通过RNA速率分析,在WT组中观察到类似的转录组动力学,但与3S-ASCVD组十分不同。RNA FISH结果表明,ACTA2、TNC、COLA3A1在斑块的纤维帽中表达,说明了TNC+ SMCs在动脉粥样硬化发生中的作用,经验证是LTBP1+ MFB亚群的来源,研究提出TNC+ SMC亚群是最有可能招募的“先锋”细胞,进行表型转化,从而促进AS的发展。 图5 ...
kcdf:默认情况下,参数kcdf="Gaussian",适用于对数转换的microarray、RNA-seq的log-CPMs、log-RPKMs或log-TPMs。当输入的表达的矩阵是RNA-seq的raw Count时,这个参数应该设置为kcdf=”Poisson”。 kcdf = c("Gaussian","Poisson","none") method:参数method用于指定估计每个样本的基因集富集分数的方法,默认情况...
本文为scRNA数据为主导的与bulk RNA关联应用的案例,和只用scRNA-seq数据分析相比,bulk RNA-seq验证了基因的表达和功能,既避免使用复杂的实验,也证明了结果的可靠性。研究用的是已发表的仅8例scRNA数据,如果是自己测的结果,分数应该还会有提升。 为方便大家研究,基迪奥已早早准备好了专门的细胞通讯流程报告,还有scRNA...
准备初始数据放在RNA-Seq目录下,命名为`1.rawdata`。 cd ~ mkdir RNA-seq cd RNA-seq 2、FastQC FastQC是一款基于Java的软件,它可以快速地对测序数据进行质量评估。 FastQC会生成一个html结果报告,下载到本地查看即可。 FastQC有3种结果:绿色代表PASS;黄色代表WARN;红色代表FAIL。当出现黄色时说明需要查看结果。
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，...
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...
【1】Bulk RNA-seq和scRNA-seq数据收集与预处理 文献解读 TCGA、GEO公共数据下载 差异表达基因分析 富集分析 【翰佰尔生物】, 视频播放量 2573、弹幕量 0、点赞数 99、投硬币枚数 53、收藏人数 372、转发人数 31, 视频作者 翰佰尔生物, 作者简介 官网:henbio.com/tools |
到目前为止,Bulk RNA-seq的差异分析主要涉及三种R包(又称为差异分析的三巨头):limma, edgeR, DESeq2。 下面先提供一下3种R包的官网使用说明: limma: 使用手册:https://bioconductor.org/packages/devel/bioc/vignettes/limma/inst/doc/usersguide.pdf ...
之前我们探讨了Bulk RNA-seq的价值和学习成本(第1期. 快2024年了,还有必要学习Bulk RNA-seq?),并一起零基础完成了主成分分析(PCA)图(第2期. 零基础画PCA图)。今天我们穿插一个在转录组测序中常用的知识点与技能:不同基因ID的转换。本文将从3个方面分享:有哪些常见的基因ID类型、为什么要进行基因ID转换、如...
E3/home/zhangyina/zbw_RNA-seq/stringtie/E3_count.gtf#将如上内容写入sample_lsit.txt,该文件为 \t(Tab) 分隔的两列,第一列为样本名称,第二列为定量的 GTF 文件的路径,注意最后不要有空行cat sample_lsit.txt#从https://github.com/gpertea/stringtie,下载prepDE.py3脚本python prepDE.py3-i sample...