V
主页
除驱动突变之外的三级分析
发布人
介绍了突变标记的概念,突变标记的数学模型和突变标记的提取和分配;突变标记一般通过NMF聚类的方法进行提取,如何进行正确的突变标记的分配;以及和临床相关的一些突变标记的介绍
打开封面
下载高清视频
观看高清视频
视频下载器
癌症基因组学的基础知识
单细胞数据的聚类,可视化和注释
转录组分析流程总结
单细胞数据差异分析
癌症全基因组测序
K-means聚类的考虑事项
K-means聚类
麻省理工计算生物学6:基因表达分析之聚类分类
Fastq 和Fastqc软件介绍
批处理效果去除
基因集富集分析
基因上的组蛋白标记
肿瘤免疫反褶积
三代测序原理介绍
使用R语言介绍单细胞RNA-Seq数据的差异表达特征及聚类识别
多种工具注释蛋白序列
单细胞数据处理和质量控制
Cytoscape使用介绍和网络可视化
表观遗传学介绍
癌症免疫学中的计算挑战
RNA-seq PCA 分析
肿瘤对免疫细胞的渗透
利用Cytoscape软件构建蛋白互作网络
基因集富集分析(R教程)
公共数据库下载并分析10X单细胞数据
单细胞数据批次效应去除
表观遗传-核小体定位
差异基因筛选
多组学途径分析指南
使用R包Netmeta进行网络元分析
网络可视化教程PPI导入,数据导入,着色,网络聚类和布局
基因集富集分析(GSEA)
生存函数,或风险比的分析
FAST Q→BAM数据逐步处理过程
生信小白不懂编程?Python Village专为生信人设计的Python编程课
基因功能预测
Tcga配对肿瘤与正常资料分析
使用idep-1.m4v分析Rna-Seq数据
什么是随机森林
比较基因组学的简介