3.表达水平低:相对于线性RNA,circRNA 的表达水平较低,在RNA 测序中可以采用特殊的富集和分析方法。4...
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~...
# samtools view -b Seq_Data_ChimericAligned.sortedByCoord.out.bam chrHBV > Seq_Data_Aligned.sortedByCoord.out.bam 5、采用Picard提取junction文件 # cut -f 10 Seq_Data_ChimericChimeric.out.junction > Seq_Data.junction.ids # java -jar /path/to/file/picard.jar FilterSamReads I= Seq_Data_Ch...
对于RNA-seq数据,有DESeq,edgeR和NOISeq三中差异表达分析方法。小白们只需要输入按照要求输入文件,设置参数,点保存即可。 图4.差异表达分析模块 在差异分析的基础上,尔云还可以做功能富集分析,KEGG通路展示(作图工具-KEGG通路做图-pathview),网络分析,同时也可结合临床生存数据做预后分析(作图工具-生存曲线分析),见图5...
今天的推文主要是针对RNAseq数据处理这块,现在转录组的分析非常非常普遍,在大家的课题中,都会先去做一波RNAseq,而该分析最关键的步骤就是寻找不同的组别的差异表达基因。 大家都知道,生物学实验要求至少3个生物学重复,对于有生物学重复的数据(并且一般的转录组数据都会要求生物学重复,理论上我们做转录组测序,需要的样...
F: GO 分析 BiNGO 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: ...
然而,单核RNA数据或表观基因组数据(通过测序测定转座酶可获得的染色质,ATAC-seq)应与全基因组比对,因为细胞核主要含有premRNA,其包括内含子区域。Raw read计数通常也会过滤掉在极少数细胞中检测到的基因,从而有效地减少数据矩阵的大小。分析管道的下一步是质量控制(QC),例如识别每个barcode的counts数,每个barcode的...
本研究对已发表的来自于1063只狗的1361个RNA-seq数据进行二次挖掘,样本类型来自于血液、淋巴结和其他实体组织,其中,613个为肿瘤样本。数据分析采用TRUST4和MiXCR两种软件分别进行。数据分析主要涉及两种软件结果的比较、TRAV和TRBV基因使用、新的V基因及分型鉴定、CDR3长度及motif保守性分析、克隆扩增及多样性分析,...
掌握了这门手艺,不但可以深入挖掘自己的数据,丰富论文内容,也可以使得普通的RNAseq变成一个极具性价比的技术,毕竟价格只是单细胞测序的几十分之一。当然,如果自己连测RNAseq的钱都没有,也可以挖掘GEO等数据库的RNAseq数据,分析一下免疫浸润,结合自己感兴趣的基因,寻找课题思路。