与批量RNA-seq类似,由于不同细胞捕获的RNA量存在差异,不能直接比较不同细胞中每个基因的捕获转录本数量。因此,需要进行标准化处理,以使不同细胞间的基因表达水平可以相互比较。单细胞RNA-seq数据分析中最常用的标准化方法与TPM(每百万读数的转录本数)概念类似 - 即对每个细胞的特征表达量进行标准化,然后乘以一个缩...
进行这种分析时,首先需要一个优质的参考数据集。对于脑类器官样本而言,艾伦脑图谱(Allen Brain Atlas)提供的 BrainSpan 人类大脑批量 RNA-seq 数据集,涵盖了从早期胎儿发育到成人的阶段,是一个非常好的选择。 ref_brainspan <- readRDS("data/ext/brainspan_fetal.rds") 下一步,将计算每个细胞与参考样本之间的相似...
seurat<-ScaleData(seurat,vars.to.regress=c("nFeature_RNA","percent.mt")) 在数据分析中,通常会考虑排除一些变量,以减少数据中的不必要变异。这些变量包括检测到的基因/转录本的数量(nFeature_RNA/nCount_RNA)、线粒体转录本的百分比(percent.mt)以及与细胞周期相关的变量(具体见下文)。做法是,首先建立一个...
:RNA-seq Pre-processing :Differential Expression for RNA-seq :Annotation and Visualisation of RNA-seq results :Gene-set testing 本次文章也将以系列的形式呈现,想翻看特定文章的朋友,点该流程目录的相应部分即可。 数据 感兴趣的朋友也可以下载本次分析所需要的数据集,跟着动手尝试:https://figshare.com/s/...
◆单细胞转录组测序流程◆ 图4.单细胞RNA-seq实验流程 前面已经介绍了单细胞的捕获与分选,接下来我们看一下转录组测序的实验流程,大致分为以下几个步骤,动植物组织样本的准备、组织样本酶解成单个细胞细胞悬液制备与质检、barcode标记细胞、mRNA反转录、文库的构建、高通量测序和数据分析。为了保证实验结果的可靠性、...
GO的分析也就到此为止了,至于后续的可视化的话就不先在此展开了。实际上还有许多R包也能在R中进行基因富集分析,例如Y叔的clusterProfiler,fgsea,camera等等。 关于RNA-seq分析流程到这就先告一段落了,文章中有任何错误都请各位小伙伴指出,共同学习! 完。
RNA-seq 数据分析流程 相关软件安装 下载数据 sra转fastq格式 数据质控 数据质控,过滤低质量reads,去接头 比对 首先下载参考基因组及注释文件,建立索引 比对 sam文件转bam 为bam文件建立索引 reads的比对情况统计 计数counts 差异基因分析 RNA-seq 数据分析流程 ...
RNA-seq数据分析我们分享了很多,有RNA-seq数据分析经验的小伙伴都会觉得很简单,直接把fastq格式的测序数据比对到合适的参考基因组,然后根据匹配的基因组注释文件去定量就可以拿到表达量矩阵。后续就是基于表达量矩阵的差异分析,富集分析! 但是如果RNA-seq数据分析项目非常多,或者说每个项目里面的样品非常多, 这个时候我们...
提到RNA-Seq差异表达分析,大家首先想到的癌症与癌旁组织的表达差异分析。然而如果想探究不同时间下对目标产生的影响,此方法便失去作用,那么便出现了时序RNA-seq。今天我们为大家介绍一个可以做时序RNA-seq分析的R包maSigPro。 首先我们看下其安装还是需要借助bioconductor库进行安装,具体步骤参见以前的教程,我们呢不在...
本系列开启R中单细胞RNA-seq数据分析教程,持续更新,欢迎关注,转发! 简介 现在,很少有人只进行一次单细胞RNA测序实验并仅产生一份数据。原因很直接:目前的单细胞RNA测序技术每次只能捕捉到有限样本的分子状态。为了在多个实验和不同条件下对众多样本进行测量,通常需要对来自不同实验的单细胞RNA测序数据进行联合分析。虽...