质量控制：首先需要检查RNA-seq数据的质量，可以使用FastQC等工具对原始数据进行质量评估，这一步也可以使...
即 RCA/RSS 的扩展版本。与使用外部参考数据集通过相似性来表示数据中的细胞不同，CSS 首先对每个待整...
Fig 1.肾脏scRNA-seq数据创建和分析流程。数据矩阵生成和质量控制 单细胞分析的关键是barcode，在逆转录过程中，barcode被添加到RNA分子中，从而可以识别单个细胞。第一个分析步骤是生成数据矩阵，数据矩阵表示来自原始测序文件的转录本数据库的barcode（细胞）。对于10×基因组学数据，CellRanger （table1，总结了文中提...
在进行RNA-seq数据的分析时，可以根据具体的研究目的选择不同的方法。如果目标是进行定性分析，可以采用反转录PCR（RT-PCR）来检测特定的RNA分子是否存在及其相对丰度。而对于定量分析，则有多种选择。例如，可以通过Western印迹技术来检测RNA转录的蛋白质产物的量。此外，还可以通过提取全RNA并使用电泳技术来...
为了推断bulk RNA-seq数据的细胞类型组成,MuSiC是最近开发的一种以单细胞表达数据为参考的批量组织细胞类型反卷积方法。MuSiC使用加权非负最小二乘回归估计细胞类型比例。可供选择的方法包括CIBERSORT、BSEQ-sc和BisqueRNA。对样本之间的细胞识别簇比例变化的统计检验是相互依赖的,而且,因为当一个细胞识别簇的比例变化时...
图1是RNA-seq数据从产生到分析的常规分析流程:根据实验设计,提取细胞RNA,并将RNA提交给测序公司,就可以坐等测序数据了。测序公司会根据客户提供的RNA进行建库,上机测序。 拿到测序数据后,就到了我们大显身手的时候了。首先,我们要对测序结果做个简单的质量评估,剔除低质量的数据。然后,根据基因组数据(这里我们讲的...
接下来我们继续多时间点样本实战分析流程的第二部分:聚类和富集分析。第一部分的完整流程请参照:RNA-Seq 分析流程:多时间点样本分析实战(一) 多时间点数据的聚类 前面我们发现70% 的基因是差异表达的,几乎所有通路都受到处理的影响。因此,分析流程的下一步是根据基因表达对处理的动态反应进行聚类。
分析DAP-seq与RNA-seq数据是一个复杂的过程,但可以拆分为几个关键步骤来理解。 对于DAP-seq数据,我们首先要进行数据质控和过滤,去除低质量的reads和接头序列,确保数据的准确性。接着,我们会利用这些clean data进行参考基因组序列比对,找出测序获得的reads在基因组上的具体位置。比对完成后,我们会生成一个bam文件,并...
RNA-seq 主要是将 RNA 转化为 cDNA 文库，然后进行直接测序。虽然处理原始数据比较麻烦，但 RNA-seq 能够做得到芯片做不到的事。RNA-seq 可以揭示未知的转录本、基因融合和遗传多态性，而芯片只能检出明确的已知目标。在测序深度足够的情况下，RNA-seq 在高丰度和低丰度转录本检测中都比芯片有效。不过由于芯片可以...
cd RNAseq/featurecounts/ featurecounts的输入是bam文件,存放在../align文件夹下。我们临时将其cp复制到本文件夹,做完分析后再删去。 cp ../align/*sorted.bam ./ 先设置好基因注释文件gtf所在的位置,赋值给gtf_address这个变量 读取所有bam文件,其文件名读入变量id中,利用循环进行批量操作 ...