一说到RNAseq,那肯定是转录组基因表达啊,差异分析啦,通过得到的基因来富集通路啦之类的所以我们的目光应该是聚焦到基因上,我们需要去找一些关键的基因,来对前面找到的基因表达矩阵来进行组别的划分,比如我们想要分析一组队列中TP53的生存情况,那我们可以将样本中TP53高的和低的划分成一组,两个组别分别做生存分析,...
2)超过50%比对率的transcriptomic数据用于分析,所以质检可能很松,并且缺样品 上传的数据类型多样,可能不能直接比较,例如RNA-seq和RIP-seq都在矩阵里,但是不好直接比较。 3)Normalized矩阵文件并非充分标准化的。 对生信数据分析行业带来的冲击: 1)GEO的RNA-seq分析几乎要变得免费,无门槛了 2)有了表达矩阵,直接省了...
具体文章的生物学故事及背景,大家可以看我的文献分享:https://zhuanlan.zhihu.com/p/49574925第47周-多组学探索不同器官的小细胞癌症起源 这里就看看测序方面,而且是RNA-seq的,如下: 既然给出了测序数据,那么我们就可以完完全全的重复该流程。 首先进入GEO数据库找到它: 仅仅是信号bw格式文件都是4.1Gb了,而且作者...
正如Zhao等人所讨论的,“一个常见的误解是RPKM和TPM值已经标准化,因此应该在样本或RNA-seq项目中具有可比性。然而,RPKM 和 TPM 代表测序总体中转录本的相对丰度,因此取决于样品中 RNA 总体的组成。通常,可以合理地假设总RNA浓度和分布在比较样品中非常接近。然而,在不同的实验条件下和/或不同测序方案中,测序的RNA...
● RNA测序(RNA-seq):用于分析全转录组,检测基因表达水平、可变剪接、基因融合等。在GEO数据库中RNA高通量测序被称为Expression profiling by high throughput sequencing。 ● 单细胞RNA测序(scRNA-seq):用于研究单细胞层面的基因表达异质性和细胞类型。在GEO数据库中该测序也被称为Expression profiling by high throu...
比较不同流程(limma/voom,edgeR,DESeq2 )差异分析的区别 数据分析https网络安全 距离第一次听说生信已经十几年了,现在是邋遢大叔重新开始学代码,精力确实已不像从前,各位入坑还是要乘早。后来约莫在5年前,课题组当时有个RNA-Seq数据,lab meeting时听瑞典小哥在汇报DEGs筛选,当时感觉好是神奇。其实陆陆续续也有过...
RNA-seq 数据分析流程 相关软件安装 可以安装 conda,在后续其他软件安装时非常好用。可自行百度进行安装 可根据文献调研,转录组数据分析所需软件列表: 质控 fastqc , multiqc, trimmomatic, cutadapt ,trim-galore 比对 star, hisat2, bowtie2, tophat, bwa, subread ...
RNAseq数据,下载GEO中的FPKM文件后该怎么下游分析 文献标题是:Oncogenic lncRNA downregulates cancer cell antigen presentation and intrinsic tumor suppression不过不需要看文章 6个样本,分成2组,是RPKM值表达矩阵,做差异分析,看GO通路,跟文章比较 新的作业:(f) Enrichment of GO biological process (BP) terms for...
GEO大数据Linux ftp直接下载,替换特定GSE ID,最后三个nnn代表0-999的一批数据。 1 wget'ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/geo/series/GSE201nnn/GSE201349/suppl/GSE201349_RAW.tar' 很多时候我们需要从GEO(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)下载RNA-seq数据,一个典型的下载页面是https://www.ncbi.nlm.nih...