rownames(DEG_DESeq2_2) <- DEG_DESeq2_2$SYMBOL#[1] 19249 9 这时准备基因排序向量时需要小心去除转换失败的基因。 DEG_DESeq2_2 <- na.omit(DEG_DESeq2_2[,c("log2FoldChange","ENTREZID")]) DEG_DESeq2_2 <- DEG_DESeq2_2[order(DEG_DESeq2_2$ENTREZID),] DEG_DESeq2_2 <- DEG...
通过RNA速率分析,在WT组中观察到类似的转录组动力学,但与3S-ASCVD组十分不同。RNA FISH结果表明,ACTA2、TNC、COLA3A1在斑块的纤维帽中表达,说明了TNC+ SMCs在动脉粥样硬化发生中的作用,经验证是LTBP1+ MFB亚群的来源,研究提出TNC+ SMC亚群是最有可能招募的“先锋”细胞,进行表型转化,从而促进AS的发展。 图5 ...
bulk RNA-seq | 下游分析 | 功能富集分析 ORA - clusterProfiler 功能富集分析 ORA | clusterProfiler 读取本地化KEGG数据 bulk RNA-seq | 下游分析 | 基因集富集分析 GSEA- clusterProfiler 下面接着记录GSVA与ssGSEA方法。这一部分之前也写过:ssGSEA与GSVA使用方法,主体内容还是那些,一个更新原因是不知道为什么,G...
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...
1.重新分析已有的scRNA-seq数据,鉴定到癌症样本中细胞异质性。 2.进行细胞间通讯分析,找到关键信号通路上的配受体对。 3.使用bulk RNA-seq验证信号通路上配受体表达,排除假阳性。 4.用TCGA和GTEx两个队列,根据配受体对的基因表达进行生存分析预后。 中文题目: ...
【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 2573、弹幕量 0、点赞数 99、投硬币枚数 53、收藏人数 372、转发人数 31, 视频作者 翰佰尔生物, 作者简介 官网:henbio.com/tools |
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，...
Bulk2Space是一种基于深度学习框架的空间去卷积算法,该算法使用现有的高质量scRNA-seq数据和空间转录组学作为参考,从bulk RNA-seq中生成空间解析的单细胞表达谱。 Bulk2Space工作流程 Bulk2Space分为去卷积和空间映射两个步骤:首先在聚类空间内生成单细胞转录组数据,以找到一组细胞,其聚合数据与批量数据最接近。接下...
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...
(转录组测序即RNA-seq分为bulk、single cell、single nucleus三种测序技术) 传统的转录组测序技术(bulk RNA-seq)是基于群体细胞,每个样本包含成千上万个细胞,所以最终反映的是基因在群体细胞中平均表达水平,从而掩盖了不同细胞之间的表达异质性。 单细胞测序不同于传统的高通量测序,它是对于一个细胞群中的某一个细...