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...
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...
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.数据的质控(Trim_galore) 测序完成后,分析的起点是数据文件,其中包含称为碱基的测序读数,通常...
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...
以前写过不少零散的 RNA-Seq 分析文章,现在整理为流程,同时修改一些错误。 流程包含质控、比对、定量、差异分析。 流程概况 前处理 拿到原始 fastq 数据先进行前处理。前处理包含质控、比对和定量。质控采用 fastqc/fastp; 比对用 hisat2 或者不比对,用 salmon 直接定量;比对后用 featureCounts 进行 reads 定量,用...
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。
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...
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...
Bulk RNA-sequencing pipeline流程(含代码) 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。