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: Human genome(GRCh38/hg3):Index of /goldenPath/hg
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...
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测序技术(RNA-seq)通过全组织匀浆取样策略获得全局性基因表达谱,其核心优势在于高测序深度(通常>50M reads/sample)带来的高灵敏度与定量准确性。实验数据表明,在相同测序通量条件下,RNA-seq的基因检测灵敏度可达单细胞测序技术的5-8倍,且通过改进建库策略(如SMART-seq、UMI标记等),其检测下限可延伸至单拷贝/细胞...
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...
这篇文章将深入探讨bulk RNA-Seq数据清洗的重要步骤。作为最常用且适合生物信息学入门的技术，bulk RNA-Seq通过收集所有细胞的总RNA（mRNA）并取平均值，为我们提供了每个基因表达量的概览。从实验室获取的原始数据通常是fastq格式，这是数据处理的起点。首先进行质量控制和过滤，常用工具如fastp和fastqc。
【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 2573、弹幕量 0、点赞数 99、投硬币枚数 53、收藏人数 372、转发人数 31, 视频作者 翰佰尔生物, 作者简介 官网:henbio.com/tools |
BulkRNA-seq转录组分析 Reference :我们⾃⼰测得的数据：交代⼀下需要准备的数据：⾸先要有双端测序的.fa.qz⽂件,要⽤⽹上下好的gene注释⽂件，hisat2需要⽤到，具体如何下载，见上⾯两个链接 注：也可以利⽤.fa⽂件⽣成对应的索引⽂件，命令如下：$HISAT_HOME/hisat-build $HISAT_...
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，但是成本较高，测序深度较低；而BulkRNA-seq虽然掩盖了部分细胞表达特征，但是成本较低，技术成熟、通量高。所以，两个组学虽然同为转录组学研究，但是在样本解析和数据分析层面存在差异，并且具有很强的互补性。因此，Bulk ...
Step3:RNA-seq结果鉴定TFs。验证TL5和TL0样本中TF基因表达水平,以及与性状相关性。确认COL16、GATA24、MYB73和GLK1是关键调控TFs。 Step4:RT-PCR验证转录表达。 文章小结 文章用到的方法都是常见分析内容,但需要整体数据分析的逻辑性。从所有细胞类型,先注释找到有用的细胞,再从中找到关键类型,再细分亚群。将基因...