选择合适的工具和软件进行RNA Seq数据分析是确保数据分析质量的关键。以下是一些选择的考虑因素: 数据类型:不同的RNA-Seq实验设计可能会产生不同类型的数据,例如单端(Single-end)或双端(Paired-end)数据。需要根据数据的特点选择合适的比对和分析工具。 分析目标:明确分析的具体目标,例如是进行差异表达分析、转录变异分...
RNA-seq数据分析通常包括以下几个步骤:数据预处理、序列比对、定量分析、差异表达分析、功能注释和可视化。其中,序列比对是RNA-seq数据分析的关键步骤之一,因为它直接影响到后续的基因定量和差异表达分析。序列比对的目的是将测序获得的reads(短序列片段)与参考基因组或转录组进行匹配,从而确定这些reads来源于哪些基因或转...
对于常规的2组样本RNAseq研究,我们关心的是组1和组2到底哪些基因有显著的差异表达(T检验获得P值,p值反映显著性),差异表达基因在组1和组2之间到底差了多少倍。 这些信息都是通过火山图展示了出来的。火山图是以log2(差异倍数)为横坐标,以T检-log10(P值)为纵坐标。所以,我们最关心的基因就是图中左上角和右...
简单解释一下,gene.list是想要查看的基因集(最后只会找出RNAseq基因ID中能找到的);project_code是项目代码,比如TCGA-LUAD,这里也可以当job id设置,用以区分;project.clinical与project.exp就是临床信息数据集和RNA表达数据集(如果引用非TCGA数据集时变量名对不上,自己改下哈);outdir设置输出文件目录;ID_transform...
图3表明,在RNA-Seq中增加ERCC的绝对量是可以获得FPKM的绝对量的增加,并且两者成非常好的线性关系。这也是我们能够对RNA-Seq样本进行掺入内参的一个基本前提。 4. R里面可以使用哪个包来进行相关的操作? 说了这么多,那么如果真的有一套带有ERCC spike-in的RNA-Seq数据,我们应该怎么分析呢?其实在2014年的时候Natur...
RNA-seq数据做GO分析,其实就是通过一些方法来找出差异表达的基因和哪些GO类别有关系。这里给您简单说说几种常用的方法。 自包含的方法,比如用Globaltest包,它需要真实的表达数据,并且要转换成适合的尺度用于分析。 竞争的方法,像GOstats这样的工具就是用的这种方法。 纠正长度偏差的方法,goseq包就是做这个的,它会对...
比如针对很多癌症样本,经常会出现一些很重要的高表达gene发生普遍的上调或者下调,从而导致整个样本不符合RNA-Seq正常定量的基本假设。那么这个时候,如果继续使用常规的寻找差异表达的方法来对基因进行定量以及分析,就可能会出现偏差,而出现偏差的具体原因已经在之前的第36题为大家详细解释过了。我们今天主要讨论的是怎么...
首先是RNA-seq数据 链接是:ncbi.nlm.nih.gov/geo/qu GSM4514055 RNA-seq_Fli1KO_rep1 GSM4514056 RNA-seq_Fli1KO_rep2 GSM4514057 RNA-seq_Fli1KO_rep3 GSM4514058 RNA-seq_Fli1KO_rep4 GSM4514059 RNA-seq_Fli1KO_rep5 GSM4514060 RNA-seq_WT_rep1 GSM4514061 RNA-seq_WT_rep2 GSM4514062 RNA-...
Oncogenic lncRNA downregulates cancer cell antigen presentation and intrinsic tumor suppression不过不需要看文章,大家只需要做差异分析即可,这个时候需要注意的是,作者提供的是RPKM值表达矩阵! 1.下载数据GSE113143并加载数据 代码语言:javascript 复制 a=read.table('GSE113143_Normal_Tumor_Expression.tab.gz',sep=...
循证医学Meta分析及网状Meta分析精讲班医学会员免费学 best哈尔滨_ 6 0 w25.meta 分析教程医学会员免费学 best哈尔滨_ 10 0 生信培训:同时学会TCGA和单细胞,并整合实战,生信高分必备技能医学会员免费学 best哈尔滨_ 0 0 22、单臂试验meta医学会员免费学 best哈尔滨_ 3 0 “综述”居然能当论著发?无需实验...