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...
rownames(DEG_DESeq2_2) <- DEG_DESeq2_2$SYMBOL#[1] 19249 9 这时准备基因排序向量时需要小心去除转换失败的基因。 DEG_DESeq2_2 <- na.omit(DEG_DESeq2_2[,c("log2FoldChange","ENTREZID")]) DEG_DESeq2_2 <- DEG_DESeq2_2[order(DEG_DESeq2_2$ENTREZID),] DEG_DESeq2_2 <- DEG...
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，但...
CIBERSORT技术基于线性支持向量回归的原理对免疫细胞亚型表达矩阵进行去卷积,利用单细胞RNA-Seq数据,提取特征后,反推Bulk-Seq各类细胞成分所占比例。 图5 细胞类型注释 PHA(植物血凝素)能促进有丝分裂和诱导干扰素分泌,是常用的T淋巴细胞活化诱导剂。对PHA刺激前后的PBMC进行Bulk RNA-Seq测序,根据基因表达量进行细胞类型...
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...
其原理是基于 RNA-Seq 技术中使用的建库方法。在建库过程中,首先将 RNA 片段反转录为 cDNA,并在其 3'端加上接头序列。然后,通过 PCR 扩增 cDNA 片段,产生大量的带有接头序列的 cDNA 分子。这些 cDNA 分子在测序过程中会产生大量的 reads(读取序列)。 在Bulk RNA 去重过程中,首先将所有样本的 reads 合并在一...
现在纯生信文章还能发吗?当然可以!这篇文章零实验,scRNA-seq与bulk RNA-seq联 合分析,两种测序结果相互印证,轻松发7分+文章!关注起来,布小谷这里有很多生信热点等你来哦,手把手教你如何轻松上手生信文章!肿瘤相关成纤维细胞(CAF)在癌症进展中起重要作用,人们对C
单细胞测序是对单个细胞的RNA进行测序,我们之前所接触到的都是取肿瘤组织或血液样本等,对这一群细胞的混合RNA进行测序,能够得到的是一群细胞的转录组的平均数据,或者说是代表性数据,细胞之间的异质性信息往往被掩盖。 举个例子,一块肿瘤组织,肿瘤中心与肿瘤边缘的细胞表达情况一样吗?显然不一定,而如果想研究肿瘤微...
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...