w*m
2 楼
来到房间后,Maria先我去的洗手间。当我从洗手间出来时,她正歪着裹着毛巾的头坐
在床边看我打印出来的talk提纲。而这时的我,刚才楼下的兴奋已经退去,该死的talk
又开始让我心烦起来。于是,我一边在衣柜边整理我的衬衫领带,一边琢磨着怎样才能
打发Maria回自己的房间。
就在我费心思量的时候,Maria悄悄的来到我的身后,匍匐到我的背上,在我的肩上捏
了几下后,双手慢慢的缠绕到我的身前,解开了我束着的浴衣,用右手轻柔的抚摸我那
已经像rock一样坚硬的小弟弟。当她解我的浴衣的时,心中一团欲火腾的一下子直冲到
我的脑际,我不得不放弃之前一厢情愿的想法。唉,该来的就让她来吧。我转过身来,
把Maria拥入环中。我这才发现,Maria的浴衣早就踩在她的脚下。我急忙甩开我的浴衣
,急切的将Maria抱到床上,简单的在她的高耸的乳头上亲了两口,就直冲主题而去。
开始时我还想控制一下节奏,可是大概六、七分钟不到,Maria已经在紧一阵慢一阵的
抽搐。虽然我们的嘴一刻也没有停过的紧紧的咬在一起,但Maria那看上去既痛苦又欢
快的表情下,已然高一声低一声的呻吟不已,而我也被激发得象一辆踩足了油门的赛车
咆哮着直向终点冲去。
片刻过后,Maria紧握的双手开始慢慢松开,但双腿仍然盘在我身后紧紧的夹着。我一
边触摸Maria的脸蛋和湿湿的头发,一边看着她闭着的眼睛,她嘴角边流露出的一丝淡
淡的笑意,很让我享受。我亲了一下她的眼睛问她,‘感觉好吗’。Maria睁开眼睛笑
出了一个意大利单词,见我疑惑,她又用手指点了一下我的鼻子笑着说,‘Sugarcane
,stiff like sugarcane’。我知道她的一语双关,但总觉得有点别扭,便抬起头看着
她。她似乎也意识到有点不对,急忙用手臂圈到我的后颈也抬起头,用她那薄薄的嘴唇
在我脸上亲了个遍,然后贴着我的耳朵问‘那你呢,你感觉好吗’。我笑了笑说,‘什
么都好,就是有点扎人’。Maria松开手让头回到枕头上,红着脸笑着说,‘真对不起
,刚才没能找到剃刀’。
在床边看我打印出来的talk提纲。而这时的我,刚才楼下的兴奋已经退去,该死的talk
又开始让我心烦起来。于是,我一边在衣柜边整理我的衬衫领带,一边琢磨着怎样才能
打发Maria回自己的房间。
就在我费心思量的时候,Maria悄悄的来到我的身后,匍匐到我的背上,在我的肩上捏
了几下后,双手慢慢的缠绕到我的身前,解开了我束着的浴衣,用右手轻柔的抚摸我那
已经像rock一样坚硬的小弟弟。当她解我的浴衣的时,心中一团欲火腾的一下子直冲到
我的脑际,我不得不放弃之前一厢情愿的想法。唉,该来的就让她来吧。我转过身来,
把Maria拥入环中。我这才发现,Maria的浴衣早就踩在她的脚下。我急忙甩开我的浴衣
,急切的将Maria抱到床上,简单的在她的高耸的乳头上亲了两口,就直冲主题而去。
开始时我还想控制一下节奏,可是大概六、七分钟不到,Maria已经在紧一阵慢一阵的
抽搐。虽然我们的嘴一刻也没有停过的紧紧的咬在一起,但Maria那看上去既痛苦又欢
快的表情下,已然高一声低一声的呻吟不已,而我也被激发得象一辆踩足了油门的赛车
咆哮着直向终点冲去。
片刻过后,Maria紧握的双手开始慢慢松开,但双腿仍然盘在我身后紧紧的夹着。我一
边触摸Maria的脸蛋和湿湿的头发,一边看着她闭着的眼睛,她嘴角边流露出的一丝淡
淡的笑意,很让我享受。我亲了一下她的眼睛问她,‘感觉好吗’。Maria睁开眼睛笑
出了一个意大利单词,见我疑惑,她又用手指点了一下我的鼻子笑着说,‘Sugarcane
,stiff like sugarcane’。我知道她的一语双关,但总觉得有点别扭,便抬起头看着
她。她似乎也意识到有点不对,急忙用手臂圈到我的后颈也抬起头,用她那薄薄的嘴唇
在我脸上亲了个遍,然后贴着我的耳朵问‘那你呢,你感觉好吗’。我笑了笑说,‘什
么都好,就是有点扎人’。Maria松开手让头回到枕头上,红着脸笑着说,‘真对不起
,刚才没能找到剃刀’。
y*i
3 楼
我们有这样的老鼠的gene expression array 数据:
1. Control cell with geneA
2. Control cell knockout geneA
3. Tumor cell with geneA
4. Tumor cell knockout geneA
1~2 样本是配对的,3~4样本是配对的。第二张图的连线情况就是配对情况
PCA 的图和基因表达分析吻合的有两点:
1. control 和 tumor 基因表达pattern大不相同,基因分析结果也吻合:比较这两者
时有上千的基因显著的up or down regulated (比较红色和蓝色)
2. PCA 显示Normal sample中有无GeneA,基因表达变化不大。这个和array分析结果也
吻合。(比较红方块和红小球)
但有一点PCA 的图和基因表达分析不吻合:
1. PCA 显示 在tumor中有没有GeneA,表达pattern也应该有相当显著的区别,但我用
fold change>3; FDR<0.05的阈值算,只有58个基因有显著变化。(比较蓝方块和蓝小球)
奇怪的是当我把所有的geneA +/- 的样本一起分析的时候(就是不管是tumor还是
control),有700个基因有显著变化。(比较方块和小球)
所以现在我不理解的有两点
1. 为什么tumor中Gene knockdown没有大量基因变化,虽然PCA上显示了相当大的差异
?这个现象我从来没见过!
2. 我能理解样本数增加能增加power,但问题是PCA显示 control sample基因表达变化
不大,为什么把control的样本加入tumor样本,就出现了大量的基因变化超过阈值?
哪位大侠们请为我解惑!
1. Control cell with geneA
2. Control cell knockout geneA
3. Tumor cell with geneA
4. Tumor cell knockout geneA
1~2 样本是配对的,3~4样本是配对的。第二张图的连线情况就是配对情况
PCA 的图和基因表达分析吻合的有两点:
1. control 和 tumor 基因表达pattern大不相同,基因分析结果也吻合:比较这两者
时有上千的基因显著的up or down regulated (比较红色和蓝色)
2. PCA 显示Normal sample中有无GeneA,基因表达变化不大。这个和array分析结果也
吻合。(比较红方块和红小球)
但有一点PCA 的图和基因表达分析不吻合:
1. PCA 显示 在tumor中有没有GeneA,表达pattern也应该有相当显著的区别,但我用
fold change>3; FDR<0.05的阈值算,只有58个基因有显著变化。(比较蓝方块和蓝小球)
奇怪的是当我把所有的geneA +/- 的样本一起分析的时候(就是不管是tumor还是
control),有700个基因有显著变化。(比较方块和小球)
所以现在我不理解的有两点
1. 为什么tumor中Gene knockdown没有大量基因变化,虽然PCA上显示了相当大的差异
?这个现象我从来没见过!
2. 我能理解样本数增加能增加power,但问题是PCA显示 control sample基因表达变化
不大,为什么把control的样本加入tumor样本,就出现了大量的基因变化超过阈值?
哪位大侠们请为我解惑!
t*y
4 楼
这是在搞毛?
w*m
5 楼
如感兴趣,请去瑞士版看1和2。
U*S
6 楼
PC1 和 PC2的plot怎么样的?猜想PC2利红点比蓝点分得更开。
另外都用3fc+FDR0.05?
另外都用3fc+FDR0.05?
T*U
10 楼
速脱体毛?
N*n
11 楼
这两个的distribution patter是否一致?
fc stand for?
fc stand for?
c*r
15 楼
我觉得你的问题不难,但描述却不太清晰:
1. 总共多少基因?
2. 对于每个基因,你有4个样本,那么每个样本有多少测量值?是重复测量还是时间序
列?
3. 你具体怎么做PCA的?PCA测的是所有样本之间的变化,不是两两比较。
4. fold change是哪两个样本之间的差值?是用平均值还是中位值算的?
5. 把多个样本放一起,怎样判定基因显著变化?相对于谁变化?
6. 阈值是什么,fold change?
BTW,这是什么软件做的图?
【在 y***i 的大作中提到】
: 我们有这样的老鼠的gene expression array 数据:
: 1. Control cell with geneA
: 2. Control cell knockout geneA
: 3. Tumor cell with geneA
: 4. Tumor cell knockout geneA
: 1~2 样本是配对的,3~4样本是配对的。第二张图的连线情况就是配对情况
: PCA 的图和基因表达分析吻合的有两点:
: 1. control 和 tumor 基因表达pattern大不相同,基因分析结果也吻合:比较这两者
: 时有上千的基因显著的up or down regulated (比较红色和蓝色)
: 2. PCA 显示Normal sample中有无GeneA,基因表达变化不大。这个和array分析结果也
1. 总共多少基因?
2. 对于每个基因,你有4个样本,那么每个样本有多少测量值?是重复测量还是时间序
列?
3. 你具体怎么做PCA的?PCA测的是所有样本之间的变化,不是两两比较。
4. fold change是哪两个样本之间的差值?是用平均值还是中位值算的?
5. 把多个样本放一起,怎样判定基因显著变化?相对于谁变化?
6. 阈值是什么,fold change?
BTW,这是什么软件做的图?
【在 y***i 的大作中提到】
: 我们有这样的老鼠的gene expression array 数据:
: 1. Control cell with geneA
: 2. Control cell knockout geneA
: 3. Tumor cell with geneA
: 4. Tumor cell knockout geneA
: 1~2 样本是配对的,3~4样本是配对的。第二张图的连线情况就是配对情况
: PCA 的图和基因表达分析吻合的有两点:
: 1. control 和 tumor 基因表达pattern大不相同,基因分析结果也吻合:比较这两者
: 时有上千的基因显著的up or down regulated (比较红色和蓝色)
: 2. PCA 显示Normal sample中有无GeneA,基因表达变化不大。这个和array分析结果也
B*e
16 楼
酒精版女体盛?
U*S
17 楼
那区别不是在PC2上。
你可以在partek里加个elipsoid,用默认的2SD,应该可以看到把两个细胞组混在一起
的时候有没有基因的两种情况分离的比单独的时候更开,也就是像你看到的有更多的
DEG。
我觉得主要问题不在于DEG数量多少而在于分析是否合理,把两个不同的cell合在一起
恐怕不是一个合理的分组方法,除非你的实验设计比较特别。
另外这个是细胞实验还是动物实验,如果是细胞实验的话恐怕实验过程或者芯片处理过
程有些问题,否则不应该有这么大的变异,尤其是红色小点那一组,蓝点那组也不是太
好。可以用所有基因/probe作个hierachical clustering heatmap看一下,红色的那两
组恐怕会混在一起。动物实验的话倒是可以看到这种情况。
【在 y***i 的大作中提到】
: 每个点都是一个样本。我想fc 是fold change.
你可以在partek里加个elipsoid,用默认的2SD,应该可以看到把两个细胞组混在一起
的时候有没有基因的两种情况分离的比单独的时候更开,也就是像你看到的有更多的
DEG。
我觉得主要问题不在于DEG数量多少而在于分析是否合理,把两个不同的cell合在一起
恐怕不是一个合理的分组方法,除非你的实验设计比较特别。
另外这个是细胞实验还是动物实验,如果是细胞实验的话恐怕实验过程或者芯片处理过
程有些问题,否则不应该有这么大的变异,尤其是红色小点那一组,蓝点那组也不是太
好。可以用所有基因/probe作个hierachical clustering heatmap看一下,红色的那两
组恐怕会混在一起。动物实验的话倒是可以看到这种情况。
【在 y***i 的大作中提到】
: 每个点都是一个样本。我想fc 是fold change.
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