你只要记得,deseq2只是一个差异分析的软件,就是类似于做方差分析的软件一样,只不过其通过log变换和中位数挑选来排除异常值的影响。 deseq2矫正的原理可以看原北卡罗来纳大学教堂山分校的Josh Starme的StatQuest系列视频教程https://statquest.org/video-index/,里边的统计学原理值得学习,也有人将这个系列的视频整理...
RNA-Seq,即RNA测序技术,也称为转录组测序技术,是一种通过观察基因表达来分析整个基因组的技术。主要测序对象包括信使RNA(mRNA)、微RNA(miRNA)和非编码RNA(ncRNA),用高通量测序技术进行测序分析,反映出它们的表达水平。🚀 高通量测序技术 高通量测序技术(High-throughput sequencing),也称为“下一代”测序技术(Next...
转录组测序（RNA-Seq，RNA sequencing）是通过高通量测序技术对生物体内全部转录产物（包括mRNA、非编码RNA等）进行测序的技术。转录组测序能够定量检测基因表达、发现新的转录本、分析基因结构变异和识别基因表达调控网络，是揭示基因功能和调控机制的重要手段。一、转录组测序的概念与原理 转录组是指一个细胞、组织或生...
RNA-seq目前是测量细胞反应的最突出的方法之一。RNA-seq不仅能够分析样本之间基因表达的差异,还可以发现新的亚型并分析SNP变异。本教程[1]将涵盖处理和分析差异基因表达数据的基本工作流程,旨在提供设置环境和运行比对工具的通用方法。请注意,它并不适用于所有类型的分析,比对工具也不适用于所有分析。此外,本教程的重点...
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。
conda create -n rna-seq conda activate rna-seq conda install -c bioconda fastqc trimmomatic hisat2 samtools gffread subread stringtie #如果需要退出rna-seq环境,可以输入以下代码: conda deactivate 如果想知道更多关于转录组分析所需的软件以及代码的含义,不妨使用我创建的智能体进行对话: https://chatglm....
6.RNA-seq分析方法 样本水平分析:转录组相似性 基因水平分析:基因表达动力学 转录水平分析:转录本重构和定量 外显子水平分析:选择性剪接中的外显子包含率 7.RNA-seq高级分析有哪些? 基因共表达网络分析(Weighted Gene Co-Expression Network Analysis, WGCNA) ...
聚类分析有很多应用,比如说:我们可以分析疾病的亚型,还可以通过对多个基因在特定疾病当中的表达倾向性来找出可能的、新的、诊断用的Biomark。 GO分析: GO分析是RNA-seq分析中非常常用的一种分析。GO是Gene Ontology的缩写,Gene Ontology是一个国际化的、基因功能分类体系。这个体系用一整套动态更新的标准词汇和严格定...
虽然RNA-seq这个词通常包含很多不同的RNA相关的方法或生物应用,但DGE分析始终是它的主要应用(表1),并且是DGE研究的常规工具。 RNA-seq的广泛应用促进了对许多生物层面的理解,如揭示了mRNA剪接的复杂性、非编码RNA和增强子RNA调控基因表达的机制。RNA-seq的发展和进步一直离不开技术发展的支持(湿实验方面和计算分析...
1.RNA-seq数据分析指标 Counts:这是最基本的数据形式,指的是对特定基因或转录本的读数(reads)数量。它是原始测序数据的直接结果。 CPM (Counts Per Million):即每百万计数。这是一种标准化方法,通过将读数计数除以测序总读数再乘以一百万来校正不同样品之间的测序深度差异。