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~...
RNA-seq的核心是基因表达差异的显著性分析，使用统计学方法，比较两个条件或多个条件下的基因表达差异，...
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: 从公司拿到的excel表格 做好分...
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...
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...
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...
单细胞分析的一个关键技术进步是barcode的发展,它允许大规模并行化,同时保持成本最低。barcode被添加到在逆转录过程中的RNA分子中,允许识别单个细胞和独特的分子。分析的第一步是生成一个数据矩阵,由转录本数据库从原始测序文件生成一个barcode(细胞)。对于10×基因组学数据,CellRanger(表1总结了文中提到的工具,方法...
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...
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。
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...