转录组测序(bulk RNA-Seq)分析主要包括上游数据处理,下游数据分析。 上游数据处理是指将测得的原始的reads变成基因表达矩阵。 下游数据分析是指对表达矩阵根据生物学问题和意义进行可视化分析。 一 上游数据处理 1.质量控制:对原始测序数据进行质量评估,检查测序质量指标如序列长度分布、测序错误率等,确保数据的准确性和...
bulk RNA-seq | 下游分析 | 分析前评估mp.weixin.qq.com/s/JiT3QB2JjZwrJjvAIiGxmw 大家做完转录组上游分析,获得了表达矩阵、开始自由分析前,为了避免做无用功,分析前的评估是必不可少的。生信技能树反复强调至少需要三张图: 热图:说明不同分组之间很多基因表达量是有明显差异的; PCA图:说明分组存在非常...
Bulk RNAseq上游比对1:大致流程与conda环境 - 简书 (jianshu.com) Bulk RNAseq上游比对2:下载数据、质控 - 简书 (jianshu.com) Bulk RNAseq上游比对3:比对mapping - 简书 (jianshu.com) Step1:下载数据 1.1 下载公共数据框的测序数据 示例数据:GSE158623https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?
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 FASTQ Format (Illumina example) 我们拿到原始数据之后首先做数据的质控过滤,常用的软件包括fastp、fastqc。 首先使用fastqc得到网页版的质量报...
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...
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。
作者利用肺泡巨噬细胞和2型肺细胞的单细胞转录组数据进行了PCA主成分分析和细胞类型注释（图7d-e），发现流式分选后的bulk RNA-seq与scRNA-seq结果呈现高度一致（图7f-j）。图7 | 单细胞转录组测序中细胞类型差异分析 5、衰老细胞中胆固醇的合成增加 基于25个SREBP/Insig1已知靶点的上游调控网络分析发现，所有...
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，...
Bulk RNA-seq 和single cell RNA-seq的最主要区别在于单细胞测序代表单个细胞(single cell),而bulk测序代表一群细胞(a population of cells)。我们都知道单细胞转录组测序能够解决常规转录组测序无法解决的细胞异质性问题,对于推进医学和生物学研究进展具有极大的促进作用。现在很多的研究同时进行Bulk RNA-seq 和single...
首先通过scRNA-seq数据中的聚类分析来鉴定参与HF的髓系细胞,以识别细胞类型,比较不同组之间的细胞组分,并使用大量RNA-seq数据进行基因集富集分析(GSEA)。 然后,分析了各组骨髓细胞的差异表达,并使用Metascape探索了这些基因在差异表达中的功能。 对细胞相互作用的进一步分析表明,MIF信号通路中的分子在HF中显着上调,并...