分析展示你的RNA-seq数据,从这里开始(文末附代码) 我是五百君,今天给大家分享一些入门RNA-seq的心得。 公司用illumina测序对建好库的RNA样品进行测序后,会得到一堆后缀为fastq.gz的Rawdata。然后在经过公司或者实验室人员将Rawdata进行比对后,得到了表达矩阵的数据。那么怎么对这几万个基因进行分析呢?有什么策略可以...
RNA高通量测序(RNA-sequencing,缩写为RNA-seq)是目前高通量测序技术中被用得最广的一种技术。 RNA-seq可以帮助我们了解:各种比较条件下,所有基因的表达情况的差异。 RNA-seq可以检测的差异有:正常组织和肿瘤组织的之间的差异,药物治疗前后基因表达的差异,发育过程中不同的发育阶段不同的组织之间的基因表达差异,等等。
RNA-seq技术的进步 在NCBI Short Read Archive (SRA)数据共享平台中多于95%的数据来自于Illumina short-read测序技术(表2)。目前几乎所有已发布的mRNA-seq数据都是short-read测序所得,所以我们认为这是RNA-seq技术的常规操作,接下来讨论它的主要流程和限制。不过在转录异构体检测的研究(图一;表1)方面,不断进步的...
了解从RNA提取到获取基因表达矩阵, 既RNA-seq分析的整个流程。 1. workflow 进行差异表达基因分析的前提是,获取代表基因表达水平的矩阵。因此在进行分析前,必须知道基因表达矩阵是如何产生的。 在本教程中,将会简要的介绍从原始测序读数到基因表达计数矩阵过程中,所采取的不同步骤。下图是整个分析过程的流程图。
而我们分析的起始点,是从原始数据开始的,也就是获取raw reads数据。通常这种高通量测序数据会保存为FASTQ格式的文件。 FASTQ格式是一种以ASCII码字符的形式保存生物序列及其对应的每个碱基的质量的文本文件。 FASTQ文件中每条序列(通常是一条read)是由4行组成,其中: ...
RNA测序(RNA-seq)在过往十年里逐渐成为全转录组水平分析差异基因表达和研究mRNA差异剪接必不可少的工具。RNA-seq帮助大家对RNA生物学的理解会越来越全面:从转录本在何时何地转录到RNA折叠以及分子互作发挥功能等。 1.RNA-seq相关名词 详细介绍了RNA seq的专业词、高通量...
在进行差异基因富集分析前,需要先将基因名为entrez ID。 转化ID前要载入org.Hs.eg.db\org.Mm.eg.db,其包含着各大主流数据库的数据,如entrez ID和ensembl等等,使用keytypes(org.Mm.eg.db) 可查看所有支持及可转化类型。 一般利用clusterProfiler包的bitr()函数或者mapIds()函数进行转换,用法如下: ...
因为文献里面的内容很多,所以就是可能读一篇整理一篇的内容。首先是单细胞RNA-seq数据分析最佳实践,因为它也出现在单细胞转录组基础10讲里面。 推文里所有资料来源于单细胞天地的《单细胞RNA-seq数据分析最佳实践》合集。 推文内容非常详细,建议还是读一下原推文,笔记整理的肯定不够完善。
结构方面可进行可变剪切,新基因预测等分析。mRNA测序技术路线 细胞内的mRNA反转录成cDNA,然后对所得的...