直方图是用来做什么的呢？ 对于一个连续性的变量来说，进行分布的可视化。 把全体的样本数据，首先分成若干个小组，即每一个小长方形就是一组，那么每一个小组在x轴上两个左右端点的距离（即小长方形的宽度），叫组距。 长方形的高度代表什么意思？在该图2中，高度代表频数。 频数，就是落在这个小组里面样本数据的个数有多少个。 横轴：表示这个数据的类型，代表这个样本数据的连续可取数值。 纵轴：表示分布的情况。 根据纵轴表示的

哭死

云雨图：小提琴图+箱线图+抖动图，清晰、完整、美观地展示了所有数据信息。 由图可以看出，小提琴图（一半）长得像云，而下面的抖动图（散点图）就像是雨一样，因此叫云雨图。 用途：可用于数据描述，与小提琴图相比，云雨图省却多余的一半核密度估计曲线，并增加了抖动散点图。

雷达图，是一种类似于蜘蛛网状的一种网状图。 我们常见的一些科研图，大多数都是在二维坐标当中去展示二维数据变量。而雷达图却是一种以二维形式展示多维数据的图形。 解读： 雷达图，通常是从同一中心点开始等角度间隔的射出几条射线，一般情况下都是三条以上的射线。每一个射线就代表一个轴，这一个轴就代表了一个定量的变量。 那么在这个图中，我们可以看出它展示了13 个变量，也就是说我们可以用这个二维形式去展示多维的数据。

受疫情影响，我们发现，在互联网信息技术的支撑下，许多行业的组织形式短时间内发生了巨大变化。疫情期间，为了保护受试者和研究人员，临床试验采用了无接触发药、远程随访、远程监查等超常规的操作模式。临床试验作为医药创新的基石，是一个高度专业，具有相当门槛的行业，无论是疫情的倒逼还是顺应趋势，这个时期也在迎来一个变革和升级的新契机。在后疫情时期，有些经验值得进一步凝练，成为新常态。 临床科研的现状 随着社会的

定义： 箱线图，利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法。 图解： 箱子中包含50%数据。 箱子宽度反映数据分布情况 越扁越集中。 上、下边缘线=最大、小观察值。 异常点：某一个/几个非常大/小的点 用途：连续数据 直观识别异常值 直观判断数据离散分布情况、了解数据分布状态

多多关照！

瀑布图其他应用： 除了研究基因的文章，在一些基础文章以及临床文章中，我们也经常能看到瀑布图的身影。 其实瀑布图本质上是一种柱状图，这种图形采用绝对值与相对值结合的方式，能够在反映数据多少的同时，直观地反映出数据的增减变化过程，反映数据在不同时期或受不同因素影响下的结果。 图1:在这张图中展示了不同药物治疗2周后，小鼠肿瘤的大小变化。柱状图在0以上表示治疗后肿瘤有增大，在0一下表示有缩小。可以看到，与对照组（v

定义： 瀑布图，因为形似瀑布流水而称之为瀑布图( Waterfall Plot)。瀑布图采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系，常被用于展示基因突变情况。 图解： 横轴：不同样本 纵轴：基因 填充部分：基因发生了突变 色块颜色：突变类型；有颜色的，说明该基因在该样本中发生了突变，根据后面条形图可以对应知道突变的频率。一般来说颜色越接近黑色，突变频率越高（具体看图例）。不同的颜色，反映的是样本的具

定义：Gene Set Enrichment Analysis (基因集富集分析)用来评估一个预先定义的基因集A的基因在与表型相关度排序的基因表B中的分布趋势（在顶端/底端富集、随机分布），从而判断预定义基因集A对表型的贡献。 分类： 一种是基于筛选的差异基因 另一种是不筛选差异基因，需要一个预定义的基因集A和一个按照fold change排序后的表达数据集B。 优势： 1）包含了很多差异表达，可以显示差异表达不显著（没超过2倍），但是对生物学有重要意义的基因。 2）它能

1 上调up：表达前后上升/下降两倍，p<0.05。 下调down：表达前后下降两倍，p<0.05。 无差异none：见图中灰色点。 2 横坐标：fold change，≥2作为表达阈值，X=对倍数取log2对数。偏离中心越远的点，表示差异倍数越大。 纵坐标：FDR adjusted p-value，p<0.05有意义，取负对数让纵坐标明显。越靠近顶部的点表示在两个样本中的表达差异越显著。 3 三条虚线 右竖：上调2倍。X≥=1 左竖：下调2倍以上。X≤= -1 横线：Y=1.30= -lg（0.05） 特点 1、只能看总体的情况，

热图使用颜色来显示二维图中第三个变量的变化和量级，表现数值矩阵，每一种颜色都对应一个数值。热图可用于许多类型的数据，在生信中可用于展示各种基因或RNA在不同样本中的表达，观察其表达模式，但不用于详细分析。 优势 1. 对大数据集中查看模式最有帮助 2. 可以有一个“整体”模式的表达 3. 多个样本、多个基因的全局表达量变化 4. 可以对表达模式相似的样本进行叠加、聚类 不同分组中基因表达量的差异：图1，图2，图3

2、KEGG KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，京都基因与基因组百科全书)，是一个整合了基因组、化学和系统功能信息的综合数据库。KEGG下属4个大类和17和子数据库，而其中有一个数据库叫做KEGG Pathway，专门存储不同物种中基因通路的信息，也是用的最多的一个。 图1: 上图纵坐标：pathway名称；横坐标：富集因子。横坐标越大，基因产物在通路中富集显著性越可靠。 气泡大小：基因个数。气泡越大，基因个数越多 图2: 上图横坐标：Qvalue；纵坐标pathway名

定义 气泡图（bubble chart）是可用于展示三个变量之间的关系。它与散点图类似，绘制时将一个变量放在横轴，另一个变量放在纵轴，不同之处在于，气泡图允许在图表中额外加入一个表示大小的变量进行对比，是一种可以快速了解目标基因/部分功能趋向性的可视化方法。 背景知识 1、测序技术的发展，生物、医学等领域研究已经全面进人组学时代，组学测序等技术广泛用于研究各类生物学问题的基因功能层面的发生原理。 2、通过转录组测序通常能

细胞周期（cell cycle）是指细胞从一次分裂完成开始到下一次分裂结束所经历的全过程，分为间期与分裂期两个阶段。细胞周期反应了细胞增殖速度，单个细胞的周期测定可采用缩时摄影的方法，但它不能代表细胞群体的周期，故现多采用其他方法测群体周期。 原理： 细胞周期各时相的DNA含量不同，通常正常细胞的 G0/G1期具有二倍体细胞的DNA 含量(2N)，而G2/M期具有四倍体细胞的DNA含量(4N)，而S期的DNA含量介于二倍体和四倍体之间。PI 即碘化丙锭，可以

一些定义 1、Meta分析：运用定量统计学方法，汇总多个结果的系统评价。以同一课题的多项研究结果为研究对象，对多个研究结果进行系统客观的定量综合分析。对已经发表的他人文献进行二次加工。根据经验和分析标准，对数据进行定性定量的合成。在不做实验的情况下，得出一些科学性比较高的结论。 2、OR：即比值比或优势比，是测量疾病与暴露联系强度的一个重要指标。是某组中某事件的比值与另一组内该事件的比值之比。OR=1 表示比较组间没

二分类变量森林图（图1） 当某研究RR(OR,RD)的95％CI包含了1，即在森林图中其95％CI的横线与无效竖线相交时，可认为试验组发生率与对照组发生率相等，试验因素无效。 研究SNP的等位基因T和G（两种可能性）效应量比值比OR、风险比HR、相对危险度RR都可以作为表示研究因素效应量大小的指标。 读图：（图2） 以效应量点估计值1作为无效线（连续变量以0作为无效线）。 横线：置信区间。 1、置信区间都在无效线右（95％CI上下限均大于0）：因素b与a相比

森林图(forest plots)是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图型。它在平面直角坐标系中，以一条垂直的无效线(横坐标刻度为1 或0)为中心，用平行于横轴的多条线段描述了每个被纳入研究的效应量和可信区间(confidence interval , CI)，用一个棱形(或其它图形)描述了多个研究合并的效应量及可信区间。它非常简单和直观地描述了Meta-分析的统计结果，是Meta-分析中最常用的结果表达形式。 分类 1、连续性变量森林图 2、二分类变量森林

简介： 曼哈顿图(manhattanplot)，因其形似曼哈顿摩天大楼，故俗称为曼哈顿图。本质上是散点图，一般用于展示大量非零的波动数据，y轴高点显示出具有强相关性的位点，最早应用于全基因组关联分析（GWAS）研究中，可以一目了然地看基因的频率、分布。 简介： 全局展示数据全貌，快速找到目标位点，同时可以知道目标位点的具体位置，显著性。 图解： 纵轴：每一个SNP的P值，范围0-1，越小越好。一般会对P值取负对数，使P越小的点位置越高，远离

n（high）=病例个数 注：生存曲线是否与X轴有交叉，主要取决于随访时间最长的那位患者是生存还是死亡，若为死亡，则自然与X轴相交。 比较两曲线间有无差异（同一个因素分成两组，两组间有没有统计学显著性），可用如下两种方法： 1、Log rank检验：检验生存曲线间有没有差异的方法，但没有考虑其他混杂因素，判断的结果不够全面。 2、Cox比例风险回归模型：可以处理删失数据，分析各个因素影响，得出两组数据间风险比HR，更全面。 如果想P值

1丰富医学核心写作经验，熟练掌握医学统计，文章内容创新丰富 认真且主动提高质量 （水平一般浑水摸鱼者请不要打扰） 2按照规定时间交稿和修改意见返修（拖稿，不守时.没有信誉.没有耐心修改 请不要打扰！！！） 3寻求守时守信 说到做到人合作 ***以上任何一条不满足 请不要打扰Q576850844

定义： 生存曲线（又称Kaplan-Meier曲线）是最常用图片之一，旨在描述各组患者的生存状况。比起单纯分析生存时间，生存曲线可以分析有删失的随访资料、失访案例、随访结束时还未死亡的案例。 数据： K-M曲线所用的表格，包括每一个时间节点上的at-risk的人数、发生终点事件的人数、失访的人数，以及总的生存率。 图解： 横坐标：时间。X=0，刚开始随访。 纵坐标：生存率 每个点：该时间点病人的生存率

ROC全名为接收者操作特征（Receiver Operating Characteristic），表示为一个画在二维平面上的曲线。ROC曲线最早是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的，用来侦测战场上的敌军飞机、船舰，也就是信号检测理论。之后很快就被引入了心理学来进行信号的知觉检测。数十年来，ROC分析被用于医学、无线电、生物学、犯罪心理学领域中，而且在机器学习（machine learning）和数据挖掘（data mining）中也得到了很多发展。 用途：不同诊断标准对于相同目标的诊

Circos是一个非常酷炫的基因组数据可视化软件，能够将基因组数据映射到环形的基因组坐标上，用相互嵌套的环道来展示基因组数据，还可以通过连接线来呈现基因组区块之间的关系。Circos的开发者是一位加拿大的生物信息学家Martin Krzywinski，值得一提的是，他还是一位专业的摄影师。于是，科学和艺术的交融，催生了Circos这款强大的可视化软件。 Circos圈图将丰度表可视化，用连线的宽度代表丰度值的大小，可用于优雅地展示复杂的生物数据，用于表

桑基图（Sankey diagram），即桑基能量分流图，又名桑基能量平衡图。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名，此后便以其名字命名为“桑基图”。 它是一种特定类型的流程图，通常应用于具有流向关系的数据可视化分析，数据从左边的项目流向右边的项目，流向条的宽度对应数据流量的大小。同一颜色线条前后宽度一样，无论数据怎么流动，总数值保持不变，坚持数据的“能量守恒”，故也叫桑基能量平衡图。 桑基图

森林图(forest plots)是以统计指标和统计分析方法为基础，用数值运算结果绘制出的图型。它在平面直角坐标系中，以一条垂直的无效线(横坐标刻度为1 或0)为中心，用平行于横轴的多条线段描述了每个被纳入研究的效应量和可信区间(confidence interval , CI)，用一个棱形(或其它图形)描述了多个研究合并的效应量及可信区间。它非常简单和直观地描述了Meta-分析的统计结果，是Meta-分析中最常用的结果表达形式。 分类 1、连续性变量森林图 2、二分类变量森林

定义： 箱线图，利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法。 图解： 箱子中包含50%数据。 箱子宽度反映数据分布情况 越扁越集中。 上、下边缘线=最大、小观察值。 异常点：某一个/几个非常大/小的点 用途：连续数据 直观识别异常值 直观判断数据离散分布情况、了解数据分布状态

有生殖科老师么，合作！

做完转录组测序分析之后，我们都会找到一些自己关心的差异表达基因。如果这些差异表达基因中有转录因子，那么我们可以进一步研究这些转录因子具体调控哪些基因的表达，也就是预测转录因子的靶基因。 要预测转录因子调控的靶基因，需要两个步骤： 1.首先需要知道转录因子的结合序列特征； 2.基于转录因子的结合序列特征去基因上游的promoter区搜索，如果能搜索到结合特征的序列，那么该转录因子就有可能调控该靶基因。

定义 气泡图（bubble chart）是可用于展示三个变量之间的关系。它与散点图类似，绘制时将一个变量放在横轴，另一个变量放在纵轴，不同之处在于，气泡图允许在图表中额外加入一个表示大小的变量进行对比，是一种可以快速了解目标基因/部分功能趋向性的可视化方法。 背景知识 1、测序技术的发展，生物、医学等领域研究已经全面进人组学时代，组学测序等技术广泛用于研究各类生物学问题的基因功能层面的发生原理。 2、通过转录组测序通常能

miRNA主要通过作用于靶基因的3’UTR起作用（降解或抑制翻译），将目的基因3’UTR（野生型和结合位点突变型）序列构建至载体中报告基因F-Luc的3’端，通过比较过表达miRNA后，报告基因表达的改变（萤光素酶的活性下降还是不变），来确定miRNA与靶基因3’UTR的作用位点。　　 目的：验证 miRNA与靶基因3’UTR 是否发生调控作用。　　 材料：质粒pMIR-REPORT Luciferase基因3'UTR（Wt）；pMIR-REPORT Luciferase-基因3'UTR（Mut）；pRL-CMV（H321，Promega）；293T细胞株　

定义： 生存曲线（又称Kaplan-Meier曲线）是最常用图片之一，旨在描述各组患者的生存状况。比起单纯分析生存时间，生存曲线可以分析有删失的随访资料、失访案例、随访结束时还未死亡的案例。 数据： K-M曲线所用的表格，包括每一个时间节点上的at-risk的人数、发生终点事件的人数、失访的人数，以及总的生存率。 图解： 横坐标：时间。X=0，刚开始随访。 纵坐标：生存率 每个点：该时间点病人的生存率

在肿瘤发展过程中，细胞进入循环系统的能力是重要的研究对象。相关的信号通路主要可以分为控制细胞黏附和控制细胞骨架。细胞的迁移与侵袭主要与细胞骨架和黏附相关。肿瘤细胞侵袭和迁移能力的改变通常采用Transwell进行检测。细胞划痕也是测定肿瘤细胞运动特性的方法，由于无法区别正常增殖和迁移细胞，应用有局限性。 Transwell实验：Transwell小室底层的一张有通透性的膜（一般为聚碳酸酯膜），将其放置于孔板中，小室内称上室，培养板内

ATP腺嘌呤核苷三磷酸(简称三磷酸腺苷)参与生物体内多种酶促反应，是活细胞新陈代谢的一个指标，其含量直接反应了细胞的数量及细胞状态：实验过程中向细胞培养基加入等体积CellTiter-Glo™试剂，测量发光值，在光信号和体系中，发光值与ATP量成正比，而ATP又和活细胞数正相关，因此可通过检测ATP含量得细胞活力。　　 CTG方法优势：　　 （1）同普通的MTT、CCK8法相比，CellTiter-Glo™发光活细胞检测系统的检测试剂具有最高灵敏度和较长的信号持续时

虚拟实境(Virtual Reality)简称VR，是利用各种模拟技术产生一个三维空间虚拟世界，并提供使用者视觉、听觉

实验原理(CCK-8)　 细胞增殖是生物体的重要生命特征，细胞以分裂的方式进行增殖，是生物体生长、发育、繁殖和遗传的基础。细胞增殖的研究方法有很多，主要包括：CCK8/ CellTiter-Glo™等方法。　　 Cell Counting Kit-8（简称CCK-8）试剂可用于简便而准确的细胞增殖和毒性分析。其基本原理为：该试剂中含有WST-8【化学名：2-(2-甲氧基-4-硝基苯基)-3-(4-硝基苯基)-5-(2,4-二磺酸苯)-2H-四唑单钠盐】，它在电子载体1-甲氧基-5-甲基吩嗪鎓硫酸二甲酯（1-Methoxy PMS）的

7.条带拖尾 原因：蛋白量太大，一抗浓度和时间太长。 解决办法：根据情况调整蛋白量，同时一抗浓度和时间也可以缩短。 经验：这种情况很容易出现，因为很多原因都可能导致这一个结果。一般来说，蛋白量都是我们经过很多次摸索得出的最适蛋白量，因此不太可能是蛋白量过多引起的。最有可能的是因为一抗浓度太高，作用时间太长引起的。 8.出现重影 原因：荧光强度比较高，在压片时，放好之后不小心又轻微移动了一段距离。 解决办法：X光

The Cancer Genome Atlas（癌症基因组图谱），对于同一个癌种，可以获得: 表达数据、miRNA表达数据、甲基化数据、突变数据和拷贝数数据、临床信息、预后。如果我们使用GEO数据库检索某一个癌种，同样也可以得到这些相关的数据。但是TCGA数据是出自同一个人。这样可以研究不同组学之间的交叉反应了。GENIE 是一个纳入了 19 个机构肿瘤患者测序数据的综合性数据集，主要包括的还是基因组测序的数据。也就是基因突变，拷贝数这类的数据，也有一些基础

本人患有半偏瘫一年多了，希望大家能想一想办法，我可以接受任何办法的治疗，谢谢！！！

Western Blot，也就是我们通常所说的“WB”，中文名称是“蛋白印迹”或“免疫印迹”，其核心本质是抗原抗体的特异性反应。Western Blot的基本原理是蛋白质通过凝胶电泳后，按分子量大小顺序在分离胶中分离开来，通过转膜可将胶上蛋白质转移到固相载体（通常是PVDF膜、NC膜和尼龙膜）表面，然后加入一抗去特异性结合膜上蛋白质，再加入酶或者荧光素标记的二抗，二抗与一抗结合反应后，通过底物显色、化学发光等方法检测目的蛋白。Western Blot实验

蛋白免疫印迹（Western Blot）是将组织或细胞总蛋白质经电泳分离后转移到NC膜或PVDF膜上，然后利用特异性抗体检测某特定抗原的一种蛋白检测技术，已广泛应用于蛋白表达检测、抗体活性检测及疾病早期诊断等多个领域。 样本准备要求： 组织样本：组织1cm×1cm×1cm大小，冰上取材，用生理盐水洗净去除血渍和污物，并剔除非研究所需的组织，放入已标记的冻存管中，液氮速冻后，转运至-80℃冰箱保存，干冰运输。 细胞样本：培养好的细胞用细胞刮刮

Western Blot，也就是我们通常所说的“WB”，中文名称是“蛋白印迹”或“免疫印迹”，其核心本质是抗原抗体的特异性反应。Western Blot的基本原理是蛋白质通过凝胶电泳后，按分子量大小顺序在分离胶中分离开来，通过转膜可将胶上蛋白质转移到固相载体（通常是PVDF膜、NC膜和尼龙膜）表面，然后加入一抗去特异性结合膜上蛋白质，再加入酶或者荧光素标记的二抗，二抗与一抗结合反应后，通过底物显色、化学发光等方法检测目的蛋白。Western Blot实验