Bulk-RNAseq的数据量较小,单个raw fastq.gz文件<5G,普通的Mac笔记本就可以带得动,做比对和定量,完全自足;但是scRNAseq数据量较大,单个raw fast.gz文件 > 60G,且需要专门的软件,例如10x Genomics 需要配合CellRanger软件;墨卓单细胞测序平台需要配合Mobivision软件;非常消耗运存和内存,一般情况下需要利用服务器做比对...
今天帮一个师妹做bulk-RNAseq的比对,她本次测序有25个样本,每个样本单独一个文件夹,内含 “_1.fastq”和“_2.fastq”两个文件。所以一共是50个fastq文件。 问题来了:针对大量fastq文件,如何做批量下载与比对?花了大概4个小时,帮她搞定,拿到了counts文件。 具体方案如下: 1.数据转移到服务器 本次测序数据由...
【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 2287、弹幕量 0、点赞数 91、投硬币枚数 47、收藏人数 354、转发人数 30, 视频作者 翰佰尔生物, 作者简介 官网:henbio.com/tools |
Bowtie 2 通常是比较基因组学的第一步,包括call snp、ChIP-seq、RNA-seq、BS-seq。 1.3Hisat2:Hisat2 是一种快速灵敏的比对程序,用于将下一代测序读数(DNA 和 RNA)映射到人类基因组群以及单个参考基因组,主要用于RNA-seq数据。 这里我选择hisat2做比对数据处理。 2.参考序列的准备 2.1需要准备三个文件: ...
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，但是成本较高，测序深度较低；而BulkRNA-seq虽然掩盖了部分细胞表达特征，但是成本较低，技术成熟、通量高。所以，两个组学虽然同为转录组学研究，但是在样本解析和数据分析层面存在差异，并且具有很强的互补性。因此，Bulk ...
今天我们来讲一讲bulk转录组测序的数据清洗部分。 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 ...
该研究整合了Bulk RNA-seq和单细胞RNA-seq数据,系统探索了UTI在脓毒症中的潜在机制。结果显示,UTI通过是调节中性粒细胞活性来介导免疫调节作用。UTI对改善器官功能障碍的严重程度起着有益的作用。进一步的分析发现,与中性粒细胞具有形...
RNA-seq 数据包含组织或外周血单核细胞 (PBMC) 中表达的 TCR 和 BCR 序列,由于来自 V(D)J 重组和 SHM 的库序列与种系不同,它们通常在读取映射步骤中被消除。所以可用RNA-seq 来重构免疫组库数据。如图1 a, 首先TRUST4 支持从 FASTQ 或 BAM 文件中快速提取 TCR/BCR 候选reads; 然后TRUST4 按丰度对候选...
作者分析了单细胞测序数据和 Bulk RNA-seq 数据的表达相关性,发现 Van Oudenaerden et al 鉴定的解离诱导基因 Fos、Jun、Socs3、HSPA1A、HSPA1B 等基因在两组测序结果中表达量接近,并且单细胞测序数据和 Bulk 测序数据整体相关性为 0.71,表明单细胞测序整体上没有明显受到前期样本酶解的干扰(图 1)。
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...