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~...
是最早为单细胞 RNA 测序数据整合或批次校正开发的算法之一。它通过两个不同样本/批次之间的细胞的相互...
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...
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...
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...
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: ...
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...
那么,如何从从公司拿到的RNAseq结果自己推测肿瘤标本里的免疫细胞浸润呢?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...
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。