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...
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...
(转录组测序即RNA-seq分为bulk、single cell、single nucleus三种测序技术) 传统的转录组测序技术(bulk RNA-seq)是基于群体细胞,每个样本包含成千上万个细胞,所以最终反映的是基因在群体细胞中平均表达水平,从而掩盖了不同细胞之间的表达异质性。 单细胞测序不同于传统的高通量测序,它是对于一个细胞群中的某一个细...
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。
RNA-Seq是技术相对更成熟,应用最广泛,最适合生物信息学人门的方向。bulk RNA-Seq是最普遍的转录组测序方法,所谓bulk就是我们测的是所有细胞的总RNA(mRNA)取平均值代表每个基因的表达量。 我们从公司得到的原始的下机数据是fastq格式的文件如图 FASTQ Format (Illumina example) ...
细胞作为人体最小的功能单位,其基因表达与功能特异性与疾病的致病机理息息相关。传统细胞研究——Bulk测序(Bulk RNA-seq)是在大量细胞平均水平上对整个细胞群进行组学分析,得到每一部分细胞基因表达的平均值,而丢失了每个细胞的异质性信息...
【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】, 视频播放量 2454、弹幕量 0、点赞数 98、投硬币枚数 51、收藏人数 366、转发人数 30, 视频作者 翰佰尔生物, 作者简介 官网:henbio.com/tools |
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...
表明Bulk2Space可以从bulkRNA-seq或scRNA-seq预测空间分辨的单细胞转录组学数据,因此可以发现相同细胞类型的空间异质性,这是其他空间解卷积算法难以实现的。 随后,研究人员进一步验证了Bulk2Space算法的性能。利用inDrop-seq测序scRNA-seq数据作为PA组织和PDAC数据的单细胞参考,基于空间条形码的ST数据作为空间参考,结果...