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。
当目标序列较长时,比如300bp、400bp等,就需要利用双端测序数据进行序列拼接。 1、对于长于300bp的序列,无法测通,会给出序列两端长150bp的reads,中间没有overlap;2、对于150-300bp的序列,可以测通,会给出序列两端长150bp的reads,中间有overlap;3、对于短于150bp的序列,测序仪会记录为N,所以一些reads的末尾全...
RNA-seq,RNA-seq(RNA sequencing)即转录组测序技术,就是用高通量测序技术进行测序分析,反映出mRNA,smallRNA,noncodingRNA等或者其中一些的表达水平。在过去的十年中,RNA-Seq技术迅速发展,并成为了在转录组水平上分析差异基因表达/mRNA可变剪切的不可缺少的工具。随着
查看直方图的形状,发现它不是正态分布的。对于RNA-seq数据,情况总是如此。此外,正如我们之前观察到的,数据是整数计数而不是连续测量。在决定使用哪种统计模型时,我们需要考虑这些特征。 3. 数据建模 计数数据一般可以用各种分布建模: 二项分布 泊松分布
关于生信处理在下啥都不会,老师让我先从RNA-seq入手学习(听说这个最适合新手 0_0)。 手里有三个RNA-seq的双端测序数据:100cell_PBMC、1cell_PBMC以及对照组的scRNA_PBMC,均无重复。找出前两个实验组分别相对于对照组的差异表达基因。 流程大致为:对测序数据进行质控(linux环境,以下亦是)——将质控好的测序数...
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...
一Row data质控 fastp -i Sample1-fq_1.gz -I Sample1-fq_2.gz -o Sample1-fq_1.clean.fq.gz -O Sample1-fq_2.clean.fq.gz -z 4 -q 20 -u 30 -n 10 -h Sample1.clean.html (Sample2 - Sample6以同样的方式进行质控) 二Hisat2比对获得bam文件 ...
为此,本研究针对STING激活剂处理与未处理的B细胞进行了RNA-seq(图a, 左侧)。通过对比,从数千个变化的基因中挑出了IL10、Ebi3和Ifna4这三个基因展示,并锁定IL10和Ebi3用于分子机制研究,通过实验最后确定是Ebi3(IL-35的亚基)介导了STING刺激导致的Breg免疫抑制。