C:先进行reads的基因组映射,而后对转录本进行组装和后续的差异分析。 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)...
xiaosine关注赞赏支持bulk RNAseq建库小知识 xiaosine关注IP属地: 广东 2023.04.12 19:38:50字数0阅读157 image.png©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者 0人点赞 肿瘤生信分析 更多精彩内容,就在简书APP "喜欢就好"赞赏支持还没有人赞赏,支持一下 xiaosine喜欢就好 总资产42共写了17.3W字获得603个...
Bulk RNA-Seq转录组学习 与之对应的是single cell RNA-Seq,后面也会有类似文章. 参考:https://github.com/xuzhougeng/Learn-Bioinformatics/ 作业:RNA-seq基础入门传送门 资料:RNA-seq Data Analysis-A Practical Approach(2015) Bioinformatic Data Skill biostar handbook A survey of best practices for RNA-seq...
可以看到这个综述总结了smart-seq2和10x技术的5大差异 smart-seq2技术依赖于C1这个仪器,每次都是96个细胞一起测序,每个细胞的测序量这个综述可能是写错了,应该是1M-10M为佳,不太可能是100-1000个M,最重要的是它是整个RNA分子的全长测序,每个细胞都是独立的测序。 但是10X呢,每次可以测好几千的细胞,每个细胞只...
摘要 现在RNA-seq数据使用广泛,但是没有一套流程可以解决所有的问题.我们重点关注RNA-单细胞转录组测序数据的可变剪接(alternative splicing)分析方法总结 可变剪接(alternative splicing),在真核生物中是一种非常基本的生物学事件.即基因转录后,先产生初始RNA或称作RNA前体,然后再通过可变剪接方式,选择性的把不同的外...
可以看到这个综述总结了smart-seq2和10x技术的5大差异 smart-seq2技术依赖于C1这个仪器,每次都是96个细胞一起测序,每个细胞的测序量这个综述可能是写错了,应该是1M-10M为佳,不太可能是100-1000个M,最重要的是它是整个RNA分子的全长测序,每个细胞都是独立的测序。
smart-seq2技术依赖于C1这个仪器,每次都是96个细胞一起测序,每个细胞的测序量这个综述可能是写错了,应该是1M-10M为佳,不太可能是100-1000个M,最重要的是它是整个RNA分子的全长测序,每个细胞都是独立的测序。 但是10X呢,每次可以测好几千的细胞,每个细胞只需要5-10K的reads,而且仅仅是测RNA分子的一段即可,全部...
单细胞测序技术很好的解决了bulk RNA-seq的问题,可以对单个细胞内的核酸(DNA或者RNA)进行捕获建库,因而获得单个细胞中的信息。单细胞分析(scRNA-seq)可以反映群体内细胞间的异质性和小群体细胞的重要功能,特别是细胞之间的细微差异也可以解析出。因此单细胞测序技术又被称为“分子显微镜”。
GSM5018705 dge1_A02 RNA-seq of ReNcell VM treated with 10 uM hg-9-91-01 GSM5018706 dge1_A03 RNA-seq of ReNcell VM treated with 0.3 uM pha-665752 并且给出来了的矩阵并不是常规的行是基因列是样品的矩阵 : GSE164788_deduplicated_counts.csv.gz 32.5 Mb ...