scale.unit = TRUE, ncp = 5, graph = FALSE) PCAPlot <- fviz_pca_ind(PCAData, geom.ind = "point",#geom.ind = c("point","text")显示点+样本名标注 pointsize = 6, # #textsize = 5, col.ind = Group, # 分组变量 addEllipses = TRUE, # 增加置信椭圆 mean.point = F,# 去除分组的...
RNA-seq:转录组数据分析处理(上) 陈超群 RNA-seq流程(cutadapt-hisat2-htseq) 1、cutadapt去接头#参考前文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/2320387972、hisat2建索引cd /data2/xxx/data3/3hisat2 hisat2-build -p 8 /data2/xxx/data2/mm10/mm10_genome.fa / /data2/xxx/… Jade RNA-seq入门实战...
之前我们探讨了Bulk RNA-seq的价值和学习成本(第1期. 快2024年了,还有必要学习Bulk RNA-seq?),并一起零基础完成了主成分分析(PCA)图(第2期. 零基础画PCA图)。今天我们穿插一个在转录组测序中常用的知识点与技能:不同基因ID的转换。本文将从3个方面分享:有哪些常见的基因ID类型、为什么要进行基因ID转换、如...
,如果你认可了学习Bulk RNA-seq分析的必要性,那我们就一起来开始零基础学习之旅。今天的任务是主成分分析(PCA)图,如果时间紧,可以简单看看整体的分析流程;如果有时间,可以跟着我们的代码和数据,一起练习。话不多说,开始绘图~ 1.安装并加载R包 library(tidyverse)library(factoextra)library(ggplot2)library(...
图6 基线、2D、和TDO与正常卵巢组织RNA-seq数据分析结果。A:Top100高变基因。B:2D细胞培养系统富集分析结果。C:RNA-seq数据的PCA分析,显示卵巢癌2D细胞和正常组织与TDO和基线分离。 2 验证卵巢癌中PI3K-AKT信号通路配体和受体基因相关性 使用RNA-seq数据研究分析了scRNA-seq结果中区分每个CAFs簇与其它腹水细胞的to...
单细胞RNA-seq（scRNA-seq）能够发现有关细胞转录组异质性的信息和潜在的基因表达分布。在本研究中，作者使用scRNA-seq和批量RNA-seq数据进行了系统生物信息学分析，以构建BLCA患者的预后模型，并有两个外部验证队列来验证其分层风险的能力。同时概述了免疫渗透景观，并确定了它如何促进BLCA的发展。此外作者探究了风险...
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...
单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术的进步为我们在分子水平上表征HF相关细胞类型提供了另一种方法,使其在HF研究中得到广泛应用。然而,由于scRNA-seq数据样本量相对较小,并且对HF中某些细胞类型和细胞类型特异性基因变异的机制研究需要将scRNA-seq和大量RNAseq数据进行整合分析。
由于可用的具有已知细胞组成的TME RNA-seq数据集十分有限,研究团队开发了组织和血液的人工RNA-seq,用于训练Kassandra算法,以稳健地识别不同的细胞群。所有可用的分类细胞群和癌症细胞系的组合被生成,以构建癌症特异性的人工转录组,模仿生物变异性。最终,共产生1800万和800万转录组,分别用于训练Kassandra-Tumor和Kassandra-...
研究共选取了3个GEO数据集,其中既有scRNA-seq数据,也有bulk RNA-seq数据;既有人类AD患者的数据,也有AD小鼠的数据,两种数据相结合是本文的亮点之一。 此研究采用常规的单细胞分析流程,用AUCell包评估免疫相关基因集在细胞中的活性,此外还有常用的功能富集分析和PPI网络等。