今天帮一个师妹做bulk-RNAseq的比对,她本次测序有25个样本,每个样本单独一个文件夹,内含 “_1.fastq”和“_2.fastq”两个文件。所以一共是50个fastq文件。 问题来了:针对大量fastq文件,如何做批量下载与比对?花了大概4个小时,帮她搞定,拿到了counts文件。
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...
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）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...
Bulk RNA-seq技术原理: 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...
RNA-seq reads 分布 小云爱生信 382 0 第三讲 | R语言-R语言与Rstudio安装【寻因生物单细胞生信分析培训】 寻因生物 1038 1 刚确诊就进入生命倒计时!这类罕见病有多可怕? Z7正版老鸽 4.6万 142 第二期 | 创造10年无癌传奇的CAR-T疗法未来将走向何方?【单细胞很忙】 寻因生物 144 0 展开 ...
【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】 01:13:51 【2】预后模型构建和多种验证方法 单因素多因素COX模型 独立预后 绘制生存曲线 ROC曲线 验证方法【翰佰尔生物】 01:07:14 【3】单细胞分析零代码操作流程 单细胞技术原理...
单细胞+bulk RNA-seq + WGCNA联合分析,外加肿瘤微环境新切入点“内皮细胞”,不蹭热点也能轻松发文! 1951 -- 6:26 App 8分+线粒体相关基因预后模型+肿瘤微环境+免疫细胞浸润+实验验证的“干湿结合”生信思路!还不赶紧上车? 1379 -- 11:05 App 生信没思路?赶紧来看看单细胞分析联合成纤维细胞的新思路,这...
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，...
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,通常采用FASTQ文件的形式。 文件中的每个序列通常由描述行(每条reads的唯一标识,由@开头)、序列数据行、分隔行和质量分数行四行组成,这些行按顺序重复出现,以表示不同的测序读取。