¥1.00 ¥0.00
R语言ROC曲线R语言ROC曲线R语言ROC曲线R语言ROC曲线R语言ROC曲线脚本
R语言ROC曲线R语言ROC曲线R语言ROC曲线R语言ROC曲线R语言ROC曲线R语言ROC曲线
请关注“恒诺新知”微信公众号,感谢“R语言“,”数据那些事儿“,”老俊俊的生信笔记“,”冷🈚️思“,“珞珈R”,“生信星球”的支持!
目前还没有评论
您必须登录才能发表评论。
CTC / CTM已被证明是癌症诊断中的一种有前途的方法,其应用范围从肿瘤早期检测到治疗选择。与其他肿瘤成分(例如循环肿瘤DNA(ctDNA))相比,CTC / CTM为生信分析研究人员提供了完整的基因组和转录组信息来源。尽管已经发布了许多单细胞RNA测序数据,但研究人员很难使用这些数据,并且没有可访问的数据库。ctcRbase是第一个用于搜索和可视化CTC / CTM及其原发肿瘤,WBC和转移部位的表达模式的数据库。为研究人员了解肿瘤转移中的基因表达模式提供了更好的方法。网站目前的功能还少,ctcRbase未来还会不断更新并提供更多信息,包括:(i)更多的CTC / CTM转录组数据;(ii)CTC / CTM及其配对的原发肿瘤的DNA甲基化数据;(iii)更全面的CTC / CTM基因组数据,包括拷贝数变异数据和突变变异数据。
test
在研究m6A时,m6A RNA免疫沉淀测序(m6A-RIP-seq)是最常用的m6A测序方法,但其分辨率较差(~150nt)。单碱基分辨率的m6A测序技术已经被开发,但之前技术主要利用交联和免疫沉淀m6A特异性抗体,进行反转录并在m6A位点诱导截断或突变。涉及的过程较繁琐,如放射性凝胶电泳。此外,没有对照以纠正抗体免疫沉淀的效率或标准化。为克服之前方法的技术局限性,新的m6A测序方法已被开发。
请关注“恒诺新知”微信公众号,感谢“R语言“,”数据那些事儿“,”老俊俊的生信笔 …
记住我
还不是会员? 现在注册
Sign me up for the newsletter!
已经拥有注册账户? 现在登录
评价
目前还没有评论