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许多人问,美国(和中国)CDC已经有Real Time PCR 快速分子诊断试剂了,你为什么还要研发多重PCR的试剂?你的技术到底有什么优势?

其实多重PCR技术的优势显而易见:呼吸道感染的症状没有特异性,猪流感,禽流感,人流感不能从临床症状上得到区分。可以引起呼吸道感染的病原体(细菌,病毒,真菌)可以后上百种,常见的也有二三十种,因此能快速地鉴别出病人的确切感染源是一切重要防御和治疗工作的前提。

RealTime PCR检测速度快,敏感性高,特异性强,
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上周在旧金山的JP摩尔根医疗大会上拜会了十多个风投公司和诊断公司的主管们。在和其中一个大型诊断技术公司的主管讨论的时候他们画了这样一张图:

他们认为,现在的分子诊断市场是定量实时qPCR为主,多重PCR(mPCR)开始引起大家的重视,可是早晚会被高通量测序(NGS)所替代。所以,他

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我们刚刚完成了一个呼吸道分子鉴别诊断的开发工作,赶巧国内H7N9流感病毒开始爆发,我们正加班加点把这个靶点放到已经开发好的试剂中去,现有的试剂可以通过iCubate技术平台在一个标本中同时检测二十五个病原体,如果包括某些病原体亚类的话(比如不同的冠状病毒,不同的副流感病毒,不同的RSV等)可以检测的病原体多大三十五个:


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经常有人问:“多重PCR的价值在哪里?”这对我们这些整天专研这个技术的人来说很清楚,可是对刚刚接触这个技术的人来说可能还真的不是那么显而易见。

其实,多重PCR技术最大的价值在于它能提高诊断的敏感性。

说道敏感性,有两个不同的定义:analytical sensitivity ( 检测敏感性),clinical sensitivity (临床敏感性)。

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和我的工程师一起去了Dallas一天,看看AMP(分子病理协会年会)上面的各种仪器。绝大多数是各种类型的自动化核酸提取仪器。Luminex新出了一个可以同时检测五百个指标的仪器。

几个星期前在加州开生物技术CEO会议时认识了一个新公司的CEO, Primera Dx. 这次会议看到了他们的展台,还没有成型的仪器,放了一个空壳。不过技术是已经拿到专利证书了的。叫做STAR (Scalable target amplif
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分类: 生物信息
原文地址:GATK使用简介 Part2/2作者:Nowind
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13/01/12: 增加了一篇文献,外加一些无聊的修改。
12/08/20: 修正了一个代码错误;增加了对-rf(Read filters)参数的说明。
12/08/14: 补充了2.x版本有改动的一些地方。
12/08/10: 更正一个错误。
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分类: 生物信息
原文地址:GATK使用简介 Part1/2作者:Nowind
Change Logs
12/08/10: 增加一些说明,修改部分注释。
12/08/02: 更新
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最近一年时间里收到很多同学和朋友关于454数据处理的询问,通过QQ,微信,人人网和邮件等各种途径,当然不少也是面对面的讨论。这些同学和朋友包括同组的,跨组的,同所的,跨所的,其他大学的,来自北京的、南京的、广州的、西安的,甚至也有国外的中国朋友。有些朋友我素未谋面,也不知长相如何,不知男女。有时候同一天能收到五六份邮件,问题之五花八门,有时已经超越了我所能够解答的范围。

这些现象也反映了当前生物信息学的急剧变革,第二代测序技术就像Iphone问世一些,彻底席卷和重新定义了当前生态学研究的方法和手段。而几年前费用昂贵的第二代测序如今已“旧时王谢堂前燕,飞入寻常百姓家”,于是乎大潮裹挟之下的硕士生博士生们都想出来耍耍,扔个十几万块钱,希望能够轻松的收获几篇文章。

科研论文的发表讲究“猎奇性”,大家都喜欢看到新奇的方法和漂亮的图表。但我认为这其实也是当今科研界的弊端之一,讲究创新和手段的先进,而忽视了研究的重要性。以微生物生态学的旗舰杂志ISMEJ为例,最近一年多发表的学术论文里,第二代测序技术已经是寻常方法,所谓第三代的单细胞测序技术也开始出现。研究生物信息学
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samtools

snp

vcf

bcf

分类: 生物信息
来自GRC专栏的gaorongchao1990626
  1. #第一步:把sam文件转换成bam文件,我们得到map.bam文件  
  2. system'samtools view -bS map.sam map.bam';  
  3. #第二步:sort 一下 BAM 文件,得到map.sorted.bam  
  4. system'samtools sort map.bam map.sorted';  
  5. #第三步:创建一个关于bam的索引文件,我们得到一个map.sorted.bam.bai的文件  
  6. system's
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(2013-03-15 09:49)
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r语言

tapply函数

分类: R语言

table可统计数据的频数

tapply可根据因子、向量和要计算的函数计算

 

> class<-c(1,2,3,2,1,2,1,3)

> class
[1] 1 2 3

> c(81,65,72,88,73,91,56,90)->student
> class
[1] 1 2 3 2 1 2 1 3

 

>factor(class)->class


> tapply(student,class,mean)
                   3
70.00000 81.33333 81.00000
> tapply(student,class,min)
  3
56 65 72

 


> tapply(student,class,max)
  3
81 91 90
> table(class)
class
1 2 3
3 3 2
>  

 

 

 

 

 

Apply a Function Over a Ragged Array

Description

Apply a function to each cell of a ragged array, that is to each (non-empty

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