【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 2394、弹幕量 0、点赞数 96、投硬币枚数 51、收藏人数 362、转发人数 30, 视频作者 翰佰尔生物, 作者简介 官网:henbio.com/tools |
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。 4. 转录组技术从双维度诠释细胞/基因表达机制。scRNA-seq的重点放在了...
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。
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...
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 ...
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。
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...
1.为什么要做Bulk RNA-seq& scRNA-seq联合分析？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...
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...