对于脑类器官样本而言，艾伦脑图谱（Allen Brain Atlas）提供的 BrainSpan 人类大脑批量 RNA-seq 数据集...
RNA-seq数据分析可以分为四个主要步骤：质量控制、比对、表达量计算和差异表达分析，接下来一一进行介绍~...
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...
进行RNA-seq转录组数据分析，通常有两种主要方法。一种是利用现成的软件进行分析，这种方式对新手友好，需要掌握的基本操作和原理。另一种则是自己下载并运行各种Linux程序，适用于有计算机编程基础及Linux命令操作能力的用户，对新手来说挑战较大。但无论是哪一种方法，都需要对RNA-seq测序原理和分析流程有...
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的一般流程是这样的 RNA-seq 流程图,图源网络,侵删 mRNA-seq 测序的最原始结果是核苷酸序列,文件大小在4-10GB之间,分析起来相当的繁琐,分析也不是一般的小本本能跑起来的,好在一般来说,我们从测序公司拿到的数据,已经是经过比对和Mapping之后的结果,公司给这个样子的表格: ...
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...
今天和大家分享一个关于利用RNA-seq数据分析病毒整合情况的应用。一个关于新冠病毒整合的具体应用实例如下,本文中的代码也都参考自这篇文章,大家可以结合自己具体的研究课题做一些尝试。以下我们以HBV作为案例进行学习。 前期准备: 1、首先前往GENCODE官网(https://www.gencodegenes.org)下载人基因组注释文件(“gen...
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...