gset.idx.list:基因集需要的是list格式; 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...
单细胞数据虽然提高了信息挖掘的颗粒度,但是经常比较遗憾的是没有一些的临床信息(如治疗响应、耐药、复发信息等),因此scRNA-seq与bulk RNA-seq联合分析应运而生,既满足临床问题的研究可行性又对齐了颗粒度。 说到scRNA-seq与bulk RNA-seq数据的联合分析,就不得不提及到Scissor这个利器了,该软件于2021年发表在神刊...
【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】 01:13:51 【2】预后模型构建和多种验证方法 单因素多因素COX模型 独立预后 绘制生存曲线 ROC曲线 验证方法【翰佰尔生物】 01:07:14 【3】单细胞分析零代码操作流程 单细胞技术原理...
RNA-seq reads 分布 小云爱生信 382 0 第三讲 | R语言-R语言与Rstudio安装【寻因生物单细胞生信分析培训】 寻因生物 1038 1 刚确诊就进入生命倒计时!这类罕见病有多可怕? Z7正版老鸽 4.6万 142 第二期 | 创造10年无癌传奇的CAR-T疗法未来将走向何方?【单细胞很忙】 寻因生物 144 0 展开 ...
所以,我们可以选择一条相对并行的分析策略,bulk RNA-seq注重对基因的解读,scRNA-seq注重对细胞的解读,二者通过进一步基因来形成关联,这是充分利用了两个技术的优势特性。在这条分析思路中,基因承载着两个功能:机制解析和细胞注释。bulk RNA-seq可以通过多样的差异分析手段初步得到感兴趣的基因集合(这是标准的普通转录...
Bulk RNA-seq研究能保证测序深度,实现转录本的均匀覆盖,但特异性不足;scRNA-seq研究能精细到细胞水平,去除污染,保证基因检出的高特异性,但低丰度细胞类型,转录本检出的敏感性又差。很多研究开始两种技术结合使用,追赶热点的同时,实现优势互补,提升基因表达检测的全面性和准确性。
随着单细胞转录组学以及空间转录组学技术的不断普及,单纯的bulk RNA-seq可能无法满足高质量研究的要求。若想在这一领域脱颖而出,我们可以从以下几个角度进行深化和创新: 罕见病研究 由于罕见病通常样本量有限,传统的基因组学方法难以有效揭示其分子机制,因此转录组学能够提供有关病理过程、特定基因表达变化等信息,帮助...
Bulk RNA-seq技术原理: 1. 提取RNA:从样品中提取总RNA,包括mRNA、rRNA、tRNA等。 2. RNA库构建:将提取的RNA进行反转录,并通过PCR扩增,构建成RNA-seq文库。 3.测序:将文库通过高通量测序技术测序,得到大量的RNA序列数据。 4. 数据分析:对RNA序列数据进行质量控制、比对到基因组和转录组、基因表达量计算和差异...
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...
bulk RNA-seq 实验中差异表达的基因代表条件之间大细胞聚集体中总表达水平的变化。因此,条件之间的表达倍增是重要且有意义的,因为它告诉我,在一种条件下表达基因 A 的细胞大约是另一种条件下表达基因 A 的细胞的两倍。对于单细胞“差异表达”,大多数时候我真正想知道的是哪些基因在一组细胞中表达,而在其他任何地...