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...
一般步骤: 去除read 3‘端低质量碱基 去除adapter(接头)序列 有三种常见接头: Illumina: AGATCGGAAGAGC Small RNA: TGGAATTCTCGG Nextera: CTGTCTCTTATA 去除很短的序列 其他 基本步骤: Reads align $ hisat2 -p 8 --dta -x chrX_data/indexes/chrX_tran -1 ...
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...
根据上一篇测序的介绍,我们知道reads由目的片段和两端的接头序列构成。 测序由5'端开始,第一个adapter在数据输出时去除,由于测序读长的限制,第二个adapter通常测不到。 但是如果插入片段本身较短,测序会测穿,即会得到目的片段后面的adapter序列。 因此,第一步就是使用Trim_galore在去除低质量碱基8的同时,查找并删除...
1. 提取RNA:从样品中提取总RNA,包括mRNA、rRNA、tRNA等。 2. RNA库构建:将提取的RNA进行反转录,并通过PCR扩增,构建成RNA-seq文库。 3.测序:将文库通过高通量测序技术测序,得到大量的RNA序列数据。 4. 数据分析:对RNA序列数据进行质量控制、比对到基因组和转录组、基因表达量计算和差异分析等。 单细胞测序技术...
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。
Bulk RNAseq上游比对3:比对mapping - 简书 (jianshu.com) image.png 要点一、大致流程 如上流程图所示,一般包括三大步骤:下载数据--质控--比对 1、下载数据 主要包括两类数据:一是测序fastq.gz数据,二是参考基因组及相关数据集 1.1 fastq.gz 这里主要是指挖掘公共数据库的fastq.gz数据集; ...
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...
普通转录组测序（Bulk RNA-seq）是提取组织、器官、群细胞的TotalRNA进行测序，得到的是一群细胞中单个基因的平均表达水平，用来比较不同组织间的表达差异，但对内部细胞异质性较强的系统很多异常基因表达的信息会出现丢失。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，...
单细胞转录组测序联合bulk转录组测序(整合篇) 一.BayesPrism算法介绍 下面我就先来具体介绍BayesPrism这项整合方法。为什么选择这个方法呢?因为我觉得这个方法很有潜力,作者通过比较当前主流的方法如CIBERSORT,证明BayesPrism方法从bulk RNA-seq数据集推断单细胞细胞类型以及对整体基因表达变化的解析上具有比较明显的优势。