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可靠性。 工具:使
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/hg38/chromosomes (...
1、科研小白要知道:新版TCGA数据分析实战——富集分析可视化,GO、KEGG、Reactome、Do、MSigDB的GSEA富集分析 2、观科研:Bulk RNA-seq第9期 | GSEA富集,不一样的富集分析 3、基迪奥生物:快速拿捏KEGG/GO/Reactome/Do/MSigDB的GSEA富集分析! 4、生信小猫:R语言 | GSEA富集分析及可视化...
该策略首先通过RNA-seq获得样本整体的转录组特征,通过常规的差异分析手段获得差异基因以及显著性的通路,在此基础上带着假设和目的进行ST-seq,聚焦于差异基因或者显著通路代表的特定细胞亚群,将RNA-seq的结果和ST-seq的结果相互验证。比方说,在结直肠癌研究中,RNA-seq数据发现WNT通路基因(如APC、CTNNB1)在肿瘤组织中...
上一期我们探讨了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?),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。
在进行Bulk-RNAseq数据分析时，首要步骤是使用STAR和Rsubread软件进行比对和定量，最终目的是获取counts文件。首先，需要在服务器上安装Anaconda，然后下载并安装STAR。在安装成功后，需要构建基因组索引文件，这需要提供基因组的fa文件和注释的gtf文件。通过输入命令，可以构建所需的索引文件。接下来，利用STAR...
BulkRNA-seq转录组分析 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...
【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 |
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...