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...
尽管short-read RNA-seq 可以对更长的转录本进行细致的分析,但相应的方法很难高通量化用于全转录组范围的分析。其它的偏好性和限制可能来自于RNA-seq数据分析的计算方法,比如怎么处理在基因组上有多个匹配位置的序列。一个新的称为合成长读长测序 (synthetic long reads)可以进行全长mRNA测序和解决一部分存在的问题。
那么下面我们来介绍一下转录组上游都能做哪些分析。 1、普通的比对定量分析:普通的定量分析比较简单,基本上是生信的入门操作。定量后的结果可以继续做差异分析、功能富集等等,今天我们主要讨论它的上游分析。 数据质控:在进行RNA-seq分析之前,首先需要对原始测序数据进行质量控制。这包括检查测序质量、去除低质量的reads...
RNAseq，即通过高通量测序技术进行转录组测序分析技术，作为研究RNA的表达水平以及表达差异基因的应用，在过去的十几年内迅速发展。而今，RNAseq在转录本变异检测，基因融合检测，可变剪切检测等场景均有大规模的应用。转录本变异检测，是指通过比较样本RNA序列和参考基因组对应序列，来寻找单碱基多态性和小片段的插入缺失...
可变剪切的RNA-Seq分析最大的局限在于非常依赖测序深度; 作者在这里提出DARTS, 通过整合先验的RNA-Seq证据以及深度学习预测结果来推断不同生物学样本中的差异可变剪切; DARTS利用公共数据库中的大量的RNA-Seq数据通过深度学习提供可变剪切调节的knowledge base, 因此可以用来帮助研究人员即使在中等测序深度的情况下更好的...
RNA-Seq是一种全面分析RNA表达的深度测序技术,可以定量地检测和鉴定各种类型的RNA分子.通过对cDNA片段的高通量测序,RNA-Seq可以揭示基因表达水平、发现新的转录本和剪接变体,及其在不同条件下的变化.
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...
clusterProfiler或GOseq-- 进行基因本体(GO)富集分析。 GSEA- 基因集富集分析。 可视化 快速上手RNA-Seq分析流程 -- 上游 STEP01 质量控制 (Quality Control) -- 使用fastp # 新建 clean 文件夹存放 fastp 质控之后的数据mkdir-p clean# 单样本处理实例,默认选项fastp -w 20 -i raw/sample1_R1.fq.gz -I...