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 ...
【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 单细胞技术原理...
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...
bulk RNA-seq 实验中差异表达的基因代表条件之间大细胞聚集体中总表达水平的变化。因此,条件之间的表达倍增是重要且有意义的,因为它告诉我,在一种条件下表达基因 A 的细胞大约是另一种条件下表达基因 A 的细胞的两倍。对于单细胞“差异表达”,大多数时候我真正想知道的是哪些基因在一组细胞中表达,而在其他任何地...
bulk RNA-seq | 下游分析 | 差异分析 DESeq2-补1-统计结果缺失值 一方面,大家不是计算机,确实很难记住所有基因的功能,另一方面生物功能的执行往往涉及多个基因或蛋白的相互作用,直接注释会发现大量功能交叠现象,导致分析结果冗余,不利于进一步的精细分析。这时最常听到的语句就是——你去做一下富集(enrichment)分析...
3. 两种转录组技术可以进行优势互补。单细胞转录组的最大优势单个细胞的高分辨率和较高的细胞数据量,但是却牺牲了单个细胞的基因检测数量和基因表达量深度,而这些缺点正是普通转录组的优点,所以将scRNA-seq与bulk RNA-seq关联可以达到优势互补的效果,更是在应用端产生更多新的创新。
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。
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...
一般来说 RNA-Seq 重复率会比较高。ATCG 碱基占比容易出现前面碱基不稳定。多查看几个样本表现,如果波动模式差不多说明是随机引物不随机导致的,可以选择移除或不移除。 ATCG 占比前面碱基有波动 hisat2 比对 比对推荐 hisat2 不推荐 bowtie2. 因为 bowtie2 对剪切不友好,即使提高--maxins参数允许更长的片段...
批量RNA测序(bulk RNA-seq)可以在给定时间内揭示肿瘤中所有基因和TME的存在及数量,但如果没有细胞反卷积技术,仅凭总RNA表达量无法确定单个RNA分子的细胞起源。近期,科研人员开发了基于深度学习的反卷积方法,但这些方法往往需要对相同组织类型的单细胞RNA-seq数据或配对流式细胞仪数据进行再训练,这限制了其临床应用。