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...
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。
后续步骤与A相同。 C:先进行reads的基因组映射,而后对转录本进行组装和后续的差异分析。 这次介绍的流程主要由A中的数据的质控(Trim_galore)、数据比对(Hisat2)、数据的定量(Featurecounts和cufflinks)三部分构成。(后续的差异分析在R中完成,因此另行介绍,每个软件的详细说明有空也会另行介绍) RNA-SEQ.png 1.数据...
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预处理数...
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...
E3/home/zhangyina/zbw_RNA-seq/stringtie/E3_count.gtf#将如上内容写入sample_lsit.txt,该文件为 \t(Tab) 分隔的两列,第一列为样本名称,第二列为定量的 GTF 文件的路径,注意最后不要有空行cat sample_lsit.txt#从https://github.com/gpertea/stringtie,下载prepDE.py3脚本python prepDE.py3-i sample...
Bulk2Space分为去卷积和空间映射两个步骤:首先在聚类空间内生成单细胞转录组数据,以找到一组细胞,其聚合数据与批量数据最接近。接下来,使用空间转录组参考将生成的单个细胞分配到最佳空间位置。 Bulk2Space的性能测试 研究团队使用bulk RNA-seq数据验证 Bulk2Space的性能,其揭示了不同肿瘤区域免疫细胞的空间差异、炎症...
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...
对于Bulk RNA-seq测序(用于比较转录组学,如不同物种的同种组织样本,也就是我们常说的常规转录组测序,注意和单细胞测序区分),我们常用的分析流程有很多,之前的文章也有介绍。偶然在github上发现一个总结的很完整的分析流程和大家分享。 我们依照作者的思路来进行: ...
涉及以下步骤: 构建参考图谱:首先,需要构建一个参考图谱,其中包含每种细胞类型的基因表达模式。参考图谱可以从已知的单细胞RNA-seq数据中获取,其中每个细胞单元都被分配给特定的细胞类型。 根据参考图谱反卷积:接下来,将批量RNA-seq数据与参考图谱进行比较,并使用数学算法进行计算,以确定批量数据中每种细胞类型的贡献比...