2、生信技能树:再次强调表达量矩阵分析一定要三张图 3、观科研:Bulk RNA-seq | 第2期. 零基础画主成分分析(PCA)图 bulk RNA-seq | 下游分析 | 分析前评估mp.weixin.qq.com/s/JiT3QB2JjZwrJjvAIiGxmw
gset.idx.list:基因集需要的是list格式; kcdf:默认情况下,参数kcdf="Gaussian",适用于对数转换的microarray、RNA-seq的log-CPMs、log-RPKMs或log-TPMs。当输入的表达的矩阵是RNA-seq的raw Count时,这个参数应该设置为kcdf=”Poisson”。 kcdf = c("Gaussian","Poisson","none") method:参数method用于指定估...
与往期类似,我进入CellPress官网,在部分期刊中对近5年基于RNA-seq的GO富集图进行了检索。 然后开启手动筛选模式,最后汇总出下面一张图: 二、为什么要用GO富集图(使用GO富集图的常见目的)? 我们在处理Bulk RNA-seq数据的时候,很多情况下,通过组间比较得到的差异基因是很多的(可能多达上百或者上千个)。举个例子,...
为此,我在CellPress官网中对近5年基于RNA-seq的火山图进行了检索。 然后开启手动筛选模式,(还在Nature Communication中筛选了一篇文章),最后汇总出下面一张图: 二、为什么要用火山图(使用火山图的常见目的)? 我们可以试想一下,我们在处理Bulk RNA-seq数据的时候,面对的是一个“样本-基因”矩阵,如下图: “样本-...
火山图(Volcano Plot)RNA-seq等分析时常用的一种图,它能够清晰地展示显著上调和下调的基因,因作出来的图形如火山喷发,故而得名。 例如图中,X轴一般表示log2的倍数变化,Y轴一般表示-log10(p-value),不同颜色的点表示满足不同条件的基因,红色表示上调基因(P<0.05, Fold change >=2),蓝色表示下调基因,灰色表...
1.重新分析已有的scRNA-seq数据,鉴定到癌症样本中细胞异质性。 2.进行细胞间通讯分析,找到关键信号通路上的配受体对。 3.使用bulk RNA-seq验证信号通路上配受体表达,排除假阳性。 4.用TCGA和GTEx两个队列,根据配受体对的基因表达进行生存分析预后。 中文题目: ...
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，...
随后作者就通过将正常对照和COVID-19患者免疫细胞的单细胞数据,使用pseudo-bulk算法聚合后,通过Sincast比对到同样来源于免疫细胞的bulk RNAseq数据上。 image.png 通过上图B作者证明整合后的患者的单细胞数据明显高表达和疾病进展相关的marker基因,而正常人低表达相关基因。
通过整合单细胞测序和 bulk RNA-seq 分析,我们确定了一个 iCAF 相关特征,该特征将 BCa 患者分为具有不同分子特征的两个亚型。该特征在预测 TCGA-BLCA、GEO-meta 和三个 ICI 治疗队列中的免疫疗法/化疗的预后方面表现出稳健性。随后的分析确定了不良预后、免疫反应受损和 M2 浸润的中枢基因 LOXL2。此外,LOXL2...
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...