数据预处理 🧹 对测序得到的原始数据进行质量控制和过滤,去除低质量的读段和接头序列等。 序列比对 🔄 将处理后的序列与参考基因组或转录组进行比对,确定每个读段的位置和来源。 基因表达定量 📊 计算每个基因或转录本的表达量,常用的指标包括FPKM(Fragments Per Kilobase of exon per Million fragments mapped...
转录组测序数据分析流程 1.样品准备:根据研究需求,选择适当的样品,如病人和对照组组织、不同发育阶段的样品等。提取总RNA,并通过凝胶电泳、紫外线分析、比色法等方法鉴定RNA的完整性和浓度。 2. 测序:使用高通量测序技术,如Illumina HiSeq、Ion Torrent等对RNA样品进行测序。根据实验的需要,可以采用不同的测序策略...
全长转录组(Full-length transcriptome)测序和分析是基于PacBio和Oxford Nanopore三代测序平台,利用其长读长的特性,建库测序时无需对RNA进行打断,如直接获得包含5’UTR、3’UTR、polyA尾的mRNA全长序列及完整结构信息,从而准确分析有参考基因组物种的可变剪接及融合基因等结构信息,克服无参考基因组物种转录本拼接组装较...
测序数据:选择刚才创建的数据集。 参考基因组:选择 Yeast (partial genome, just for test),因为我们教程中用的是3个酵母样本测序数据的一小部分用于工具测试。目前支持人类 GRCh37 / GRCh38 基因组。如果没有你需要的基因组,请联系管理员添加。 Dry Run,该按钮为 Yes,会生成流程的任务脚本,不会执行,通常用于...
最近在学习转录组数据的整套分析流程,顺便记录一下。 转录组是在特定时空条件下细胞中基因转录表达产物,广义的转录组包括信使RNA,核糖体RNA,转运RNA及非编码RNA,狭义上是指所有mRNA的集合,转录组分析能够获得不同基因的表达情况。 步骤 1.数据来源 这里使用的是茶树不同组织的样本,共6个组织,每个组织三个生物学重复...
转录组数据分析项目方案的流程 数据准备和质量控制 对原始数据进行质量控制,包括检查质量值、长度、GC含量等。 对原始数据进行去除低质量reads,过滤低复杂度reads,去除adapter序列等预处理。 序列比对和基因计数 使用HISAT2等工具将去除低质量和过滤后的reads比对到人类基因组上。
转录组分析 | 使用RSEM进行转录本定量 欢迎关注微信公众号" 生信小王子"!运行STAR后,我们将reads比对到了参考序列上。接下来,我们需要 使用RSEM进行转录本定量。## 下载 RSEM wget -c https://github.com/deweylab/RS… 既见君子发表于小王子的生... 学一点空间转录组数据分析方法 基迪奥生物 转录...
以下是一个基本的转录组数据分析流程及常用软件: 1.数据质量控制: 使用FastQC等软件对原始测序数据进行质量评估,包括碱基质量、测序深度、GC含量等。 去除低质量的reads或adapter序列。 2.序列比对: 使用Bowtie2、STAR等软件将reads比对到参考基因组上。 生成比对结果文件(如BAM文件)。 3.基因定量: 使用HTSeq、...
通过isoseq collapse和pigeon,我们最终能得到带有基因注释的表达矩阵,后续基因的差异分析,差异基因的KEGG注释等都和二代RNA-seq类似了。 Isoseq数据分析第一部分我们最后使用了isoseq cluster获得了聚类后高质量的转录本,但是我们仍然不知道这些经过聚类的转录本在基因组的位置以及属于哪些基因?这些转录本是已经注释的还是...
虽然单细胞转录组的分析不容易,但依然是有清晰的流程哒(见下图): 接下来我们一起看看,每一步都需要做些啥。 01测序原始数据的处理 测序原始数据通常指测序下机得到的fastq文件,需要经过一定的处理,将其中我们需要的信息,如barcode,UMI以及基因的序列等,给提取出来,方便下一步分析。