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实验方案
生信从零学起
博客
001 实验室常用的一些试剂的说明书
002 抑菌实验
003 气相色谱质谱法 Gc Ms
004 Cck8检测细胞毒性
005 血细胞计数板统计细胞数量
006 小鼠动物灌胃实验
007 幽门螺旋杆菌的复苏和传代
008 银染
009 16s Rrna基因的pcr扩增
010 基因克隆实验
011 小鼠及细胞内Aba含量检测
012 抗生素的配置
013 基因克隆质粒酶切载体构建
014 同源重组
015 小鼠解刨实验安排
016 Primerbank使用方法
017 Aba生物传感器的构建
018 病理切片
019 病毒的包装
020 嘌呤霉素筛选稳转株
021 质粒浓缩的方法
022 Lipo3000转染质粒的用法
023 双分子荧光互补实验
024 Autodock分子对接教程
025 分子对接结果用Discover Studio进行可视化
025 细胞克隆形成实验
026 Elisa检测
027 Leica Dmi8荧光显微镜（手动版）操作 1
028 Bca法测定蛋白浓度
029 基因改造幽门螺旋杆菌
030 核质分离
031 Wb
032 Thp 1诱导成巨噬细胞
Dataview
Mermaid
Timeline
001 R语言安装包的几种方式
002 新Tcga
003 Tcga及lncrna矩阵整理
004 Limma包分析tcga数据库中某种癌症的差异基因表达
005 Edger包分析测序数据中的差异表达基因，就是通过分析正常组织和旁癌组织然后告诉你哪些是可能的和这个疾病相关的基因
006 Deseq2包分析差异基因
007 三包差异分析
008 番外篇：目标基因表达量提取
009 获取最新的人的所有Mirna的id号
010 渐变火山图的绘制
011 利用生存分析进一步筛选基因
012 Roc分析
013 快速批量化筛选差异基因
014 无进展生存期Pfs分析
015 临床相关性分析
016 基因共表达分析
017 肿瘤微环境分析
018 免疫含量的计算
019 目标基因在高低表达组免疫差异分析
020 基因表达与免疫细胞浸润的关系
021 与免疫浸润相关的生存分析目标基因在免疫浸润的条件下生存曲线的分析
022 免疫细胞相关性分析一张图展示目标基因和所有的免疫细胞之间的关系
023 多算法免疫浸润
024 免疫检查点分析——这个是分析我们研究的目标基因和这些免疫检查点之间的相关性，相关性越高说明我们通过免疫检查点治愈的可能性越大
025 肿瘤突变负荷分析——分析可能被免疫疗法治愈的可能性，突变负荷越大越有可能被免疫疗法治愈
026 肿瘤突变负荷与生存相关性分析，在完成肿瘤突变负荷相关性分析之后进行其相关的生存分析，能更进一步地验证其结果所对应地价值
027 对肿瘤突变负荷进行临床相关性分析，因为肿瘤突变负荷可能会导致我们的肿瘤分型发生改变，因此对其进行临床相关性分析更能说明其价值
028 免疫治疗分析——前面不是通过免疫检查点和肿瘤突变负荷进行分析了嘛，这里就是直接通过免疫打分文件和基因表达数据文件分析免疫治疗的潜力
029 铜死亡相关基因筛选
030 临床列线图绘制
031 Gsea分析，分析我们想要研究的目标基因最有可能在哪一条通路上发挥作用
032 Gsva分析——基因集变异分析(gsva)是一种特殊类型的基因集富集方法
033 机器学习——Lasso回归筛选基因
034 矩阵相关性热图
035 Rna Seq差异分析结果gsekegg可视化
036 网络组合图
037 Pca分析
038 顶刊和弦图
039 进化树
040 复杂进化树
041 Kegg 环状图（美化用）
042 Gsea图基因集富集分析
043 判断Geo数据是否需要进行log处理
044 Geo数据库数据处理 1
045 Wgcma分析

006 小鼠动物灌胃实验

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