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...
4.筛选高变基因(top1000) rv <- genefilter::rowVars(data)select <- order(rv, decreasing = TRUE)[seq_len(1000)]pca_data <- cbind(t(log10(data[select,]+1)),group) 5.进行主成分分析 expr_pca <- prcomp(pca_data[,1:1000],scale = T,center = T) 6.可视化——碎石图 fviz_screeplot(...
ls/home/RNA-seq/fastq/*_R1.fq.gz>1ls/home/RNA-seq/fastq/*_R2.fq.gz>2#使用cut命令根据/分隔符提取第5个字段(第一个字段为空,完整文件路径在第5个位置),再次使用cut根据_分隔符提取第1个字段(样本名),并将结果保存到文件0中。ls/home/RNA-seq/fastq/*_R2.fq.gz|cut-d"/"-f5|cut-d"_"-...
在完成了bulk RNA-seq数据质控与差异分析后,通过设置不同的阈值,我们获得的差异基因数量可能从几个到上千个不等。 bulk RNA-seq | 下游分析 | 分析前评估 bulk RNA-seq | 下游分析 | 差异分析 DESeq2 bulk RNA-seq | 下游分析 | 差异分析 DESeq2-补1-统计结果缺失值 ...
【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 2287、弹幕量 0、点赞数 91、投硬币枚数 47、收藏人数 354、转发人数 30, 视频作者 翰佰尔生物, 作者简介 官网:henbio.com/tools |
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...
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。
图1 Bulk RNA-seq和单细胞RNA-seq综合分析示意图 研究结果 基线数据中,相比对照组UTI组SOFA评分[中位数(Q1,Q3):7(6-13)vs. 7(5-8);p=0.033]和血清乳酸[5.2(3.0–7.3)vs. 2.5(1.6–3.9);p=0.001]更高。尽管UTI组在...