序列比对 🔄 将处理后的序列与参考基因组或转录组进行比对,确定每个读段的位置和来源。 基因表达定量 📊 计算每个基因或转录本的表达量,常用的指标包括 FPKM(Fragments Per Kilobase of exon per Million fragments mapped)、TPM(Transcripts Per Million)等。 差异表达分析 📉📈 比较不同条件下(如不同组织...
📝🔍【富集分析】 对筛选出的差异基因进行GO和KEGG富集分析,了解它们背后的生物学过程和通路。🔍📝🎨【PPI互作分析】 选取感兴趣的通路,进行PPI互作分析,使用cytoscape软件绘制网络图,找出核心差异基因。🎨📝🔬【验证与分析】 最后,通过q-pcr验证核心基因,并与转录组结果对比,确保分析的准确性。希望这些...
全长转录组(Full-length transcriptome)测序和分析是基于PacBio和Oxford Nanopore三代测序平台,利用其长读长的特性,建库测序时无需对RNA进行打断,如直接获得包含5’UTR、3’UTR、polyA尾的mRNA全长序列及完整结构信息,从而准确分析有参考基因组物种的可变剪接及融合基因等结构信息,克服无参考基因组物种转录本拼接组装较...
并进行全长转录组分析test.bam<-system.file("extdata","SGNex_A549_directRNA_replicate5_run1_chr9_1_1000000.bam",package="bambu")#读入测序数据fa.file<-system.file("extdata","Homo_sapiens.GRCh38.dna_sm.primary_assembly_chr9_1_1000000.fa",package="bambu")#读入参考基因组gtf.file<-system...
转录组分析全流程 1.样品采集和制备 收集感兴趣的组织或细胞。 提取总RNA。 评估RNA质量和数量。 2.文库构建 将RNA反转录成cDNA。 使用扩增子测序(RNA-Seq)技术构建文库。 扩增文库并进行测序。 3.测序数据处理 过滤低质量和污染读数。 比对读数到参考基因组。 定量基因表达水平。 4.转录本组装 将比对的读数组...
转录组分析是一种通过高通量测序技术对RNA进行定量分析的方法,旨在挖掘有意义的生物学信息。整个分析流程包括质量控制、数据预处理、差异分析和功能富集分析等关键步骤。📊 质量控制 在进行转录组分析之前,首先需要对原始数据进行质量控制,以确保数据的可靠性和准确性。💻...
文库构建和测序是转录组分析的关键步骤: 1. 测序:选择Illumina平台进行测序,根据研究需求确定测序深度。🔬 2. 文库构建:对于真核生物,通常需要去除rRNA,并将mRNA反转录成cDNA,严格控制反应条件。🔧 📝💻【数据分析】 数据分析是转录组研究的核心部分: ...
如果对人类全长转录本进行分析,建议最好使用Heng Li推荐的人类参考基因组GCA_000001405.15_GRCh38_no_alt_analysis_set,详细参见Heng Li的博客。 如果下机数据来自 Oxford Nanopre(ONT)平台,建议对原始数据使用Pychopper后(目的是鉴定全长转录组本),再运行FLAIR。
图3. cDNA-PCR全长转录组建库流程 三、ONT全长转录组的分析流程 PacBio全长转录组有官方自己开发优化的转录本聚类软件软件和流程,IsoSeq(https://isoseq.how/)。ONT全长转录组的分析更多的依赖于第三方开发的软件和流程,其基于minimap2和StringTie2搭建的wf-transcriptomes流程部署在epi2me-labs里供用户使用。
pip install isONcorrect##注意要保证上面全部软件都能直接运行#然后克隆git项目gitclonehttps://github.com/aljpetri/isONform.git就可以一键运行全流程,包括过滤/整合,获得isoform。./isONform/isON_pipeline.sh--raw_reads pass.fq.gz--outfolder isoform--num_cores60--isONform_folder~/disk1/fojiacao/RNA_...