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~...
ComBat_seq是一个使用负二项回归的ComBat改进模型，专门针对RNA-Seq count数据。我需要分析的数据便是RNA...
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...
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...
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. RNA-seq常规分析流程 叨叨完毕,进入正题。 进入尔云后,打开“测序数据处理”模块,我们会看到图2的结果。在这一模块,我们可以完成RNA-seq数据分析的前两步: 1、数据质控和过滤低质量数据; 2、基因组组装,计算基因表达量。对于上面两部,尔云又根据是双端测序还是单端测序,分了两块。以edgeR为例,输出的DEGs...
目前的版本是1.1.4,可以看到红色框内部指出gfold软件特别适合当没有生物学重复的情况下的RNAseq的数据分析。该软件称尤其适合做无重复样本的差异分析,它对foldchange 的计算考虑到posterior distribution,即克服了pvalue评估显著性的缺点,同时也克服了 fold change 在评估低counts 数的gene时的缺点。
为探究中国人群脑胶质瘤免疫组库特征,本研究纳入了CGGA的913个脑胶质瘤患者RNA-seq数据,并根据IDH1/2基因型信息分为3个亚型:424个IDH wild type(无IDH突变),177个IDHmut-codel (IDH发生1p/19q同缺失),312个IDHmut-noncodel(IDH发生1p/19q缺失之外的突变)。随后采用TRUST4算法对这些数据进行BCR和TCR分析,并...