博客文章

利用差异表达分析、机器学习（LASSO、SVM-RFE、随机森林）及免疫微环境分析鉴定头颈部鳞状细胞癌外泌体相关生物标志物

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单细胞RNA测序鉴定MMP11+癌相关成纤维细胞作为血管生成和膀胱癌进展的驱动因素

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基于机器学习的单细胞和bulk RNA测序鉴定成纤维细胞特征及CD8+ T细胞-成纤维细胞亚型预测膀胱癌预后和免疫治疗反应

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为什么DESeq2采用median-of-ratios归一化？

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在RNA-seq实验设计，为什么转录组测序更推荐双端测序？

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为什么FPKM/RPKM逐渐被TPM取代？

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为什么需要做GO/KEGG富集分析？本质就是对几百到几千的差异表达基因进行归类

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为什么差异表达分析时，更倾向使用原始count数据？

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Lasso回归筛选目标基因：差异表达分析后，如果进一步筛选目标基因（三）

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单因素Cox回归：差异表达分析后，如何进一步筛选目标基因（二）

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