首先,通过单细胞转录组测序数据分析,我们可以识别和鉴定出不同的细胞亚群;从TCR/BCR测序数据中,我们可以鉴定出不同的克隆型信息。 2)免疫细胞亚型鉴定 接着,我们可以对免疫细胞进行再分群分析,鉴定不同的免疫细胞亚型,然后根据确定亚型的T/B细胞数据与TCR/BCR数据进行合并分析,获取每一个T/B细胞的克隆型多样性和...
在转录组数据分析过程中,FineBI不仅提高了数据处理的效率,还增强了数据分析的可视化效果,从而为研究人员提供了强有力的支持。 八、案例分析 案例分析有助于更好地理解转录组数据分析的实际应用。例如,在某一研究中,研究人员通过转录组测序分析了特定条件下植物的基因表达变化。首先,他们进行数据预处理,确保数据的高质...
短读长(short-read)二代测序是转录组范围基因检测和表达定量最常见方式,其主要原因是它可以获得全面的,高质量的全转录组表达数据。基于Illumina测序平台的转录组表达测序实验(RNA-seq)和分析包含以下核心步骤(以真核mRNA为例):RNA的提取,mRNA的富集、cDNA的合成,接头连接,PCR扩增,上机测序和后期的数据分析(图3)。
即分段比对算法当某条测序序列位于转录本剪切位点时也就是这条序列同时属于两个外显子如果将它与参考基因组进行比对由于基因组两个外显子之间含有intron区那么它将无法找到它合适的位置 转录组测序数据分析(有参考基因组) 一、数据分析流程 二、数据分析内容...
Pigeon是一个PacBio转录工具包,包含了用于将全长转录本isoforms按照参考基因组注释进行分类和过滤的工具。Pigeon基于SQANTI3开发,其输出与单细胞Seurat软件下游分析兼容。 官方网站:https://isoseq.how/classification/pigeon.html 软件安装: $ conda install-c bioconda pbpigeon ...
一、数据分析流程 二、数据分析内容 1. 数据预处理 目的:对原始测序数据进行一定程度的过滤。 原理:根据测序接头以及测序质量对原始的测序数据进行预处理,其中,测序质量Q与测序错误E之间的关系如下: 结果:对预处理后质量以及碱基分布统计进行统计 2. 比对基因组 ...
基因表达量最直接的分析手段就是计算比对到每个基因的reads有多少条,在转录组测序中,我们通常称这个数字为count。前文说过,使用基因组比对的方法,我们获得了每条read比对到基因组上的位置,因此,我们需要把基因组的位置对应到基因。这个提供基因位置的注释文件通常以GTF或GFF3格式呈现,GTF格式示例如下: ...
一、数据分析流程 二、数据分析内容 1. 数据预处理 目的:对原始测序数据进行一定程度的过滤。 原理:根据测序接头以及测序质量对原始的测序数据进行预处理,其中,测序质量Q与测序错误E之间的关系如下: 结果:对预处理后质量以及碱基分布统计进行统计 2. UniGene拼接 ...
转录组测序的分析流程大致可以分成三类,包括基因组比对(Genome mapping)、转录组比对(Transcriptome mapping)、转录组组装(Reference-free assembly),见下图。其中第三种主要是用于分析没有参考基因组和基因注释的物种,应用场合较少且不适合新手入门。对于人、小鼠、大鼠等模式物种,通常用前两种方法进行分析。虽然转录组比...
转录组测序(transcriptome sequencing)的研究对象为特定细胞在某一功能状态下所能转录出来的所有RNA的总和,可从整体水平研究基因功能以及基因结构,发现不同生理或者病理状态下细胞、组织或个体内差异表达的基因。目前已广泛应用于基础研究、分子育种、临床诊断和药物研发等领域。