hi-C:研究启动子区染色质互作的利器
- 使用HiCUP进行Hi-C数据预处理
- Juicer:Hi-C数据处理分析的利器
- Juicer软件的安装详解
- Juicebox:Hi-C数据可视化利器
- Juicer实战详解
- HiC-Pro:灵活的Hi-C数据处理软件
- HiC-Pro实战详解
- 3D Genome Browser:Hi-C数据可视化工具
- HiCPlotter:Hi-C数据可视化工具
- 3DIV:染色质空间互作数据库
- 4DGenome:染色质相互作用数据库
- 使用WashU Epigenome Browser可视化hi-c数据
- 4D nucleome project:染色质三维结构研究必不可少的参考项目
- HiGlass:高度定制的Hi-C数据可视化应用
- Hi-C Data Browser:Hi-C数据浏览器
- 使用FitHiC评估染色质交互作用的显著性
- 使用TADbit识别拓扑关联结构域
- 3CDB:基于3C技术的染色质互作信息数据库
- 使用pyGenomeTracks可视化hi-c数据
- 3dsnp:SNP在染色质环介导的调控网络中的分布数据库
- iRegNet3D:疾病相关SNP位点在三维调控网络中的作用
- hi-c辅助基因组组装简介
- 文献解读|使用hi-C数据辅助埃及伊蚊基因组的组装
TCGA
- TCGA数据库简介
- 使用GDC在线查看TCGA数据
- 使用gdc-client批量下载TCGA数据
- 一文搞懂TCGA中的分析结果如何来
- 通过GDC Legacy Archive下载TCGA原始数据
- 使用GDC API查看和下载TCGA的数据
- 使用GDC下载TCGA肿瘤患者的临床信息
- 使用TCGAbiolinks下载TCGA的数据
- 使用TCGAbiolinks进行生存分析
- 使用TCGAbiolinks分析TCGA中的表达谱数据
- 使用TCGAbiolinks进行甲基化和转录组数据的联合分析
- UCSC Xena:癌症基因组学数据分析平台
- GEPIA:TCGA和GTEx表达谱数据分析平台
- TANRIC:肿瘤相关lncRNA数据库
- SurvNet:基于网络的肿瘤biomarker基因查找算法
- TCPA:肿瘤RPPA蛋白芯片数据中心
- TCGA Copy Number Portal:肿瘤拷贝数变异数据中心
- 生存分析详细解读
- 用R语言进行KM生存分析
- 使用OncoLnc进行TCGA生存分析
- 用R语言进行Cox回归生存分析
- 使用kmplot在线进行生存分析
- Broad GDAC:TCGA数据分析中心
- 使用cBioPortal查看TCGA肿瘤数据
- ICGC:国际肿瘤基因组协会简介
- HPA:人类蛋白图谱数据库
- webgestalt:基因富集分析的在线工具
- DisGeNet:疾病相关的基因与突变位点数据库
- Disease Ontology:人类疾病分类数据库
肿瘤数据分析
- Oncomine:肿瘤芯片数据库
- ONGene:基于文献检索的肿瘤基因数据库
- oncomirdb:肿瘤相关的miRNA数据库
- TSGene:肿瘤抑癌基因数据库
- NCG:肿瘤驱动基因数据库
- metascape: 最强大的基因富集分析在线工具
- mutagene:肿瘤突变频谱数据库
- Cancer-Immunity Cycle:肿瘤免疫循环简介
- TMB:肿瘤突变负荷简介
- 肿瘤微环境:Tumor microenvironment (TME)简介
- 肿瘤浸润免疫细胞量化分析简介
- 使用EPIC预测肿瘤微环境中免疫细胞构成
- TIMER:肿瘤浸润免疫细胞分析的综合网站
- quanTIseq:肿瘤浸润免疫细胞定量分析
- 肿瘤新抗原简介
- The Cancer Immunome Atlas:肿瘤免疫图谱数据库
- TSNAdb:肿瘤新抗原数据库
- 使用NetMHCpan进行肿瘤新抗原预测分析
- pathway common:综合性的pathway数据库
- 肿瘤驱动基因分析策略简介
- MAF:Mutation Annotation Format格式简介
- maftools: 可视化maf文件的神器
- VAF:Variant Allel Frequency简介
- 使用MutationalPatterns进行肿瘤突变频谱分析
- mSignatureDB:肿瘤突变特征数据库
- 肿瘤分析中的OncoMap究竟为何物
- CCLE:肿瘤细胞系百科全书
- 肿瘤驱动基因的协同和互斥模式
- OncoKB:肿瘤药物靶点相关基因组变异数据库
- ArrayExpress数库简介
- dbNSFP:非同义突变功能注释数据库
- oncotator:肿瘤研究专用的突变注释软件
- DNA损伤修复基因数据库
- SpeedSeq:快速的基因组数据分析软件
- 肿瘤异质性简介
- GTEx:基因型和基因表达量关联数据库
- 使用OncodriveCLUST识别驱动基因
- IARC TP53数据库简介
CNV
- aCGH芯片简介
- DGV:人类基因组结构变异数据库
- dbvar:染色体结构变异数据库
- DGVa:染色体结构变异数据库
- 基于SNP芯片进行CNV分析中的基本知识点
- PennCNV:利用SNP芯片检测CNV
- 全基因组数据CNV分析简介
- CNVD:疾病相关的CNV数据库
- CNVnator原理简介
- DECIPHER:疾病相关的CNV数据库
- 使用CNVnator进行CNV检测
- 使用lumpy进行CNV检测
- ISCA数据库简介
- 文献解读|拷贝数增加临床意义分析指导手册
- WES的CNV分析简介
- XHMM分析原理简介
- 使用conifer进行WES的CNV分析
- 使用EXCAVATOR2检测WES的CNV
- 靶向测序的CNV分析简介
- 使用CNVkit进行CNV分析
- DECoN:最高分辨率的CNV检测工具
基因型填充
- GWAS中的genotype imputation简介
- 基因型填充中的phasing究竟是什么
- 基因型填充前的质控条件简介
- IBD血缘同源简介
- 使用shapeit进行单倍型分析
- gtool:操作genotype data的利器
- 使用IMPUTE2进行基因型填充
- 使用Beagle进行基因型填充
- 使用Minimac进行基因型填充
- 文献解读|不同基因型填充软件性能的比较
- Haplotype Reference Consortium:最大规模的单倍型数据库
- 使用Eagle2进行单倍型分析
- X染色体的基因型填充
- Michigan Imputation Server:基因型填充的在线工具
GWAS基础
- GWAS分析中使用PCA校正群体分层
- VCF转换PLINK格式的3种方法
- 卡方检验在关联分析中的应用
- 费舍尔精确检验在关联分析中的应用
- Cochran-Armitage趋势检验在关联分析中的应用
- odd ratio值在关联分析中的含义
- plink中case/control关联分析细节解析
- Cochran-Mantel-Haenszel检验在关联分析中的应用
- 一文搞懂Q-Q plot图的含义
- 3分钟掌握曼哈顿图的绘制
- 线性回归的这些细节，你都搞明白了吗？
- 没想到你是这个样子的置信区间
- 逻辑回归or线性回归，傻傻分不清楚
- 自己动手进行逻辑回归，你也可以！
- odd ratio置信区间的计算，你学会了吗？
- 多元回归分析存在多重共线性了怎么办？
- 基因型与表型的交互作用如何分析，多元回归来搞定
- 曼哈顿图就够了吗?你还需要LocusZoom
- GWAS做完了，下一步做什么？
GWAS进阶
- GWAS样本量不够怎么办，meta分析了解一下
- 你没看错，搞定GWAS meta分析只需一行代码！
- meta分析的森林图不会画？看这里
- GWAMA:GWAS meta-analysis的又一利器
- 点击鼠标即可完成GWAS meta分析，任何人都可以！
- 用R进行gwas meta分析,原来如此简单
- GWAS大家都知道，Gene-Based GWAS你了解吗？
- 3步搞定GWAS中的Gene Set Analysis
- 你听说过Epistasis吗？
- GWAS中的Gene-Gene Interactions如何分析？看这里
- 终于搞清楚了Lasso回归和Ridge回归的区别
- 用R进行Lasso regression回归分析
- 多因子降维法MDR分析GxG, GxE交互作用
- MDR多因子降维分析实战
- MDR的进阶版本-GMDR
- polygenic risk score:多基因风险评分
- 使用PRSice进行多基因风险评分分析
- 什么是SNP遗传力?
- LDSC:连锁不平衡回归分析
- LDSC分析实战
- 不会linux也没关系，点击鼠标即可完成的LDSC分析来了
- 想要进行gene prioritization分析，请看这里！
- 衡量样本亲缘关系，除了IBD你还知道哪些方法？
- Linear Mixde Model:线性混合模型简介
- 一文掌握inbreeding coefficient近交系数的计算
- 使用GCTA的GREML评估SNP遗传力
- GWAS ATLAS:最全面的GWAS数据库
- GWAS公开结果哪里找，GWAS Catalog来帮忙
- eQTL:连接突变与基因表达的桥梁
- 使用MatrixEQTL进行cis/trans-eQTL分析
- 使用FastQTL进行cis-eQTL分析
- ncRNA-eQTL:eQTL与ncRNA的碰撞
- 值得借鉴的eQTL可视化形式
- eQTL hotspot : eQTL热点区域
- GWAS与eQTL相结合，进一步筛选疾病相关基因
- 今天我们来聊一聊孟德尔随机化
- MR-base:高效准确的进行孟德尔随机化研究的网站
- 孟德尔随机化中的无效工具变量检验
- 孟德尔随机化研究中评估因果效应大小的方法
- 使用TwoSampleMR进行两样本的孟德尔随机化研究
- GWAS大家都耳熟能详, TWAS又是何方神圣
- 使用FUSION进行TWAS分析
- TWAS hub:使用TWAS识别疾病易感基因
·end·
一个只分享干货的
生信公众号