三.上述几个标准都符合后,我们就可以开始对数据进行分析了,首先是看你的分析目的。 RNA-seq可以做的大都是相关性研究,通过比较找到一些差异,从基因表达上给你的课题指明一定的方向,一般来说,单独做RNA-seq,有如下几个常见的目的。 1. 如果你的样本是实验组与对照组的关系,那么寻找差异基因是关键,这可以通过RNA...
Pat1⽤于展⽰RNA-seq测序原始数据质量的图⽰ 当⼆代测序的原始数据拿到⼿之后，第⼀步要做的就是看⼀看原始reads的质量。如果⼀开始质 量就不⾏，后⾯什么分析都是在浪费时间啊！这⼀步常⽤的⼯具是Fastqc。通常，会以单碱基质 量分布图，ATCG含量分布图去展⽰原始数据的质量。01单碱基...
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...
利用DESeq2或者edgeR等计算差异表达,需要得到原始counts值矩阵来作为输入,此时需要利用StringTie自带的脚本prepDE.py来计算counts值,它可以同时对多个样本做。会生成两个csv文件: gene_count_matrix.csv transcript_count_matrix.csv 其中一个是gene水平的Counts数据,一个是转录本水平的。除非有特殊要求,一般我们只使用基...
原始数据质量检查: fastqc -o ~/rnaseq/data/qc -t 6 --extractSRR3589959_1.fastq.gz SRR3589959_2.fastq.gz SRR3589960_1.fastq.gz SRR3589960_2.fastq.gz 去除接头和低质量reads: trim_galore-output_dir ~/rnaseq/data/clean --paired --length 40 --quality 25 SRR3589959_1.fastq.gz SRR3...
1、RNA-Seq数据分析 从原始的数据开始,进行reads回帖,到拼接转录本,计算表达量,分析差异表达,最后可视化分析结果。 TopHat是一 个把reads回帖到基因组上的工具。首先用Bowtie把reads回帖到基因组上,然后通过拼接,我们就可以在基因组上看到一些reads堆叠起来的 区域,称为consensus,这些consensus可能是一个真的外显子,...
超详细RNASeq分析流程。教程内容:原始数据质控+原始数据清洗+数据比对+构建表达矩阵+差异数据探索+差异分析及相关可视化+GO富集分析及相关可视化+KEGG富集分析及相关可视化+GSEA分析及相关可视化 #数据分析 #生信分析 #RNA - 浩潮科技于20231110发布在抖音,已经收获了21个
在过去的十年中,RNA-seq已成为转录组差异表达基因和mRNA可变剪切分析不可或缺的技术。正确识别哪些基因或转录本在特定条件下的表达情况,是理解生物反应过程的关键。 在本教程中,将借助许多R包,带你进行一个完整的RNA-seq分析过程。将从读取数据开始,将伪计数转换为计数,执行数据分析以进行质量评估并探索样本之间的关...
RNA-Seq原始数据质量控制(QC)是非常重要的一个环节,由于各种原因,例如测序平台、实验操作等,原始测序数据可能存在不少问题,如低质量读段、接头序列、污染序列等。为了确保后续分析的准确性,需要先进行质量控制。 一、常用工具: 常用的质量控制工具有FastQC、MultiQC等,这些工具能提供测序数据的基本统计信息和质量报告。
RNA-seq数据分析 判断测序的质量 分析的第一步,一般是先把测到的RNA片段,先mapping(比对)到基因组上。在比对完后,可以先看一下,有多少RNA片段是在靠近基因的5'端位置,又有多少片段在是靠近基因的3'端位置。 上图就是把所有的基因,都按其外显子的长度拉直,然后归一化到“0 - 100”的长度。看比对上的片段...