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原創文章 引用請註明出處 2018 年 1 月， QIIME 團隊發出官方聲明，將不再進行 QIIME1 的更新與維護。取而代之的是 QIIME 2™ ，QIIME2 提供了一個具再現性、互動性與可擴展性的微生物體資料分析平台[1] (根據 Google Scholar 截至 2019/11/7 已有 42 篇論文引用)。QIIME2 繼承了 QIIME1 具有的分析...
原創文章 引用請註明出處 人類參考基因體 (Human Reference Genome) 人類參考基因體的第一版印刷品作為一系列書籍展示，在倫敦的Wellcome Collection中展出 (圖片來源 ) 人類基因體計畫(Human Genome Project, HGP)目的是希望解碼人類 30 億對鹼基對的序列，2000年6月26日，美國總統柯林頓與英國首相布...
原創文章 引用請註明出處 Schematics of batch-effect correction by MNN [1] 繼前兩篇的單細胞分析介紹(一)、單細胞分析介紹(二)之後，相信大家對單細胞分析有一定的認識，聽到單細胞眼睛都亮起來了對吧？那麼我們今天要更進一步介紹的是批次效應 (batch effect) ，這個問題在其他類型的資料已被廣泛討...
原創文章 引用請註明出處 生物資訊分析最重要的是如何提高結果的可讀性，其中基因名稱或 ID 轉換是最常見的問題。往往在不同資料庫或不同平台會有特定的 Gene ID，例如 Ensembl 人類基因會是 ENSG/ENST 為前綴開頭，而 NCBI/EntrezID 則為一串數字，但這些文數字可讀性相當低，因此需要將其轉換為 Gene Symbo...
原創文章 引用請註明出處 微生物體資料分析通常為了考慮定序深度的差異，豐度會標準化為比例關係(例如，相對豐度)。而這樣的組成型資料常造成統計上的偏差，為了能改善其統計效力也發展出相應的分析方法。在進行相對豐度於組間的差異分析中，除了採用累計求合標準化(cumulative-sum scaling, CSS)方法的 meta...
原創文章 引用請註明出處 進行微生物群落研究時，往往會需要檢測菌相與不同環境變量(因子)間的相關性，例如： 1. 微生物群落與生態環境變量間的相關性 2. 人體微生物與疾病病程發展的相關性 3. 不同藥物處理後，微生物組成與病情改善間的相關性 因此需要透過特定的環境因子關聯模型，分析特定因子或因子組合對...
藉由超音波看見體內腫瘤細胞的基因表現 為了解讀細胞的功能，生物學家改造基因，讓細胞在開啟某個目標基因表現時，會和一個播報基因同時表現，利用播報基因製造出可在細胞外被觀察到的蛋白，就能方便地判定該基因的表現情形。然而一般經常使用的播報基因，像是GFP這種螢光蛋白，存在著一個很大的限制，也就是發出的螢光...
原創文章 引用請註明出處 (Seurat Vignettes) 隨著定序技術以及微流體技術的發展，單細胞定序的技術也越來越純熟。實驗技術方面全力衝刺，當然在後端資料分析研究也不能落人後！今天小編要來跟大家介紹一個強大的單細胞分析R套件 – Seurat [1][2]。它有多厲害呢？嘿嘿，就讓我們繼續看下去。我們...
細胞為進行科學研究時常用的模型之一，往往是科學研究進入動物研究模式前的階段，細胞研究模型的建立相對動物模式來說也相對簡單與單純。圖爾思在這邊就為大家整理幾種常見的細胞研究模型的建立方式： 以下為常見細胞刺激實驗的條件設定原理，若針對每個研究主題或作用的細胞進行實驗時，還是要先行測試刺激物劑量的有效濃...
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