Cell-free RNA (cfRNA) from liquid biopsies combined with high-thought sequencing technology, named cfRNA-Seq, has been broadly used to detect biomarkers in the fields of cancer diagnosis, fetal abnormality detection, neurodegenerative disorder investigation and pathogen detection. However, the developmen...
本项目采用RNA-seq技术,依据血液肿瘤WHO疾病分类指南、NCCN诊疗指南、国内外专家共识、权威文献研究成果,全面覆盖WHO2016版已明确列出的110余种融合基因、文献报道的上千余种融合基因/形式的检测,专业团队精准解读,协助临床全面检测患者基因融合情况,辅助疾病的诊断分型、预后分层...
单细胞RNA测序(scRNA-seq)能够在单细胞水平上测量基因表达,并揭示单个细胞或同源细胞类型中基因表达的异质性。 方法 1. 肺癌的scRNA-seq数据集来自之前的研究-Single-cell RNA sequencing reveals distinct tumor microenvironmental ...
RNA_seq下载的三种方法: 一、NCBI--GEO--SRA Run Selector (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Traces/study/?acc=PRJNA229998) RNA_seq数据下载界面 SRA数据库的几种标识 二、EBI数据--ENA数据(https://www.ebi.ac.uk/ena/browser/home) ENA数据库首页搜索 搜索栏可输入SRR编号或PRJNA项目编号 数据下载页:...
先不说大家对RNA-seq数据的标准分析是否一定是对的,这样的简陋的分析其实是对数据的暴殄天物! 首先可以分析差异转录本,可变剪切 看到一篇2019年5月发表在Molecular Neurodegeneration杂志的文章:TREM2 brain transcript-specific studies in AD and TREM2 mutation carriers 把普通的RNA-seq数据根据自己的生物学背景挖掘...
本文将介绍RNA-seq统计相对表达量的算法。 在RNA-seq实验中,首先需要将RNA样本转录成cDNA,并进行测序。测序得到的数据通常以reads(序列片段)的形式呈现。接下来,需要对这些reads进行质控和预处理,包括去除低质量的reads、去除接头序列、去除rRNA等。处理好的reads可以用于后续的相对表达量计算。 相对表达量计算的主要...
承接上节RNA-seq入门实战(三):从featureCounts与Salmon输出文件获取counts矩阵 在进行差异分析前需要进行数据检查,保证我们的下游分析是有意义的。 以下展示了样本hclust 图、距离热图、PCA图、前500差异性大的基因热图、相关性热图(选取了500高表达基因,防止低表达基因造成的干扰),确定我们不同样本间确实是有差异的。
RNA—Seq序列(又称为“读段")的特点是长度短(25-200bp)、可靠性高,几乎每一条读段都能反映其所对应的RNA序列信息。同时,高通量序列是的读段覆盖范围广,因而能够捕获RNA的全长序列信息。另外,通过对映射于基因组的读段进行计数并加以标准化处理和估计,便可获得基因的相对表达量。此外,RNA—Seq数据还可用于挖掘...
RNA-seq发⾼分越来越难？你缺的，只是套路中的那点⼩新意 众所周知，在⾼通量检测这个领域中，芯⽚和测序是当仁不让的扛把⼦，是了解基因组结 构和功能的绝佳利器。 ⽽⽣物⼤数据之所以这么红⽕，就是因为有这两个技术为科研者提供了海量数据来做⽀ 撑，唯有如此，科研者们才能深挖...
A survey of best practices for RNA-seq data analysis ,我把它叫做RNA-seq数据分析指 南。这篇文章是由佛罗里达大学等单位的研究人员在1月26日发表在Genome Biology上的，该期刊的影响因子有10.8分。这是这篇文章的通讯作者，应该挺靠谱的。新一代测序技术在爆炸式发展的同时，也衍生出许多其他技术创新。RNA-...