下载OTU和OTU对应网络图 导入cytoscape就可以了 具体可以参考:OTU网络图绘制
回答于 2019-09-23 09:47
R 脚本读入数据之后 用判断 >0.5直接筛 类似读入之后 赋值给dat 再判断 dat_tmp <- dat[dat$weight>0.5,] 如果不明白推荐:R语言入门
回答于 2019-09-23 09:46
参考一下下面的 点击链接去课程介绍了解具体的情况 转录组数据理解不深入?图表看不懂?点击链接学习深入解读数据结果文件,学习链接:转录组(有参)结果解读;转录组(无参)结果解读 转录组数据深入挖掘技能-WGCNA,提升你的文章档次,学习链接:WGCNA-加权基因共表达网络分析 转录组数据怎么挖掘?学习链接:转录...
回答于 2019-09-23 09:42
衡量的指标比较多 单看N50的话 肯定是基因组N50越大越好,好比三代测序和二代相比,就是希望片段更完整 组装上获得的结果更准确 这样N50也就越大, 文章图片找文献题目这个估计得看过才能知道
回答于 2019-09-20 09:52
不太肯定这个是KEGG的通路图还是Mapman的通路图 但是基本的差异结果想在通路图上进行可视化可以参考mapman的图片绘制和可视化
回答于 2019-09-19 17:49
不建议数据样本量过少,网站的案例好像是8个还是几个来着,常规的构建网络建议能多一点样本就多一点样本 因此计算的结果会更准确
回答于 2019-09-19 17:47
这种主要是来源于数据的原因 ,不过这边没有使用过甲基化数据做WGCNA 这个分析主要应用在基因表达数据 也有部分用到蛋白数据或者代谢数据之类的,所以不太清楚甲基化数据是不是适用 当然无论适用与否,beta过低都是输入的数据在无尺度网络构建上有所欠缺,如果非要分析,选择一个比较贴近的即可
回答于 2019-09-19 10:14