Bulk RNA-seq 分析的一个重要任务是分析差异表达基因,我们可以用 omicverse包 来完成这个任务。在omicverse中,除了最简单的ttest外,在这里,我们介绍一种类似R语言中的Deseq2等包的模型来计算差异表达基因。原…
Bulk RNA-seq 分析的一个重要任务是分析差异表达基因,我们可以用 omicverse包来完成这个任务。对于差异表达分析而言,首先,我们可> 以先将 gene_id 改为 gene_name。其次,当我们的数据集存在批量效应时,我们可以使用 DEseq2的 SizeFactor 对其进行归一化,从统计学上,使用 wilcoxon的秩和检验或者 t-test来计算> ...
对于差异表达分析而言,首先,我们可以先将 gene_id 改为 gene_name。其次,当我们的数据集存在批量效应时,我们可以使用 DEseq2的 SizeFactor 对其进行归一化,并使用 wilcoxon 的 t 检验来计算基因的 p 值。在这里,我们用一个从RNA-seq上游的定量包FeatureCounts生成的表达矩阵来演示差异表达分析的流程。我们的流程适...
这里,我用一个完整的RNAfold类来包装整个函数,因为我们这些方法之间共享相同变量: import pandas as pd class RNAfold: def __init__(self, RNAseq:str): self.RNAseq = RNAseq self.dp, self.T = self.nussinov_rna_folding() self.structure = np.full(len(self.RNAseq),'.') def __isBasePair(...
RNA-seq的测序数据要向NCBI提交,这里简单总结一下。原始的测序数据(reads) 数据要提交到SRA. RNA-seq的拼接结果应该提交到TSA库,TSA全称TranscriptomeShotgun Assembly Sequence Database,TSAisan archive of computationally assembled sequences from primarydata such as ESTs, traces and NextGeneration Sequencing Techn...
转录组 (transcriptome)是指特定生物体在某种状态下所有基因转录产物的总和,转录组研究是功能基因组研究的一项重要内容,转录组是连接基因组遗传信息与生物功能 (蛋白质组) 的必然纽带。 RNA-seq也称为全转录组鸟枪测序,应用高通量测序技术对样品中的mRNA、small RNA和non-coding RNA进行测序的技术,其中针对mRNA的RNA...
bulk-RNAseq的差异表达分析方法,常用DESeq2和edgeR包,这2个包主要是基于R语言开发的,使用R语言进行分析 代码语言:javascript 复制 importpandasaspdimportnumpyasnpimportanndataasadimportmathimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt from pydeseq2.ddsimportDeseqDataSet ...
7/6))#确定fig比例（h/w）ax=fig.add_subplot()ax.set(xlim=(xmin,xmax),ylim=(0,5),title=...
在前面的教程中,我们介绍了使用omicverse完成基本的RNA-seq的分析流程,在本节教程中,我们将介绍如何使用omicverse完成加权基因共表达网络分析WGCNA以及蛋白质相互作用PPI分析。 环境的下载 在这里我们只需要安装omicverse环境即可,有两个方法: 一个是使用conda:conda install omicverse -c conda-forge ...
其中一些也可用于转录组分析(例如 RNA-Seq)。这些配方也是独立于物种的,所以你可以将它们应用于任何其他有测序数据的物种。处理不同物种数据的最大差异与基因组大小、多样性和参考基因组的质量有关(如果你的物种存在参考基因组的话)。这些不会对 NGS 处理的自动化 Python 部分产生太大影响。无论如何,我们将在 第...