B*********s
发帖数: 292 | 1 【 以下文字转载自 JobHunting 讨论区,原文如下 】
发信人: Benincampus (Ben), 信区: JobHunting
标 题: Re: 不满为导师“打小工” 北京一研究生“何苦”退学
发信站: Unknown Space - 未名空间 (Fri Apr 15 20:23:00 2005) WWW-POST
看得出来，导师做的事情是建立本体(Ontology)，然后做知识获取。这是很大的题目呢，
这个“何苦”不识货。
而且，导师让学化学的他来建立化学方面的本体，也是物得其用人得其所，不知他还抱怨
什么？ |
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y******e
发帖数: 277 | 2 试了GOstat, GOToolBox，和Ontologizer
结果相差很大，不知道哪一种才是正确的结果
求大虾们推荐比较好的onlology analysis program
非常感谢！！！！ |
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g******w
发帖数: 78 | 3 版上查询ontology analysis tool，前几天刚讨论过 |
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M*****n
发帖数: 16729 | 4 RNA-seq现在做一把要多少钱？
你找那个公司做的？
factor |
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t*d
发帖数: 1290 | 5 俺也想知道。
另外 David 和 IPA 的结果不一样很正常。他们可能用的是不同的数据库，或者不
同版本的。 |
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q******c
发帖数: 741 | 6 In house service, 1050 per lane. But this service does not include data
analysis, which bring me so much hard time. |
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M*****n
发帖数: 16729 | 7 俺们有两个lab在搞,但是最近说都有问题，还没有搞出来。
你那个是人还是老鼠，有没有de novo assembly 的经验？我这个只能做de novo
assembly. |
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q******c
发帖数: 741 | 10 The experiment is on mouse cells. I mapped the readings to mm9(latest
version of mouse genome). For the annotation genome, you can select Refseq,
UCSC genes, Ensembl etc. |
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e*****t
发帖数: 642 | 11 i am talking about the guy who mentioned assembly, which means he does not
has the ref genome apparently.
, |
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g**********t
发帖数: 475 | 12 可能的功能？如果是要很粗的分析，先做一个GO（gene ontology）分类。 |
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c***3
发帖数: 251 | 13 We are pleased to announce the first beta release of the Mosaic plugin. This
is the first of a suite of plugins under development for annotating,
analyzing and visualizing networks with Gene Ontology terms. Mosaic uses
all three branches of GO to:
* Partition into subnetworks based on Biological Process terms
* Layout each subnetwork using a cellular template based on Cellular
Component terms
* Color nodes based on Molecular Function terms
Start with a network having any standard gene identifie... 阅读全帖 |
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c***3
发帖数: 251 | 14 客气客气了，希望对大家有用。
这个主要的目的是基于Gene Ontology的生物网络的分解与显示。
比如说RNA-Seq或者Microarray数据的处理，通常会使用DAVID之类的工具来来看那些功
能是过表达的，最后的结果一般就是列出一个GO功能的列表，不直观，也不能同时关注
多个特性。
现在这个东西的特点：
1.进行自动的功能注释
2.根据不同属性（可以是GO的属性，也可以是一般属性）立体的去显示，从而使复杂的
生物网络，或者一族基因/蛋白，能够以更清晰，更直观的方式表现出来 |
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l**********1
发帖数: 5204 | 16 please go to below E book
Synthetic Biology:
scope, applications and implications
© The Royal Academy of Engineering (2009)
//www.raeng.org.uk/news/publications/list/reports/Synthetic_biology.pdf
plus one figure from that book. |
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G***G
发帖数: 16778 | 18 when doing gene ontology analysis, which level do you choose,
leve 2, 3,,4,5? |
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l**********1
发帖数: 5204 | 19 sure
搞GWAS SNP RNA-seq 必看的 references:
@ARTICLE{Holmans09,
AUTHOR = {P. Holmans and E. K. Green and J. S. Pahwa and M. A.
Ferreira and S. M. Purcell and P. Sklar and {the Wellcome Trust Case-
Control Consortium} and M. J. Owen and M. C. {O'Donovan} and N. Craddock},
TITLE = {Gene Ontology Analysis of GWA Study Data Sets
Provides Insights into the Biology of Bipolar Disorder},
JOURNAL = {The American Journal of Human Genetics},
YEAR = ... 阅读全帖 |
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B****m
发帖数: 63 | 22 用过一次affymetrix的芯片，很不喜欢。确实很多probe set没有明确标注。对于这些
probe set，你可以到affymetrix的官方网站上搜索信息（需要注册）。在他们的官网
上，每个probe set都会有个链接，连到gemome browser上。我的经验是，如果官网上
实在没有这个probe set的信息，但是在genmome browser上 这个probe set 覆盖了基
因A的一部分，那我就手动把这个probe set的对应基因标注为基因A。 做这个手动工作
很烦人，所以手动查询一下变化倍数大的为止probe set 就行了，变化小的不管。
将probe set的变化转化成基因后，要用gene ontology对这些基因进行功能分类，进而
信号通路分析。 |
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F*****d
发帖数: 23 | 23 很多朋友拿到芯片或二代测序结果(Microarray, RNA-Seq, ChIP-Seq, etc)后， 第一
个问题通常是“在我的实验中那些变化的基因有什么功能？”其实有很多工具可以解决
这个问题，但大多数生物学家仍需要很多帮助。所以我写了这个简单流程，希望对大家
有帮助。也欢迎高手指正并介绍其它好工具。
英文版链接：
http://goo.gl/ZlprLJ
步骤1 。原始数据分析
大多数时间，你拿到结果时会有基本的分析文件列出所有基因的表达值。
如果你只有原始数据，那么需要用相应软件处理。比如： GCRMA/RMA 分析表达芯片，
Homer/MACS分析 ChIP-Seq, Cufflink/RSEM 分析RNA-Seq.
步骤2。筛选差异表达基因
经常你会看到结果中有Fold Change (或 log Fold Change), P-value, FDR (或
adjusted P-value 或 Q-value). 如果没有，你可以使用limma来分析芯片，用DeSeq,
EdgeR, 或CuffDiff来分析RNA-Seq.
筛选基因时我建议用Fold Chan... 阅读全帖 |
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j***x
发帖数: 1469 | 24 各位, 我刚刚分析完一组RNA-seq数据, 并对结果进行了GO,分析, 用的是GO::VIEW in
Linux.
遗憾的是， 结果出来的图是 .gif格式的， 清晰度差， 也不够漂亮。
问题是， 有哪种GO分析软件能够做出漂亮的 PNG， 或者别的清晰，生动的图片？
谢谢。 |
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j***x
发帖数: 1469 | 26 你说的这两个是软件还是文件格式呢?
抱歉,我还没有来得及查查,谢谢你的回答. |
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p******b
发帖数: 379 | 28 lotkaeuler11您发的链接太有用了， 俺忍不住孝敬您3个包子， 呵呵 |
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l**********1
发帖数: 5204 | 29 Merci Baozi sent from polycomb
寄信人: deliver (自动发信系统)
标 题: 本站转帐通知单
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Oct 12 08:36:01 2013)
来 源: mitbbs.com
lotkaeuler11,您好：
polycomb 转给您,现金(伪币): 30 .
附加留言:
谢谢你发的GSEA链接， 很有帮助！
polycomb |
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M********r
发帖数: 142 | 30 文章说，做了Microarray，通过GO分析，发现70个基因跟binding 有关 50个catalytic
activity 40个enzyme regulator activity 等等。
是不是其实并没有发现特别有意思的基因，往往就弄一幅图，放上这个糊弄了事。
对吧？
还有那个GSEA分析，能得到这样的图，是什么意思啊？ |
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w*******d
发帖数: 396 | 31 GSEA的那个图是说，他们array的结果和别人做的p53 down的结果相似。
catalytic |
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l**********1
发帖数: 5204 | 32 So,
better is to perform multiple GSA running,
pls refer attached figure
cited from
PMID 23444143
Väremo L et al., (2013).
Enriching the gene set analysis of genome-wide data by incorporating
directionality of gene expression and combining statistical hypotheses and
methods.
Nucleic Acids Res. 41: 4378-91.
>http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23444143 |
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y***i
发帖数: 11639 | 34 你觉得GSEA和go或者IPA比怎么样？
我觉得没有独立于基因表达的数据，用fold change/pValue去推peak，机理上很没道
理。没理由认为它比Go或者IPA强。 |
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s******a
发帖数: 252 | 35 I have written reviews on pathway analysis. Pathway, GO and gene sets
analyses are
just bunch of statistical methods. Like any statistical method, it depends
on how you use it and interpret it. Scientific publications often demand
evidence beyond a single statistical method.
One should consider both the quality of gene sets and the underlying
statistical method. GO is often less specific than pathway analysis. MsigDB
(database behind GSEA) is getting too big - one should be careful too. The
type... 阅读全帖 |
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c***3
发帖数: 251 | 36 网站的话可以用
david
http://david.abcc.ncifcrf.gov/
软件的话
Cytoscape
有bridgeDB app是id mapping，你可以把Uniprot Id专程ensembl或者gene symbol
然后接下来可以用NOA app 或者bingo做GO功能富集度测试 |
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o*****h
发帖数: 293 | 42 Scientist (Data Curation/Analytics)
Omicsoft - Cary, NC
Company Description:
Omicsoft Corporation is the leader in providing enterprise solutions for
next-generation sequencing and Omics data analysis, management, and
visualization. Our flagship product, Array Suite (Array Studio and Array
Server), provides full data management with server-client architecture.
Array Server stores and manages all of the large data for users, while Array
Studio provides the graphical user interface and full visual... 阅读全帖 |
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O**********a
发帖数: 317 | 43 gene ontology ?
gene set enrichment analysis?
like |
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m******5
发帖数: 1383 | 44 ontology是有些hint，但感觉不够靠谱 |
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n******7
发帖数: 12463 | 46 哈哈哈
所以说很多实验的人不信这些鬼分析，可以play的空间太大了
不光是GE分析
基本上你用个主流的工具和做法，没人会质疑你的结果，因为本来就是computational
的东西
如果某个牛paper也是这么做的，就更没问题了
当年我就是总觉得我们做的这些分析很扯谈，想solid一些，被老板厌恶
说我做事太认真
后来发现老板对了一半
她说对的是，很多我觉得不靠谱的东西，最后还是放到paper里面发表了
毕竟是所谓的系统生物学，reviewer往往不能很肯定的说这样不行。另外还有大牛挂名
她说的错的是，一大半她让我做的东西都最后删掉了，几个杂志的reviewer都说，over
-analyzed。另外，我花了很长时间做了一个solid的方法，帮我们组拿到另一个合作的
机会，发了不错的文章。 |
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n******7
发帖数: 12463 | 47 另外
做生物信息data analysis的基本策略就是
你有一些乱七八糟的data，做个几十上百个分析
如果其中五六个的结果converge了，就拿出来
说我们几个独立的分析，从不同侧面验证了我们的xxx假说
我们的发现如何如何牛B有意义 |
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s******r
发帖数: 1245 | 48 随便凑几个图吧，这玩意儿没人认真看的，又不能没有，想怎么说就怎么说，学生物的
一多半不懂啥是adjusted p-value |
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n******7
发帖数: 12463 | 50 对这个問題没经验
我感觉这种問題的一般思路就是评估一个background (H0)
只有严重偏离background的才是true signal
btw, 一般TFBS不是看调节区域吗，binding site在gene体的似乎不多？ |
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