首先声明，我不会WGCNA分析，只是大概知道它会对大量样本(>8或者15)的表达矩阵进行统计学分析，然后把表达矩阵的基因找到一下基因集合，有一些基因集合大概是非常有意义的！
因为有朋友一直好奇，我是如何学习新的知识的，所以就趁这个机会，录制了3个视频，只是我的一个学习过程而已。感兴趣可以去链接：http://pan.baidu.com/s/1jIgBTzw 密码：yh42下载，但是最后一个视频录制过程中被打断了，所以我只好重新写了个文字版的，来补充解释一下。(如果你看视频，请先看那个必看！)
学习一个新的概念，新的分析方法，我首先是谷歌了一下这个关键词，找到两个非常赞的链接！
就是拿到表达矩阵，根据MAD来挑选top5000个基因的表达矩阵，然后用WGCNA的包构建共表达网络，检测每一个module是什么，有什么特性。接着把这些module跟个体结合起来。
因为我也是完全从零开始入门miRNA-seq分析，所以收集的资料比较齐全，我首先看了部分中文资料，了解了miRNA测序是怎么回事，该分析什么，然后主要围绕着上一篇提到的文献里面的分析步骤来搜索资料。传送门：自学miRNA-seq分析第一讲~文献选择与解
我首先拿到了miRNA定义：http://nar.oxfordjournals.org/content/34/suppl_1/D135.full ，当然基本上每个研究miRNA的文章都会在前言里面写到这个，我只是随意列出一个而已。 Continue reading
前些天逛bioStar论坛的时候看到了一个问题，是关于miRNA分析，提问者从NCBI的SRA数据下载文献提供的原始数据，然后处理的时候有些不懂，我看到他列出的数据是iron torrent测序仪的，而且我以前还没玩过miRNA-seq的数据分析， 就抽空自学了一下。因为我有RNA-seq的基础，所以理解学习起来比较简单。特记录一下自己的学习过程，希望对后学者有帮助。 Continue reading
我前面写到了生信分析人员如何入门linux和perl，后面还会写R和python的总结，但是在这中间我想插入一个脚本实战指南。其实在我前两篇日志里面也重点提到了学习编程语言最重要的就是实战了，也点出了几个关键词。在实际生物信息学数据处理中应用perl和linux，可以借鉴EMBOSS软件套件，fastx-toolkit等基础软件，实现并且模仿该软件的功能。尤其是SMS2/exonerate/里面的一些常见功能,还有DNA2.0 Bioinformatics Toolbox的一些工具。如果你这些名词不懂，请赶快谷歌！！！ 它们做了什么，输入文件是什么，输出文件是什么，你都可以用脚本实现！