肿瘤数据分析常用统计学方法(肿瘤大数据分析)

nihdff 2025-01-19 数据分析 5 views

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4个肿瘤方向数据库,手把手教你如何进行生信数据挖掘

然而,GEO数据挖掘并非易事,由于芯片平台不同,需要进行ID转换、数据标准化、去批次效应后,才能进行数据分析。对于科研新手来说,面对眼花缭乱的数据,可能会感到困惑。

肿瘤数据分析常用统计学方法(肿瘤大数据分析)

必读内容:深入解析TCGA肺癌肿瘤免疫浸润的详尽分析 肿瘤的异质性导致其在个体间免疫活性各异,而相似免疫活性的样本通常处于同一免疫微环境。通过转录组数据揭示免疫活性状况是关键。伯豪生物的生信团队以TCGA肺癌数据为例,进行了深入探讨。

关键预后基因OLFM4在上皮细胞中高度表达,与更好的生存相关。这项研究不仅揭示了MSS CRC的肿瘤异质性,还为理解肿瘤微环境和制定个性化治疗策略提供了新视角。尽管如此,作者建议未来研究需要更大规模的数据来进一步验证这些发现。

大家好,让我们深入探索中国传统中药的世界!ETCM数据库,这个中药数据挖掘的全能工具,将中药的丰富宝藏展现在我们眼前。该数据库整合了402种中草药、3959个配方、7284种有效成分,以及经过验证或预测的2266个基因靶点和4323种疾病的详细信息,是生信分析中的关键***。

一文读懂过去30年肿瘤学领域撤稿大数据

深入探究过去30年肿瘤学领域的撤稿大数据,揭示了科学界的微妙动态与挑战。这项研究由伊朗德黑兰大学的生物化学与生物物理研究所和管理学院知识与信息科学系共同完成,旨在分析肿瘤学领域撤稿现象的全面概览,以期为学者提供宝贵的警示,避免重蹈覆辙。

中国(9个研究所共2***%的撤稿率)、美国(6个研究所共4%的撤稿率)、伊朗(1个研究所和2%的撤稿率)和日本(1个研究所和57%的撤稿率)占肿瘤学的撤回文章大部分百分比。

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