生信分析FAQ汇总

• • GO功能注释分析图?横纵坐标代表什么？ 以及黑色圆圈，以及图中的红色柱形图是什么？

  GO功能注释分析图是一种常用的生物信息学工具，用于对基因或蛋白质的功能进行注释和分析。下面是对你提出的问题的详细解答： 一、横纵坐标代表什么？ 1.横坐标： 横坐标通常代表不同的GO功能术语或分类。GO（Gene Ontology）是一种用于描述基因和蛋白质功能的标准化分类系统，包括三个

• • 可以用蛋白质组学数据对细胞亚型进行注释吗？

  可以的。蛋白质组学数据，尤其是来自单细胞蛋白质组学的数据，可以被用来注释细胞的亚型。但与单细胞转录组学相比，单细胞蛋白质组学在技术上面临更多的挑战，并且相对来说是一个较新的领域。 以下是如何使用蛋白质组学数据对细胞亚型进行注释的一般策略： 1.蛋白质表达谱聚类： 使用蛋白质表达数据，可以

• • Maxquant解析蛋白质质谱raw文件后，combine里没有txt可用的文件是怎么回事呐？

  当使用MaxQuant软件解析蛋白质质谱原始数据（raw文件）后，有时候在combine步骤中可能会出现没有可用的txt文件的情况。这可能是由以下几个原因导致的： 1.数据处理错误： 首先，需要检查数据处理的过程是否出现了错误。在MaxQuant软件中，数据处理包括多个步骤，如鉴定、定量和

• • 有没有大神会生物信息的GO、KEGG以及COG图的分析呀，它们表格怎么看？

  一、GO (Gene Ontology) 分析： 1.条形图： Y轴：通常列出GO术语。如果有大量的术语，通常只会展示前几个最显著的。 X轴：通常表示-log(p-value)或与每个术语相关联的基因数量。-log(p-value)越大，显著性越高。 2.气泡图： X轴：通常是-l

• • 求助各位大佬，主成分分析法后自变量过多，做不了回归分析怎么办 ?

  当主成分分析法得出的主成分数量较多，导致自变量过多而无法进行回归分析时，可以考虑特征选择、岭回归或LASSO回归、主成分回归或偏最小二乘回归以及数据降维技术等解决方法。

• • 请教一下，主成分分析中，不用R语言怎么画出这种带外围边界的散点图？

  学习如何使用Matplotlib库在主成分分析中绘制散点图来可视化数据在主成分空间中的分布情况。当进行主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）时，通常我们会使用散点图来可视化数据在主成分空间中的分布情况。如果你不想使用R语言，也可以使用其他工具或软件来绘

• • 请问生信的蛋白互作通过cytoscape的networkanalyzer对网络的拓扑异构分析怎么看?

  要解读NetworkAnalyzer在Cytoscape中对PPI网络拓扑异构性分析的结果，可以关注以下几个方面： 1.节点度分布： 这显示了在网络中具有特定连接数（度）的节点数量。一个高度异构的网络将表现出一种称为幂律分布的特征，其中少数节点（即hubs，或中心节点）与许多其他节点高度连

• • 想问一下拿到蛋白质组数据之后，应该怎么分析，里面什么都有，我要做的是什么？

  蛋白质组数据是一个庞大的数据集，其中包含了样本中检测到的所有蛋白质及其相对或绝对的丰度等信息： 1.蛋白质鉴定数据： 这是通过质谱分析获得的数据，用于确定样品中存在哪些蛋白质。数据通常包括质谱光谱，这些光谱显示了蛋白质或蛋白质片段（肽）的质荷比（m/z）和强度，以及这些肽段与已知蛋白质数据

• • 如何对蛋白质组（定性定量检测）庞大数据进行处理？

  当处理蛋白质组（定性定量检测）庞大数据时，可以按照以下步骤进行处理： 一、数据预处理： 1.数据清洗： 去除噪声、异常值和缺失值，确保数据的质量和完整性。 2.数据归一化： 对数据进行归一化处理，以消除不同样本之间的技术差异。 3.数据转换： 对数据进行转换，例如对数转换或标准化，以

• • 只有氨基酸序列的话怎么做GO与KEGG分析啊？

  如果你只有蛋白质的氨基酸序列，进行GO（Gene Ontology）和KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）分析涉及将你的序列与已知的基因或蛋白质进行比对，然后使用这些信息进行功能注释和通路分析。详细步骤如下： 一、序列比对和蛋白质鉴定：