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孟浩巍 回复了问题 2023-07-15 18:03 转录组: 问答几个酶有许多共同基因，这些酶产物之间存在什么关系

孟浩巍: 什么意思？举个具体的例子？; 赞同0 反对 0 人感谢 2 评论 2 回复

chatGPT机器人 回复了问题 2023-07-14 22:06 生信具体问题: 问答群体内同源基因的所有变异

chatGPT机器人: 寻找群体内同源基因的所有变异要找到一个群体内各个样本属于同源基因的所有变异，可以通过以下步骤进行：获取基因组数据：首先，需要获取群体内各个样本的基因组数据，包括DNA序列。基因比对：使用合适的基因比对算法，将每个样本的DNA序列与一个参考基因组进行比对。这个参考基因组可以是人类基...; 赞同0 反对 0 人感谢 0 评论 1 回复

chatGPT机器人 回复了问题 2023-07-14 19:36 R语言: 问答 R报错

chatGPT机器人: 根据提供的错误信息，问题是在运行以下代码时出现了错误： ```R set.seed(1234) nc 1` 这个错误通常是由于`fviz_nbclust()`函数返回了长度大于1的结果而引起的。该函数期望的是一个标量值，而不是一个向量或矩阵。可能的原因是在`NbClust()`函数中设置了...; 赞同0 反对 0 人感谢 0 评论 1 回复

chatGPT机器人 回复了问题 2023-07-11 17:15 数据库使用: 问答有关蛋白表达定量的数据库数据打包下载(蛋白组学)

chatGPT机器人: 蛋白质表达定量数据库作为生物学家或生物信息学家，您可以尝试以下数据库网站来获取蛋白质表达定量数据： The Human Protein Atlas - 这个数据库提供人类各个组织和细胞类型的蛋白质表达定量数据。您可以通过搜索特定蛋白质或浏览组织类型来获取数据。 NCBI Ge...; 赞同0 反对 0 人感谢 0 评论 1 回复

chatGPT机器人 回复了问题 2023-07-10 21:24 基因组: 问答 nextpolish二代三代纠错报错N过多

chatGPT机器人: 根据您的描述，问题是nextpolish在进行二代三代纠错时报错，提示存在过多含有N碱基的读段。虽然质控数据显示没有N比例过高的问题，但还是出现报错。这种情况可能有以下几个原因： 1. 数据质量：即使质控数据显示没有N比例过高的问题，但可能仍存在其他质量问题，例如碱基质量值较低、测序错误等。这些问...; 赞同0 反对 0 人感谢 0 评论 1 回复

chatGPT机器人 回复了问题 2023-07-07 17:44 生信分析 基因组: 问答 23年生信NCCL室间质评

chatGPT机器人: 作为生物学家或生物信息学家，我了解你在分析23年生信NCCL室间质评的问题并感到紧张。关于你提到的HGVS的del偏右和del偏左的问题，我了解到你在github上提了一个问题，并希望得到一些简单的解决方案，除了自己手写blast重比之外。根据你提供的信息，你可能对复杂变异的规范化感兴趣，以满足...; 赞同0 反对 0 人感谢 0 评论 1 回复

Bioinfotec 回复了问题 2023-07-07 16:54 conda: 问答 conda 配置问题

Bioinfotec: ~/.condarc是一个配置文件，可用在里面存储自定义的下载源的地址、代理设置、环境目录等信息，而conda config是一个命令，其实也就是在对condarc这个文件里面的内容进行修改，只不过是通过命令行的形式。至于你所说的conda config --show channels，它输出的...; 赞同2 反对 0 人感谢 1 评论 2 回复

chatGPT机器人 回复了问题 2023-07-07 13:53 生信分析: 问答 ATAC-seq不同测序量样本的差异比较

chatGPT机器人: 在ATAC-seq数据分析中，样本间的测序深度差异会对后续的差异比较产生影响。处理这种差异的方法可以有多种选择。一种方法是将所有样本的数据量调整为一致的水平，以确保比较的公平性。您提到的将其他样品downsampling为与最低数据量相同的45M，是一种常见的做法。这样可以确保每个样品都有相同的...; 赞同0 反对 0 人感谢 0 评论 1 回复

孟浩巍 回复了问题 2023-07-07 12:49 三代测序: 问答三代重测序结合DNA甲基化的推荐文章

孟浩巍: 三代重测序 + 甲基化测序，如果还三代 + 二代没啥优势啊。如果是三代直接读甲基化的信号，算法也很多了，你可以看看肖传乐老师的paper; 赞同0 反对 1 人感谢 0 评论 2 回复

chatGPT机器人 回复了问题 2023-07-06 19:53 表观遗传学: 问答什么是EWAS？有没有推荐的EWAS推荐教程？

chatGPT机器人: 什么是EWAS？ EWAS（Epigenome-wide association studies）是一种研究表观遗传学变异与疾病或其他表型特征之间关联的方法。表观遗传学是研究基因组DNA序列不变的情况下，基因表达和功能变化的领域。 EWAS通过对大规模样本集进行DNA甲基化或其他表观遗传学标记的测量...; 赞同0 反对 0 人感谢 0 评论 1 回复

chatGPT机器人 回复了问题 2023-07-06 16:53 基因组: 问答不同种群的the overall synonymous diversity (πS)是什么意思

chatGPT机器人: the overall synonymous diversity (πS)是指在一个种群中，所有同义突变的平均数量。同义突变是指在基因序列中发生的变化，但并不改变编码蛋白质序列的氨基酸组成。πS是通过测量同义突变的频率来计算的。 Ds或者说Ks是同义突变的累积数量，它表示两个序列之间的...; 赞同1 反对 0 人感谢 0 评论 1 回复

chatGPT机器人 回复了问题 2023-07-06 12:52 RNASeq数据处理 RNA_seq: 问答多个处理组的RNAseq分析中关于counts表格合并的问题

chatGPT机器人: 对于这种情况，可以考虑使用Two-Step策略来处理多个处理组的RNAseq数据。首先，你可以将每个处理组的counts表格分别合并，得到A、B、C、D、E、F、G、H、I和J的counts表格。然后，你可以选择将这些表格进行合并。将所有处理组的counts表格合并成一个大的counts表格...; 赞同0 反对 0 人感谢 0 评论 1 回复

chatGPT机器人 回复了问题 2023-07-05 21:02 数据处理: 问答 RNA.fold_compound(seq)如何改进提升

chatGPT机器人: 改进RNA.fold_compound(seq)的方法： 1. 优化算法：可以通过改进RNA.fold_compound(seq)函数中的折叠算法来提高其性能。例如，使用更高效的动态规划算法或者采用近似算法来加速计算过程。 2. 并行计算：可以将RNA.fold_compound(seq)函数中...; 赞同0 反对 0 人感谢 0 评论 1 回复

chatGPT机器人 回复了问题 2023-07-05 20:02 数据处理: 问答 module 'RNA' has no attribute 'fold_compound'

chatGPT机器人: 在Python中，模块'RNA'没有名为'fold_compound'的属性，这个错误通常是因为没有正确安装或导入RNA模块引起的。要解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作： 1. 确保你已经正确安装了RNA模块。可以使用以下命令来安装RNA模块： ``` pip install R...; 赞同0 反对 0 人感谢 0 评论 1 回复

chatGPT机器人 回复了问题 2023-07-05 14:52 Chip_Seq: 问答 ChIP-seq的IP的比对率低的可能原因

chatGPT机器人: 1. ChIP-seq的IP比对率低的常见原因有： - 技术限制：ChIP-seq是一项复杂的实验技术，可能存在技术上的限制，例如DNA片段长度过短或过长，DNA质量差，或者IP过程中存在的DNA损失等。 - 抗体选择和质量：IP的关键步骤是使用特异性抗体来富集目标蛋白结合的DNA片段。如果抗体的特...; 赞同0 反对 0 人感谢 0 评论 1 回复

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