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。
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，但...
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...
单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术为发现癌症亚群对特定药物的异质基因表达提供了前所未有的机会。现有的针对bulk数据开发的药物反应预测方法不能直接用于单细胞数据,因此,迫切需要在单细胞水平上开发推断癌症药物反应的计算方法。然而,开发用于预测单细胞药物反应的基于深度学习的工具面临的主要障碍是由于公共领域的基准数据...
第一步,Bulk thymic RNA-seq samples were downsampled 50 times ranging from 100% to 2.5% sequencing depth, using the downsampleMatrix from the DropletUtils library。bulk的数据处理采用的是“downsample”的方式,这是一个术语,这里就是不同的测序深度。
单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术为发现癌症亚群对特定药物的异质基因表达提供了前所未有的机会。现有的针对bulk数据开发的药物反应预测方法不能直接用于单细胞数据,因此,迫切需要在单细胞水平上开发推断癌症药物反应的计算方法。然而,开发用于预测单细胞药物反应的基于深度学习的工具面临的主要障碍是由于公共领域的基准数据...
Bowtie2 和 HISAT2 是用于高通量测序数据的序列比对工具。Bowtie2对短读长数据(50-100bp)比对非常高效,支持局部(local)和全局(global)比对模式,可以用于ChIP-seq、DNA-seq以及小 RNA-seq。HISAT2 专门用于处理 RNA-seq 数据;适合长读长数据,优化了比对长读长(例如 100-300bp)的能力,同时也可以高效处理基因...
联合分析Bulk RNA-Seq与单细胞测序数据，可对肿瘤组织内的细胞群进行鉴定与细分，探究不同细胞群间基因表达的异质性，并获取与肿瘤相关的细胞群、通路、转录因子及特征基因集。对于三阴乳腺癌患者，通过单细胞测序发现不同的细胞亚群，如CTL、MyCAFs、iCAFs、dPVL和imPVL，并分析其特征基因集与免疫逃逸的...
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...
3. LM22主要对于肿瘤微环境中的免疫细胞分析。 所以,建议大家使用CIBERSORT进行免疫浸润分析时,最好利用单细胞转录组数据构建一个自己研究疾病相关的免疫细胞矩阵,再通过该矩阵去评估bulkRNAseq组织测序的免疫细胞组成,从而更准确的进行免疫浸润分析。有脚本需求的伙伴可以单独联系我。