2.2 Bulk RNA-seq和全长scRNA-seq数据的处理 Bulk RNA-seq的原始read处理通常分两个步骤完成:read比对和read计数。这两个步骤都可能严重影响单个基因的表达估计。可以针对参考基因组或转录组进行read比对。由于动物基因组中存在广泛的剪接,因此必须使用剪接感知的比对软件对基因组进行read比对;两种最流行的工具是STAR和...
在这里,我们将主要将此处理阶段称为“原始数据处理raw data processing”,我们的重点将放在数据分析阶段,该阶段从lane-demultiplexed的FASTQ文件开始,最后得到一个计数矩阵,表示每个量化细胞内每个基因产生的不同分子的估计数量(图 2.1)。 然后,该计数矩阵可作为多种方法的输入,这些方法已开发用于使用 scRNA-seq 数据进...
运行结束会得到fastqc报告, 绿色表示通过检测,黄色警告,红色表示不通过,需要进一步处理原始reads。一般情况下,我们比较关注GC含量,Q20和Q30的比例以及是否存在接头(adaptor)、index以及其他物种序列的污染等。 2:去接头并质控 trim galore命令 tumxnew-s trim_galore trim_galore--illumina--fastqc--paired-o/home/wa...
单细胞RNA测序(scRNA-seq)的原始数据处理是一系列步骤,旨在将原始数据转化为每个细胞内每个基因的分子计数矩阵。以下是主要步骤:🔍 质量控制(QC):使用FastQC等质量控制工具对原始FASTQ文件进行质量评估,包括评估读取质量和序列内容。这有助于发现潜在的测序或文库制备问题。🔄 比对和映射:将每个测序片段映射到参考基因...
单细胞RNA测序数据在许多方面与bulk RNA测序不同。大多数scRNA-seq技术生成的read序列包含三个关键信息: 识别RNA转录本的cDNA片段; 细胞barcode(CB)用于识别表达RNA的细胞; 唯一分子标识符 (UMI) 用于处理PCR重复read。 与bulk RNA测序相比,scRNA-seq处理的RNA量要少得多,并且进行更多的PCR循环。因此,UMI变得非常有...
RNAseq原始数据中基因名称是"ENSG"开头的Ensemble ID,而实际分析时需要将ENSG转换为对应的基因名称。下面以GEO数据库 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE213001) 下载到的GSE213001_Entrez-IDs-Lung-IPF-GRCh38-p12-logRPKMs-normalised.csv为例 (肺纤维化患者与健康人的Bulk tissue RN...
RNA-seq数据处理流程主要包括以下步骤：1.**原始数据质控**：检查测序数据的质量，包括读取长度、测序深度、质量分数分布等。2.**数据清理和去噪**：去除低质量的序列、去除包含的杂质和噪音数据。3.**序列比对**：将清洁后的序列与参考基因组进行比对，得到每个序列在基因组上的位置信息。4.**基因表达量计算**...
承接上节RNA-seq入门实战(零):RNA-seq流程前的准备——Linux与R的环境创建 一、从NCBI获取数据SRR号 数据的文章来源: Formative pluripotent stem cells show features of epiblast cells poised for gastrulation | Cell Research (nature.com) 在文章的Data availability 下找到GEO accession number: GSE154290 ...
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。