RNA-seq:用于测定细胞或组织中RNA的相对丰度,从而了解基因表达水平。 5. 优缺点: 优点:成本相对较低,数据处理相对简单,适用于已知细胞群体的研究。 缺点:无法提供单个细胞水平的信息,无法解析细胞异质性。 如何选择: 研究目的:根据研究问题和目的选择合适的测序方法,如果需要了解单个细胞之间的差异,选择单细胞测序;如...
准备初始数据放在RNA-Seq目录下,命名为`1.rawdata`。 cd ~ mkdir RNA-seq cd RNA-seq 2、FastQC FastQC是一款基于Java的软件,它可以快速地对测序数据进行质量评估。 FastQC会生成一个html结果报告,下载到本地查看即可。 FastQC有3种结果:绿色代表PASS;黄色代表WARN;红色代表FAIL。当出现黄色时说明需要查看结果。
1.DEGs的筛选是基于阈值设定的,而阈值设定是人为的,因此针对同一个数据,GO与KEGG的结果是可变的(当然,这可以认为是优点,也可以认为是缺点)。 2.仅仅纳入DEGs,忽略了没有统计学差异的基因,比如当我们设定DEGs的筛选阈值是fold change>2, p.adjust<0.05时,若基因A对应的fold change=3, p.adjust=0.051,那基因A...
IF 7.4/Q1单细胞+bulk-RNA seq分析:肿瘤微环境研究创新效果显著! 本期分享一篇整合单细胞和bulk-RNA seq数据分析的文章,揭示了抗原呈递和过程中的肿瘤相关成纤维细胞,并建立了前列腺癌的预测特征模型。文章于2024年1月发表于《Journal of Translational Medicine》,通讯作者为上海交通大学的韩邦旻教授,标题“Integrating...
这两种测序方法都各有优缺点,单细胞测序可以分析单个细胞的基因表达水平,但是对于低表达基因检测的灵敏度可能不够,而 bulk RNA测序可以覆盖更广泛的基因表达信息,但无法解析单个细胞间的差异。因此,单细胞测序数据和bulk RNA测序数据联合分析可以充分发挥它们的优势,解决各自存在的问题。
3. 两种转录组技术可以进行优势互补。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。
它包括许多流行的富集分析工具和算法,如Gage、GSEA、WGCNA等。 五、总结 本文主要介绍了RNAseq的数据下游分析的主要步骤,包括基于TPM和vst的基因表达量计算、DESeq2的基因差异分析和基于生物过程的基因富集分析等多个主题。尽管这些方法各有优缺点,仍然需要根据研究设计和研究问题来选择适合的分析方法。
缺点: 1、目前芯片用得越来越少,RNAseq越来越普及,本次更新前不支持RNAseq数据一直是弊病,限制它的使用。这次更新终于解决这个问题了! 2、无法做后续的富集分析。好在可以通过metascape或DAVID等在线工具解决,不是什么大问题。ps:差异分析又快又好,还免费,要啥自行车?
在充分考虑广泛使用两种空间分辨转录组学技术的优缺点后,研究者对每种方法采用了不同的空间映射策略。对于基于图像的原位杂交,Bulk2Space可以预测除靶基因外mRNA物种的空间表达。此外,Bulk2Space可以帮助注释难以通过靶向方法进一步区分类型的细胞。对于基于空间条形码的RNA-seq,每个测序的组织区域都包含来自不同细胞的转录...