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...
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)...
mkdir 2.fastQC inputData_dir="/RNA-seq/1.rawdata/" mkdir tmp for sample_name in HBR_Rep1 HBR_Rep2 HBR_Rep3 do fastqc -d ./tmp ${inputData_dir}${sample_name}_ERCC-Mix2_Build37-ErccTranscripts-chr22.read1.fastq -O 2.fastQC fastqc -d ./tmp ${inputData_dir}${sample_name}_ERC...
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"_"-...
上一期我们探讨了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?),如果你认可了学习Bulk RNA-seq分析的必要性,那我们就一起来开始零基础学习之旅。今天的任务是主成分分析(PCA)图,如果时间紧,可以简单看看整体的分析流程;如果有时间,可以跟着我们的代码和数据,一起练习。
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...
对于Bulk RNA-seq测序(用于比较转录组学,如不同物种的同种组织样本,也就是我们常说的常规转录组测序,注意和单细胞测序区分),我们常用的分析流程有很多,之前的文章也有介绍。偶然在github上发现一个总结的很完整的分析流程和大家分享。 我们依照作者的思路来进行: ...
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...
RNA-seq入门实战(十一):WGCNA加权基因共表达网络分析——关联基因模块与表型 本节概览1. WGCNA基本概念: 定义、关键术语、基本流程、一些注意事项2. WGCNA运行: ⓪输入数据准备 ①判断数据质量,绘制样品的系统聚类树 ②挑选最佳阈值power ③ 构建加权共表达… ...