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不会 python，不懂 R？教你一招快速分析基因表达谱

前几天学霸平台有一篇推文《这才是科研狗脱贫的王道》，开篇用一组气势磅礴的排比句道破生物科研狗脱贫的天机 ---- 生物信息学。的确有师姐靠生物信息学发高分文章，也有师兄毕业进华大、博奥、华因康，持股分红薪资强，摇身一变，从此走上人生巅峰。可是，作为科研狗，想要走上人生巅峰，首先你得能毕业。说到生物信息学（bioinformatics），通常在处理高通量数据的过程中，我们往往需要借助一些表达谱信息进行比对分析，通过不同类型样本之间的比较，获得与疾病表型存在显著相关性的基因标识。而这一系列过程中

不会 python，不懂 R？教你一招快速分析基因表达谱 | 实验时间

前几天学霸平台有一篇推文《这才是科研狗脱贫的王道》，开篇用一组气势磅礴的排比句道破生物科研狗脱贫的天机----生物信息学。的确有师姐靠生物信息学发高分文章，也有师兄毕业进华大、博奥、华因康，持股分红薪资强，摇身一变，从此走上人生巅峰。可是，作为科研狗，想要走上人生巅峰，首先你得能毕业。说到生物信息学（bioinformatics），通常在处理高通量数据的过程中，我们往往需要借助一些表达谱信息进行比对分析，通过不同类型样本之间的比较，获得与疾病表型存在显著相关性的基因标识。而这一系列过程中

带你认识强大的基因表达专家——GeneSpring

-organizing maps)在内的聚类算法，可以基于表达谱数据的相似性，对不同实验组别或是样本数据进行分类研究。GeneSpring GX 10中的样本类别预测工具(Support Vector Machines, Neural Network,Naïve Bayesian和Decision Tree)可以帮助用户快速分析大量的表达谱数据，并且从中找出可能和疾病表型或者其它特征相关的基因标识。 数据的生物学意义解析 对表达谱数据进行分析的目标就是要从那些具有统计学意义