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數(shù)據(jù)挖掘―miRNA調(diào)節(jié)網(wǎng)絡的構建
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- 視頻資源大?。?.07 GB 更新時間：2023-11-13
數(shù)據(jù)挖掘―miRNA調(diào)節(jié)網(wǎng)絡的構建資源簡介：
由于人類的基因數(shù)量巨大,miRNA作為調(diào)控這些基因表達的非編碼RNA,其與基因的關系非常復雜。當前基因樣本數(shù)目高達兩萬多維,隨著維數(shù)的增加,獲取基因與miRNA之間的關系的難度也隨之增加。近年來關于基因和miRNA之間關系的研究成為生物信息學的一個熱點。研究者們發(fā)現(xiàn)眾多疾病間存在很多共性,比如某些基因和miRNA在多種疾病中都有相似的表達,需要通過一定方法識別這些疾病中相關的miRNA和基因的調(diào)控關系。目前建立兩者的調(diào)控關系方法有很多，包括數(shù)據(jù)庫比對，算法的運用，實驗的驗證等等。這些都會通過詳細的介紹傳遞給大家。并會通過具體的操作向大家演示如何構建兩者的關系。相較于之前推出的《豪斯醫(yī)生基因數(shù)據(jù)挖掘》和《WGCNA詳解》，此次課程在內(nèi)容上進行了延伸，將重點回到了非編碼RNA的調(diào)控網(wǎng)絡上。這過程中，不僅會重新溫故之前的知識，又將WGCNA作為一種新的算法構建miRNA與mRNA的關系。
具體地，你將進一步了解非編碼RNA數(shù)據(jù)的下載和處理，WGCNA的理論和操作，數(shù)據(jù)庫的比對，cytoscape的靈活玩轉(zhuǎn)，還有R語言的基本語法。該課程的學習會為大家在科研的道路中增加新的助力。
課程目錄
├──01、TCGA概述
| ├──01、TCGA概述.mp4 68.48M
| ├──02、TCGA概述.mp4 17.61M
| └──03、TCGA概述.mp4 37.08M
├──02、構建調(diào)控關系理論
| ├──01、構建調(diào)控關系理論.mp4 18.94M
| ├──02、構建調(diào)控關系理論.mp4 66.52M
| └──03、構建調(diào)控關系理論.mp4 141.73M
├──03、WGCNA理論
| ├──01、WGCNA理論.mp4 24.27M
| ├──02、WGCNA理論.mp4 18.90M
| ├──03、WGCNA理論.mp4 20.97M
| └──04、WGCNA理論.mp4 53.19M
├──04、數(shù)據(jù)下載
| ├──01、數(shù)據(jù)下載.mp4 55.22M
| ├──02、數(shù)據(jù)下載.mp4 52.12M
| ├──03、數(shù)據(jù)下載.mp4 47.11M
| └──04、數(shù)據(jù)下載.mp4 96.09M
├──05、提取蛋白編碼基因
| ├──01、提取蛋白編碼基因.mp4 64.98M
| ├──02、提取蛋白編碼基因.mp4 51.92M
| ├──03、提取蛋白編碼基因.mp4 56.89M
| ├──04、提取蛋白編碼基因.mp4 56.79M
| └──05、提取蛋白編碼基因.mp4 105.10M
├──06、差異分析
| ├──01、差異分析.mp4 52.20M
| ├──02、差異分析.mp4 41.62M
| └──03、差異分析.mp4 98.34M
├──07、基于算法構建調(diào)控
| ├──01、基于算法構建調(diào)控.mp4 64.70M
| ├──02、基于算法構建調(diào)控.mp4 58.44M
| ├──03、基于算法構建調(diào)控.mp4 54.62M
| └──04、基于算法構建調(diào)控.mp4 64.92M
├──08、cytoscape構建網(wǎng)絡
| ├──01、cytoscape構建網(wǎng)絡.mp4 60.00M
| └──02、cytoscape構建網(wǎng)絡.mp4 105.75M
└──09、數(shù)據(jù)庫預測
| ├──01、數(shù)據(jù)庫預測.mp4 47.45M
| ├──02、數(shù)據(jù)庫預測.mp4 272.25M
| ├──03、數(shù)據(jù)庫預測.mp4 44.58M
| └──04、數(shù)據(jù)庫預測.mp4 96.81M
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