lncRNA分析跟常见的mRNA-seq分析重合度很高,无非也是把测序的fastq文件mapping到参加基因组,获取转录本信息,转录本表达定量,表达量的差异分析,比较新的分析就是把转录本分成了lncRNA和mRNA,这样可以考虑它们之间的互相作用,也可以在实验设计的时候加入miRNA和CHIP-seq,这样多种数据结合分析,显得更高大上一点,也能更好...
根据每个样本中所有基因的定量结果,使用DESeq2进行LncRNA差异表达分析,并以padj<0.05并且|log2FoldChange|>1阈值为标准对差异表达LncRNA进行筛选。 3 差异LncRNA聚类热图 层次聚类是一种广泛应用于基因表达数据的聚类方法,表达模式相似的基因和生物学性质相近的样本会聚到一个簇...
就是重新下载一个公共数据,然后进行新lncRNA鉴定和注释,分析部分主要是分成两个大块,首先是hisat2+stringtie流程,然后是组装好的gtf文件的后,细致的进行新lncRNA鉴定和注释。 LncRNA-seq数据分析的两个部分 分析流程如下: 新lncRNA鉴定和注释图解流程 前面的hisat2+stringtie流程流程很简单 就是参考:猪狗的参考基因...
先将RNA进行标记（如生物素标记），再与细胞裂解液共同孵育，从而形成RNA-RNA/蛋白质复合物，进而检测与之结合的RNA或蛋白质。复合物洗脱后，通过荧光定量PCR(RNA pull down-QPCR)或高通量测序(RNA pull down-seq)方法来鉴定目标RNN是否与某些RNA分子相互作用，通过Western blot(pull down-WB)实验和质谱(pull down...
自学lncRNA-seq数据分析的路径清晰且系统，以标准RNA-seq定量流程为起点，针对gencode数据库的gtf文件获取包含lncRNA和mRNA的表达矩阵。利用这一矩阵，可以进行火山图、热图、GO/KEGG数据库注释等分析，以深入了解表达差异。无论是通过芯片还是测序技术进行lncRNA分析，目标都是揭示表达差异，了解lncRNA与mRNA...
因此，作者针对C0细胞的top基因进行分析，发现唯一的一个lncRNA NEAT1，其在各亚型中表达量最高且在top基因中丰度较高。随后，作者对来自正常（n = 3）和FECD（n = 10）个体的角膜内皮的公开bulk RNA-seq数据进行了lncRNA分析，筛选差异基因，结果发现NEAT1在所有差异lncRNAs中表达丰度最高，并且在FECD样本中...
前面我系统性的总结了:lncRNA的一些基础知识和lncRNA芯片的一般分析流程,还有lncRNA-seq的一般分析流程,里面提到了一个目前非常小众的分析方向,就是新lncRNA鉴定和注释,因为大部分人研究的物种的human或者mouse,已经被分析的很透彻了,encode计划等资源非常丰富,很少需要鉴定新的lncRNA。
lncrna分析跟常见的mrnaseq分析重合度很高无非也是把测序的fastq文件mapping到参加基因组获取转录本信息转录本表达定量表达量的差异分析比较新的分析就是把转录本分成了lncrna和mrna这样可以考虑它们之间的互相作用也可以在实验设计的时候加入mirna和chipseq这样多种数据结合分析显得更高大上一点也能更好的刻画机体状态从而...
上海伯豪生物转录组测序/RNA-seq服务 lncRNA生物信息学分析: lncRNA差异基因表达分析(火山图、散点图、热图的展示) lncRNA分类通过比较lncRNA和mRNA的关系来对lncRNA进行分类 lncRNA靶基因预测(cis预测和trans预测) lncRNA时间序列趋势分析(不同的控制条件下的lncRNA的表达趋势的线形图) lncRNA与mRNA的共表达(通过...
生物信息学进展lncRNA-Seq数据分析.ppt,基本筛选主要由五个部分组成 step1: 对所有样品拼接得到的转录本使用cuffcompare软件进行合并,选择同时被两种拼接软件拼接到,或者同时出现在至少两个样品中的转录本; step2: 选择转录本长度=200bp,Exon个数=2的转录本; step3: 通