例如,我们可以基于相关的“Technology”来查看与“Sequencing”相关的包,进一步细分为“RNASeq”相关的包。Workflow选项(Bioconductor - BiocViews)展示了可以用来说明某种分析工作流的Bioconductor包。例如:SingleCellWorkflow,演示如何使用Bioconductor包进行单细胞RNA-seq数据分析,被封装在了simpleSingleCell这个包中...
2、一般最常用的是基因表达,基因表达其实包括芯片和RNAseq,其实Bioconductor最早就是用来分析芯片数据的,因为R擅长处理矩阵,而芯片数据恰好就是“矩阵”。 3、我们以Gene Expression中第一个workflow为例,这个是利用Deseq2包来分析RNAseq数据的例子,点开之后其实是一遍文献,这是这种workflow另一个显著的特点,它本身是...
RNA-Seq workflow: gene-level exploratory analysis and differential expression Changing genomic coordinate systems with rtracklayer::liftOver Mass spectrometry and proteomics data analysis 这些流程基本上涉及到了现在生物信息学的主流方向,所以基本上掌握了这些包,就是一个合格的生物信息学人才啦! 更重要的是它有...
第一种方法是把最初广泛应用于普通转录组测序的R包(如edgeR,DESeq2和limma-voom)等通过各种方法(例如通过创建伪普通转录组图谱)改造后应用于scRNA-seq分析。或者,诸如zinbwave之类的方法在离散度估计和模型拟合步骤中减轻在scRNA-seq数据中大量零的权重,然后再进行差异分析,也可以促进普通转录组差异基因分析方法应用于...
RNA-Seq workflow: gene-level exploratory analysis and differential expression Changing genomic coordinate systems with rtracklayer::liftOver Mass spectrometry and proteomics data analysis 这些流程基本上涉及到了现在生物信息学的主流方向,所以基本上掌握了这些包,就是一个合格的生物信息学人才啦!
1 Introduction to RNA-Seq theory and workflowStart Chapter In this chapter we explore what we can do with RNA-Seq data and why it is exciting. We learn about the different steps and considerations involved in an RNA-Seq workflow. View Details Introduction to RNA-Seq50 XP Core Concepts50 XP...
A step-by-step workflow for low-level analysis of single-cell RNA-seq data with Bioconductor. F1000Res. 2016;5:2122.Lun, A.T.; McCarthy, D.J.; Marioni, J.C. A step-by-step workflow for low-level analysis of single-cell RNA-seq data with Bioconductor. F1000Res 2016, 5, 2122. ...
SingleCellExperiment是一个能够完成常用的70种单细胞测序R包的数据交换的R包,因为它能存储一个sc-seq数据的所有数据在一个class里,可以放单个细胞数据,也可以放不同细胞间基因表达量数据,还可以放不同批次的细胞等等,一个数据就是一个assay。class中分门别类的放好,而且方便调用,一个函数就能去你想要得数据。举...
SYSargs S4 class contains a targets file (eg, sample input files) and a param file (specifying parameter for command line or R tools). Preconfigured workflows are included for RNASeq, DNA NGS, ChIP-Seq, and Ribo-Seq. Can use parallelization on multiple CPU/computer nodes to accelerate run...
但是刚才看到了一个单细胞文章,标题是:《scConsensus: combining supervised and unsupervised clustering for cell type identification in single-cell RNA sequencing data》,链接是:https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12859-021-04028-4 其实就是一个生物信息学包,也就是说都不需要正式发...