生信分析FAQ彙總

• • 可以用蛋白質組學數據對細胞亞型進行註釋嗎？

  可以的。蛋白質組學數據，尤其是來自單細胞蛋白質組學的數據，可以被用來註釋細胞的亞型。但與單細胞轉錄組學相比，單細胞蛋白質組學在技術上面臨更多的挑戰，並且相對來說是一個較新的領域。 以下是如何使用蛋白質組學數據對細胞亞型進行註釋的一般策略： 1.蛋白質表達譜聚類： 使用蛋白質表達數據，可以

• • Maxquant解析蛋白質質譜raw文件後，combine裏沒有txt可用的文件是怎麼回事吶？

  當使用MaxQuant軟件解析蛋白質質譜原始數據（raw文件）後，有時候在combine步驟中可能會出現沒有可用的txt文件的情況。這可能是由以下幾個原因導致的： 1.數據處理錯誤： 首先，需要檢查數據處理的過程是否出現了錯誤。在MaxQuant軟件中，數據處理包括多個步驟，如鑑定、定量和

• • 有沒有大神會生物信息的GO、KEGG以及COG圖的分析呀，它們表格怎麼看？

  一、GO (Gene Ontology) 分析： 1.條形圖： Y軸：通常列出GO術語。如果有大量的術語，通常只會展示前幾個最顯著的。 X軸：通常表示-log(p-value)或與每個術語相關聯的基因數量。-log(p-value)越大，顯著性越高。 2.氣泡圖： X軸：通常是-l

• • 求助各位大佬，主成分分析法後自變量過多，做不了迴歸分析怎麼辦 ?

  當主成分分析法得出的主成分數量較多，導致自變量過多而無法進行迴歸分析時，可以考慮特徵選擇、嶺迴歸或LASSO迴歸、主成分迴歸或偏最小二乘迴歸以及數據降維技術等解決方法。

• • 請教一下，主成分分析中，不用R語言怎麼畫出這種帶外圍邊界的散點圖？

  學習如何使用Matplotlib庫在主成分分析中繪製散點圖來可視化數據在主成分空間中的分佈情況。當進行主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）時，通常我們會使用散點圖來可視化數據在主成分空間中的分佈情況。如果你不想使用R語言，也可以使用其他工具或軟件來繪

• • 請問生信的蛋白互作通過cytoscape的networkanalyzer對網絡的拓撲異構分析怎麼看?

  要解讀NetworkAnalyzer在Cytoscape中對PPI網絡拓撲異構性分析的結果，可以關注以下幾個方面： 1.節點度分佈： 這顯示了在網絡中具有特定連接數（度）的節點數量。一個高度異構的網絡將表現出一種稱爲冪律分佈的特徵，其中少數節點（即hubs，或中心節點）與許多其他節點高度連

• • 想問一下拿到蛋白質組數據之後，應該怎麼分析，裏面什麼都有，我要做的是什麼？

  蛋白質組數據是一個龐大的數據集，其中包含了樣本中檢測到的所有蛋白質及其相對或絕對的丰度等信息： 1.蛋白質鑑定數據： 這是通過質譜分析獲得的數據，用於確定樣品中存在哪些蛋白質。數據通常包括質譜光譜，這些光譜顯示了蛋白質或蛋白質片段（肽）的質荷比（m/z）和強度，以及這些肽段與已知蛋白質數據

• • 如何對蛋白質組（定性定量檢測）龐大數據進行處理？

  當處理蛋白質組（定性定量檢測）龐大數據時，可以按照以下步驟進行處理： 一、數據預處理： 1.數據清洗： 去除噪聲、異常值和缺失值，確保數據的質量和完整性。 2.數據歸一化： 對數據進行歸一化處理，以消除不同樣本之間的技術差異。 3.數據轉換： 對數據進行轉換，例如對數轉換或標準化，以

• • 只有氨基酸序列的話怎麼做GO與KEGG分析啊？

  如果你只有蛋白質的氨基酸序列，進行GO（Gene Ontology）和KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）分析涉及將你的序列與已知的基因或蛋白質進行比對，然後使用這些信息進行功能註釋和通路分析。詳細步驟如下： 一、序列比對和蛋白質鑑定：

• • 請問KEGG特異性通路圖怎麼看？

  KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）是一個包含基因組、生化途徑、疾病、藥物和化學物質等數據的綜合數據庫。在這個數據庫中，特異性通路圖是用於展示特定生物體的代謝途徑、細胞過程和信號傳導途徑等的一個強大工具。以下是解讀KEGG特異性通路圖的幾