XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System集分
基因本体学富集分析和可视化工具
描述：用于识别和可视化基因排名列表中的丰富GO术语的工具。它可以以两种模式之一运行： *搜索富集的GO术语，这些术语在排名的基因列表的顶部，或 *与基因的基因目标列表中的基因列表中的富集术语搜索。
用于自闭症检测的探索性 ABIDE 数据集分析
1 自闭症谱系障碍 1 1.1 定义. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 8 1.7.2 功能性磁共振成像 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
胃食管癌患者的精准医疗：ProfiLER 程序的子集分析
结果 147 例患者中，腺癌 (n=86, 59%)、印戒细胞癌 (n=37, 25%) 和鳞状细胞癌 (n=21, 14%) 为主要组织学类型。114 例 (78%) 患者可进行基因组分析。最常见的基因组变异包括 ERBB2 (15%)、KRAS (12%)、CCND1 (7%)、FGFR1-3 (8%)、EGFR (5%) 和 MET (3%)、TP53 (51%) 和 CDKN2A/B (10%)。ERBB2、MET 和 FGFR 变异仅见于腺癌和印戒细胞亚型，而 CCND1 扩增、TP53 突变和 CDKN2A/B 缺失见于腺癌和鳞状细胞亚型。 9 名患者 (8%) 接受了与其基因组变异相匹配的治疗，其中 5 名患者实现了疾病控制。在一项探索性分析中，诊断时患有 IV 期疾病且具有可操作变异的患者与没有可操作变异的患者相比，总生存期更长。
dtsea：药物靶标集富集分析
dtsea包装。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2 Calculat_p0。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 3 cronbach.alpha。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>2 Calculat_p0。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 cronbach.alpha。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。4 dtsea。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4示例_disease_list。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6示例_drug_target_list。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7示例_ppi。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 Kendall.W。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 9随机。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>8 Kendall.W。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9随机。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 Random_graph。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11分离。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 div>
Clusterprofiler GO和KEGG 富集分析R代码详解
连。这些关系可以是“is_a”或“part_of”，形成了一个有向无环图（DAG）的结构。 GO注释是将基因产 物与GO术语相关联的过程，这对于理解基因的功能和进行基因表达分析至关重要。 GO注释的结果可 以用于多种分析，包括基因本体论富集分析，这是一种统计方法，用于确定在一组基因中哪些GO术 语的出现频率显着高于随机预期，从而揭示基因集的生物学功能。
基因集富集分析
go.ID期限在经典鱼类经典鱼类classic classicks消除1 GO：0051301细胞部146 16 16 23.10 849 0.99125 2.1E-07-07 6.7e-07-07-07-07-07 2 GO：0043368阳性T细胞选择10 7 1.58 1 0.00014 0.00021 0.00021 0.000 7 7 7 7 7 7. 0.00034 0.00031 0.00031 4 GO：0048638发育增长的调节11 3 1.74 334 334 0.24440 0.00031 0.00031 0.00031 5 GO：0070670对Interleukin-4 4 11 6 1.74 12 0.00291 0.0000291 0.00050 0.00050 0.00050 6 GO：0032465 0.7 7 1 157 1 157 0 157 0 157 0 157 0 157 0 157 0 157 0.00087 0.00087 7 GO:0008608 attachment of spindle microtubules to ki... 25 1 3.96 842 0.98884 0.00156 0.00156 8 GO:0000278 mitotic cell cycle 147 16 23.26 850 0.99234 5.7e-06 0.00163 9 GO:0006275 regulation of DNA replication 27 2 4.27 798 0.94932 0.00215 0.00215 10 GO：0022402细胞周期过程152 18 24.05 831 0.97896 1.7E-07-07 0.00231
在嵌入空间中进行基因集分析的最佳匹配方法
嵌入方法已成为一种有价值的方法，用于将基本信息从复杂的高维数据提炼成更容易访问的低维空间。嵌入方法在生物数据中的应用表明，基因嵌入可以有效地捕获基因之间的物理，结构和功能关系。但是，该实用程序主要是通过使用基因嵌入来实现下游机器学习任务来实现的。直接检查嵌入的嵌入，尤其是对嵌入空间中基因集的分析所做的少得多。在这里，我们提出了一种用于网络数据嵌入和相似性（Andes）的算法，这是一种新型最佳匹配方法，可以与现有基因嵌入式使用，以比较基因集，同时调解基因集多样性。这种直观的方法对改善各种任务的嵌入空间的实用性具有重要的下游含义。具体而言，我们展示了安第斯山脉应用于编码蛋白质相互作用的不同基因嵌入时，可以用作一种新型的过度反应和基于等级的基因集合富集分析方法，以实现最新的性能。此外，安第斯山脉可以使用多生物联合基因嵌入来促进跨生物体的功能知识转移，从而允许跨模型系统映射表型。我们的灵活，直截了当的最佳匹配方法可以扩展到设定元素之间具有不同社区结构的其他嵌入空间。
基于总体评分的OMICS数据的富集分析
Chen Peng是Zhejiang University生命科学研究所的博士生。Qiong Chen是Zhejiang University生命科学研究所的博士后研究员。Shangjin Tan正在BGI研究中工作。Xiaotao Shen是斯坦福大学医学院迈克尔·斯奈德（Michael Snyder）实验室的博士后研究员。Chao Jiang是郑大学生命科学研究所的首席研究员。 收到：2023年12月5日。 修订：2024年1月25日。 接受：2024年3月1日。 ©作者2024。 牛津大学出版社出版。 这是根据Creative Commons Attribution许可条款（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）分发的一篇开放访问文章，该文章允许在任何媒介中不受限制地重复使用，分发和再现，前提是适当地引用了原始工作。Chao Jiang是郑大学生命科学研究所的首席研究员。收到：2023年12月5日。修订：2024年1月25日。接受：2024年3月1日。©作者2024。牛津大学出版社出版。这是根据Creative Commons Attribution许可条款（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）分发的一篇开放访问文章，该文章允许在任何媒介中不受限制地重复使用，分发和再现，前提是适当地引用了原始工作。
通过通路富集分析和中心基因-miRNA 网络揭示多囊卵巢综合征 (PCOS) 中的关键生物标志物和治疗药物
背景：多囊卵巢综合征 (PCOS) 影响着全球育龄妇女，发病率为 5% - 26%。越来越多的证据表明，微小 RNA (miRNA) 在 PCOS 的颗粒细胞 (GC) 病理生理中发挥着重要作用。目的：本研究的目的是通过分析三个不同的微阵列数据集，确定枢纽基因-miRNA 网络中差异表达最显著的 miRNA (DE-miRNA) 及其相应的靶标，并识别新的 DE-miRNA。此外，还使用生物信息学方法进行了功能富集分析。最后，研究了排名前 5 位的枢纽基因与药物之间的相互作用。方法：使用生物信息学方法，分析了基因表达总集 (GEO) 中的三个 GC 谱，即基因表达总集系列 (GSE)-34526、GSE114419 和 GSE137684。使用 multiMiR R 包预测排名靠前的 DE-miRNA 的靶标，并且仅检索具有验证结果的 miRNA。将“DE-miRNA 预测结果”和“现有组织 DE-mRNA”之间共同的基因指定为差异表达基因 (DEG)。对 DEG 实施了基因本体 (GO) 和通路富集分析。为了识别枢纽基因和枢纽 DE-miRNA，使用 Cytoscape 软件构建了蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 网络和 miRNA-mRNA 相互作用网络。利用药物-基因相互作用数据库 (DGIdb) 数据库来识别排名靠前的枢纽基因与药物之间的相互作用。结果：从 GSE114419 和 GSE34526 微阵列数据集中检索到的前 20 个 DE-miRNA 中，只有 13 个通过 multiMiR 预测方法具有“验证结果”。在研究的 13 个 DE-miRNA 中，只有 5 个，即 hsa-miR-8085 、 hsa-miR-548w 、 hsa-miR-612 、 hsa-miR-1470 和 hsa-miR-644a，与我们研究中的枢纽基因-miRNA 网络中的 10 个枢纽基因表现出相互作用。除 hsa-miR-612 外，其他 4 个 DE-miRNA，包括 hsa-miR-8085 、 hsa-miR-548w 、 hsa-miR-1470 和 hsa-miR-644a ，都是新发现的，之前尚未在 PCOS 发病机制中报道过。此外，GO 和通路富集分析将京都基因和基因组百科全书 (KEGG) 中的“致病性大肠杆菌感染”和 FunRich 中的“调节 Rac1 活性”确定为主要通路。药物中心基因相互作用网络确定 ACTB 、 JUN 、 PTEN 、 KRAS 和 MAPK1 是使用治疗药物治疗 PCOS 的潜在靶点。结论：本研究结果可能有助于研究人员发现 PCOS 治疗中的新生物标志物和潜在治疗药物靶点。