转录组测序(bulk RNA-Seq)分析主要包括上游数据处理,下游数据分析。 上游数据处理是指将测得的原始的reads变成基因表达矩阵。 下游数据分析是指对表达矩阵根据生物学问题和意义进行可视化分析。 一 上游数据处理 1.质量控制:对原始测序数据进行质量评估,检查测序质量指标如序列长度分布、测序错误率等,确保数据的准确性和...
这次介绍的流程主要由A中的数据的质控(Trim_galore)、数据比对(Hisat2)、数据的定量(Featurecounts和cufflinks)三部分构成。(后续的差异分析在R中完成,因此另行介绍,每个软件的详细说明有空也会另行介绍) RNA-SEQ.png 1.数据的质控(Trim_galore) 测序完成后,分析的起点是数据文件,其中包含称为碱基的测序读数,通常...
4.筛选高变基因(top1000) rv <- genefilter::rowVars(data)select <- order(rv, decreasing = TRUE)[seq_len(1000)]pca_data <- cbind(t(log10(data[select,]+1)),group) 5.进行主成分分析 expr_pca <- prcomp(pca_data[,1:1000],scale = T,center = T) 6.可视化——碎石图 fviz_screeplot(...
ls/home/RNA-seq/fastq/*_R1.fq.gz>1ls/home/RNA-seq/fastq/*_R2.fq.gz>2#使用cut命令根据/分隔符提取第5个字段(第一个字段为空,完整文件路径在第5个位置),再次使用cut根据_分隔符提取第1个字段(样本名),并将结果保存到文件0中。ls/home/RNA-seq/fastq/*_R2.fq.gz|cut-d"/"-f5|cut-d"_"-...
Bulk-RNAseq的数据量较小,单个raw fastq.gz文件<5G,普通的Mac笔记本就可以带得动,做比对和定量,完全自足;但是scRNAseq数据量较大,单个raw fast.gz文件 > 60G,且需要专门的软件,例如10x Genomics 需要配合CellRanger软件;墨卓单细胞测序平台需要配合Mobivision软件;非常消耗运存和内存,一般情况下需要利用服务器做...
篇幅有限,本文仅演示基于DESeq2的差异分析全过程(基于counts进行分析,不能用tpm、fpkm等归一化后的数据,想获得练习数据,可在公众号输入:Bulk RNA-seq练习数据2)。 1.安装并加载R包(若有,则不用重新安装) install.packages('R.utils') #BiocManager::install('DESeq2') ...
bulk RNA 数据合并R语言 r语言rnaseq 数据gsea分析 目前基于RNA做分析的文章中几乎都有 GSEA 的分析内容,并且都是出现在正文,那么这个也是表达基因筛选的一种重要方式,下面我将整个流程梳理一下,供大家参考。 GSEA(Gene Set EnrichmentAnalysis),即基因集富集分析,它的基本思想是使用预定义的基因,将基因按照在两类...
vst(variance stabilizing transformation)是一种基于R包效应器(edgeR)的变异稳定转换方法,该方法可以通过归一化RNAseq数据来消除仪器和批次效应,并且考虑到样本间的差异,计算基因的表达量。vst方法的计算流程如下: 1、计算每个基因或转录本的读段数。 2、根据读段数计算基因的表达量。
转录组测序(bulk RNA-Seq)的详细分析流程转录组测序分析分为两个主要阶段:上游数据处理和下游数据分析,它们各自包含一系列步骤以揭示基因表达的深度洞察。上游数据处理首先,进行质量控制,通过fastqc和multiqc评估数据的准确性和可靠性,关注序列长度分布和测序错误率等指标。接着,使用trim-galore预处理...