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...
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，但...
(转录组测序即RNA-seq分为bulk、single cell、single nucleus三种测序技术) 传统的转录组测序技术(bulk RNA-seq)是基于群体细胞,每个样本包含成千上万个细胞,所以最终反映的是基因在群体细胞中平均表达水平,从而掩盖了不同细胞之间的表达异质性。 单细胞测序不同于传统的高通量测序,它是对于一个细胞群中的某一个细...
今天我们来讲一讲bulk转录组测序的数据清洗部分。 RNA-Seq是技术相对更成熟,应用最广泛,最适合生物信息学人门的方向。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 (Illumi...
Bowtie2 和 HISAT2 是用于高通量测序数据的序列比对工具。Bowtie2对短读长数据(50-100bp)比对非常高效,支持局部(local)和全局(global)比对模式,可以用于ChIP-seq、DNA-seq以及小 RNA-seq。HISAT2 专门用于处理 RNA-seq 数据;适合长读长数据,优化了比对长读长(例如 100-300bp)的能力,同时也可以高效处理基因...
转录组测序（bulk RNA-Seq）的详细分析流程转录组测序分析分为两个主要阶段：上游数据处理和下游数据分析，它们各自包含一系列步骤以揭示基因表达的深度洞察。上游数据处理首先，进行质量控制，通过fastqc和multiqc评估数据的准确性和可靠性，关注序列长度分布和测序错误率等指标。接着，使用trim-galore预处理...
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...
3. 比对,生成bam文件:“将RNA-seq的测序reads使用hisat2比对对参考基因租组” /home/glab/Shanyr/software/hisat2-2.1.0/hisat2 -p16-x ../../../bulk_rnaseq/jky-z001/refdata-cellranger-hg19-3.0.0/genes/genome_tran -1../neg/neg_R1.fq.gz -2../neg/neg_R2.fq.gz -S ../neg/neg...
空间转录组学则侧重于检测疾病驱动下细胞在空间背景下的直接反应信号，但分辨率较低，未能达到单细胞水平。为确保单细胞测序结果的准确性，研究者采用Bulk RNA-Seq与单细胞测序相结合的方法，评估其相关性，发现解离诱导基因的表达量接近，整体相关性为0.71，表明这两种方法的基因表达谱具有较强的一致性。...
表明Bulk2Space可以从bulkRNA-seq或scRNA-seq预测空间分辨的单细胞转录组学数据,因此可以发现相同细胞类型的空间异质性,这是其他空间解卷积算法难以实现的。 随后,研究人员进一步验证了Bulk2Space算法的性能。利用inDrop-seq测序scRNA-seq数据作为PA组织和PDAC数据的单细胞参考,基于空间条形码的ST数据作为空间参考,结果...