在文章《RNA-Seq—特应性皮炎分子机制研究的利器》中,对RNA-Seq在特异性皮炎分子机制研究中的作用进行了详细的阐述,可全面分析组织、血液、石蜡包埋切片(FFPE)等样本的mRNA表达情况,探究特异性皮炎(AD)的发病机制,尤其是相关免疫和炎症通路,如Th1、Th2、Th17、Th22细胞极化过程等。 熙宁生物|精翰生物持续关注行业...
单细胞测序能够获取组织中不同类型细胞的表达特征构建参考矩阵,通过反卷积的方法解析大样本量的 bulk RNA seq 数据。基于反卷积方法,对 bulk RNA seq 样本的表达谱进行分解,精确分析组织中细胞组成及比例,其基本原理是基于样本的表达矩阵和各类型细胞表达参考矩阵,通过反卷积算法推断组织中各类型细胞所占的比例。 关于...
或更确切地说,我们作为科学家最关心的结果并不是那些为批量数据开发的工具所激发的传统方法所强调的结果。 bulk RNA-seq 实验中差异表达的基因代表条件之间大细胞聚集体中总表达水平的变化。因此,条件之间的表达倍增是重要且有意义的,因为它告诉我,在一种条件下表达基因 A 的细胞大约是另一种条件下表达基因 A 的...
scRNA-seq和BulkRNA-seq是转录组学的两个重要分支，所以它们的联合分析是以验证性为主。将二者联合分析作为验证，基于表达模式相关性，利用 Bulk RNA-Seq 数据进行评估，明确单细胞测序分析结果的准确性，或者两种测序结果也可以相互印证。接下来一起看看Bulk RNA-seq& scRNA-seq有哪些？在文章中是如何应用的？No.1...
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...
与往期类似,我进入CellPress官网,在部分期刊中对近5年基于RNA-seq的GO富集图进行了检索。 然后开启手动筛选模式,最后汇总出下面一张图: 二、为什么要用GO富集图(使用GO富集图的常见目的)? 我们在处理Bulk RNA-seq数据的时候,很多情况下,通过组间比较得到的差异基因是很多的(可能多达上百或者上千个)。举个例子,...
首先,癌症基因组图谱 (TCGA) 中 PN GBM的RNA测序 (RNAseq) 数据和来自内部队列的继发性高级别神经胶质瘤 (HGG) 的 RNA 测序 (RNAseq) 数据检查了 CXCR4 表达与存活以及 MES 标记物表达之间的相关性;接着对公开可用的单细胞的RNA测序 (scRNAseq) 数据进行了细胞类型特异性 CXCR4 表达分析;最后,在24-72小...
Bulk RNA-seq研究能保证测序深度,实现转录本的均匀覆盖,但特异性不足;scRNA-seq研究能精细到细胞水平,去除污染,保证基因检出的高特异性,但低丰度细胞类型,转录本检出的敏感性又差。很多研究开始两种技术结合使用,追赶热点的同时,实现优势互补,提升基因表达检测的全面性和准确性。
从TCGA和CGGA数据库中获得bulk RNA-seq数据,从GEO数据库中获得10x的GBM scRNA-seq数据。UMAP方法用于数据降维和聚类识别。通过Find All Markers函数识别不同细胞聚类的标记基因。通过加权基因相关网络分析(WGCNA)鉴定关键模块和差异表达基因(DEGs)。使用非负矩阵分解(NMF)算法来识别基于DEGs的不同亚型,并使用多变量Cox...
之前我们探讨了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?),并一起零基础完成了主成分分析(PCA)图(第2期. 零基础画PCA图)。今天我们穿插一个在转录组测序中常用的知识点与技能:不同基因ID的转换。本文将从3个方面分享:有哪些常见的基因ID类型、为什么要进行基因ID转换、如...