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> ...
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,并使用 wilcoxon 的 t 检验来计算基因的 p 值。在这里,我们...
基因表达量可以通过测量RNA水平(例如mRNA)来获得,而蛋白质谱则可以用于测量蛋白质的丰度。 1 基因表达量分析: RNA测序(RNA-Seq):通过对样本中的RNA进行测序,可以确定不同基因的转录水平。这可以提供基因表达量的定量信息。 聚合酶链式反应(PCR):使用特定引物扩增感兴趣基因的RNA,然后通过定量PCR测量扩增产物的数量。
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...
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 ...
对于基于液滴的单细胞 RNA-seq 实验,一定数量的背景 mRNA 存在于稀释液中,与细胞一起分布在液滴中,并随之测序。这样做的最终结果是产生一种背景污染,这种污染表现的不是液滴中所含细胞的表达,而是包含细胞的溶液。 基于液滴的 scRNA-seq 为多个细胞的基因产生独特的分子标识符(UMI)计数,目的是确定每个基因和每...
整个框架由三部分构成,分别是Bulk RNA-seq,singel cell RNA-seq以及Bulk2Single部分。 omicverse提出了一套完整的Bulk RNA-seq分析流程,包括基因ID比对,差异表达分析(ttest,wliconx,DESeq2),通路富集分析,基因共表达模块分析。 在Supplementary Note里面,我们通过阿尔茨海默症的RNA-seq数据演示了整个分析。