rownames(DEG_DESeq2_2) <- DEG_DESeq2_2$SYMBOL#[1] 19249 9 这时准备基因排序向量时需要小心去除转换失败的基因。 DEG_DESeq2_2 <- na.omit(DEG_DESeq2_2[,c("log2FoldChange","ENTREZID")]) DEG_DESeq2_2 <- DEG_DESeq2_2[order(DEG_DESeq2_2$ENTREZID),] DEG_DESeq2_2 <- DEG...
单细胞测序能够获取组织中不同类型细胞的表达特征构建参考矩阵,通过反卷积的方法解析大样本量的 bulk RNA seq 数据。基于反卷积方法,对 bulk RNA seq 样本的表达谱进行分解,精确分析组织中细胞组成及比例,其基本原理是基于样本的表达矩阵和各类型细胞表达参考矩阵,通过反卷积算法推断组织中各类型细胞所占的比例。 关于...
对illumina数据进行处理,利用 RNA-Seq 发现新的 RNA 变体和剪接位点,或量化 mRNA 以进行基因表达分析等。对两组或多组样本的转录组数据,通过差异表达分析和对所发现的差异表达基因集合进行功能富集分析以推断生物学功能。 数据准备: 数据下载: Humangenome(GRCh38/hg3):Index of /goldenPath/hg38/chromosomes (ucs...
经过蛋白质网络互作分析( PPI教程:String:不仅仅是一个PPI分析平台.),作者筛选出了一些核心基因用于下游的生存分析,并发现了显著的差异。 为了验证PKP1在bulk RNA-Seq的详细分布信息,作者挖掘了鼻咽癌scRNA-Seq数据,发现PKP1在上皮细胞中表达并通过免疫组化的方式加以验证(又是Biomamba羡慕的,好想要临床样本): 紧...
这篇文章主要是联合了bulk RNA-Seq与scRNA-Seq来挖掘与鼻咽癌预后相关的biomarker,主体是数据挖掘的内容,也就是说基本无需经费。文章思路十分清晰,讲解起来也比较容易: 视频无法显示,点击跳转查看原文视频 B站同步播出,连播跳转更方便,文末阅读原文可直达:
1.重新分析已有的scRNA-seq数据,鉴定到癌症样本中细胞异质性。 2.进行细胞间通讯分析,找到关键信号通路上的配受体对。 3.使用bulk RNA-seq验证信号通路上配受体表达,排除假阳性。 4.用TCGA和GTEx两个队列,根据配受体对的基因表达进行生存分析预后。 中文题目: ...
普通转录组测序（Bulk RNA-seq）是提取组织、器官、群细胞的TotalRNA进行测序，得到的是一群细胞中单个基因的平均表达水平，用来比较不同组织间的表达差异，但对内部细胞异质性较强的系统很多异常基因表达的信息会出现丢失。单细胞转录组测序（scRNA-seq）在单个细胞水平上构建每个细胞的基因表达谱，反映细胞异质性，...
Bulk2Space是一种基于深度学习框架的空间去卷积算法,该算法使用现有的高质量scRNA-seq数据和空间转录组学作为参考,从bulk RNA-seq中生成空间解析的单细胞表达谱。 Bulk2Space工作流程 Bulk2Space分为去卷积和空间映射两个步骤:首先在聚类空间内生成单细胞转录组数据,以找到一组细胞,其聚合数据与批量数据最接近。接下...
▶Bulk组学对下一步分析的意义:相较于蛋白组学,RNA-seq灵敏度更高,能够捕捉到蛋白质组学探测不到的基因表达变化。在钙化阶段,RNA测序显示出更多的过表达转录本,提示钙化阶段的细胞环境更加复杂,存在更多的免疫细胞浸润。然而,由于蛋白质才是驱动疾病发展的主要功能实体,研究决定在后续研究中重点关注主动脉瓣的蛋白组...
与往期类似,我进入CellPress官网,在部分期刊中对近5年基于RNA-seq的GO富集图进行了检索。 然后开启手动筛选模式,最后汇总出下面一张图: 二、为什么要用GO富集图(使用GO富集图的常见目的)? 我们在处理Bulk RNA-seq数据的时候,很多情况下,通过组间比较得到的差异基因是很多的(可能多达上百或者上千个)。举个例子,...