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代謝體學新知分享,首次“代”你看看OxO,要代你看的是這幾個月大家都非常關注的病毒: SARS-CoV-2!也是就事大家熟知的COVID-19 (新冠肺炎或武漢肺炎)。目前針對COVID-19的研究主要專注於基因體(病毒基因體解析、病毒核酸診斷)、蛋白質體(抗原診斷、疫苗開發)和藥物開發,代謝體學當然也要助科學家一臂之力!代...
原創文章 引用請註明出處 生物醫學研究最常使用的資料庫莫過於 PubMed 文獻搜尋,但由於 PubMed 資料庫越來越龐大,如何在茫茫大海中正確找到自己需要的內容便顯著相當重要,因此如何對檢索結果進行篩選,例如篩選可投稿期刊、查詢領域內專家的論文與研究方向、各國家發表論文的分佈等是科學家們所關注的重點。...
原創文章 引用請註明出處 功能注釋(Functional Annotation)在基因體或轉錄體研究扮演非常重要的角色,最知名的網站工具以 DAVID 為代表(https://david.ncifcrf.gov/),DAVID 是一個功能相當強大的基因與功能分析平台,但由於其最後一次更新已距今三年半(DAVID 6.8 Oct. 2016),因此小編來為大家介紹一...
原創文章 引用請註明出處 多體學(Multiomics)是將多筆體學資料,像是轉錄體(transcriptome)、 蛋白質體(proteome)、微生物體(microbiome)、代謝體(metabolome)... 等整合研究,藉以推測潛在的因果關係(文章回顧:多體學新思維)。然而,多資料整合也有可能會遇上兩資料集相互無法解釋的情況。假設我...
原創文章 引用請註明出處 全基因體定序 (whole genome sequencing, WGS) 與全外顯子定序 (whole exome sequencing, WES) 該選哪種呢? 圖一: 常見的三種DNA定序種類,以及其常搭配的定序深度和可以偵測到的變異種類 (圖片來源http://www.genomesop.com/somatic-mutations/) 相信這個問題一定很多研究...
原創文章 引用請註明出處 DADA ( Divisive Amplicon Denoising Algorithm) 是一種校正擴增子序列錯誤的演算模型,分析不採用聚類方法建構 OTUs [1]。雖然過往研究通常採用 97% 或 99% 序列相似程度進行 OTU clustering 並以代表序列做後續分析,但也知道 OTU 並不能完全代表一個物種,因而限制了微生物物...
原創文章 引用請註明出處 熱圖(Heatmap)是多體學關聯分析常見的呈現方式,目的是將不同體學觀察值的相關性透過熱圖呈現,顏色與統計說明體學資料間的關聯程度。常見也有將「微生物統計顯著數值」和「微生物相對豐度」與熱圖整合呈現,如下圖。 HAllA (Hierarchical All-against-All association) 是...
原創文章 引用請註明出處 基因表現研究從過去的 Microarray (Gene Expression Profile) 到 NGS (RNA-seq) 分析皆需要探究所謂的功能富集 (Functional Enrichment),而不管是做 GO 或 Pathway (KEGG / IPA / DAVID) 分析,皆需要透過基因表現的差異 (Over Representation Analysis, ORA)篩選出一組基因列表,...
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...
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