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...
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...
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...
由于bulk RNA-seq的本质就是细胞的表达量数据,所以我们可以将scRNA-seq的亚群与bulk RNA的样本放在一起进行两组学的相关性分析,如果相关性越高,说明scRNA-seq与bulk RNA-seq越具有相似性,说明可以用scRNA-seq进行单细胞分辨率的数据挖掘,为单细胞数据能够反映细胞特征的分辨率做可靠性验证。同时也可以根据亚群和bulk...
之前转录组数据分布规律的失败探索中的例子(GSE164425,统计Raw Count与CPM数据分布)可见bulk RNA-seq的原始定量数据并不符合正态分布。 因此直接使用t检验并不可取。目前大多数差异分析用的是limma、edgeR、DESeq2这三个包。 limma、edgeR、DESeq2包都建议使用Counts作为输入,也就是原始计数矩阵作为输入进行分析,最好...
(1) 研究通过scRNA-Seq数据表征了来自卵巢癌腹水CAFs与癌细胞之间的相互作用和细胞传出与传入信号。 (2) 之后用bulk RNA-Seq数据分析了上述找到的关键PI3K-AKT通路相关基因的表达模式,确认是CAFs释放的信号分子激活了肿瘤细胞中的PI3K-AKT通路。 (3) 最后通过TCGA和GTEx数据库证实了PI3K-AKT通路的一组配体和受体的...
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，...
【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...
大组织RNA-Seq样本中的差异基因表达 采用DESeq2标准工作流程来探索UTI和对照组之间的差异表达基因。队列间存在基线差异,因此在负二项式回归模型中调整了SOFA、年龄、性别和天数。研究结果显示,相比对照组,UTI组中被抑制的基因数量多于被...
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 ...