RNA- seq 的数据处理主要分为以下几个过程: 1. 测序数据质控,以及参考基因组和注释文件下载; 2. 序列比对,将测序得到的短 reads 序列往参考基因组上 mapping; 3. 差异表达基因鉴定。 (一)HISAT2 序列比对 更详细的内容见软件官网 HISAT2: graph-based alignment of next generation sequencing reads to a...
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...
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...
它可用于从特征较少的物种中获取转录组信息,这些物种无法使用使特定探针进行靶向去除高丰度转录本的方法,以及不具有 poly(A) 尾而无法通过 poly(A) 选择富集 mRNA 的物种(3) . 因此,一些 RNA-Seq 试剂盒及常用的去除方法在其工作流程中会使用 DSN 处理。 这种方法的主要缺点是去除是非特异性的,并且针对任何高...
接下来我们要介绍的是RNA-seq数据的处理分析流程,根据RNA-seq测序技术的不同,可以分为三种: Stark et al. Nat Rev Genet(2019) short-read long-read direct RNA-seq 而我们一般的RNA-seq测序数据分析流程算法,基本上都是基于short-read(短读长)技术所产生的数据文件 ...
RNA-seq workflow 2. RNA提取与文库制备 在对RNA进行测序前,必须从细胞环境中提取和分离出RNA制备成cDNA文库。下面将介绍涉及的许多步骤,其中还包括了质量检查,以确保获取高质量的RNA。 2.1. RNA富集 一旦使用DNAse处理(去除DNA序列)后,样本就会经历mRNA的富集(polyA富集)或rRNA的去除。
2. 原始数据处理 在本篇中,我们将介绍单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据的“预处理preprocessing”步骤。尽管这是常见的术语,但似乎有点用词不当,因为此过程涉及几个步骤,这些步骤在开始下游分析之前至关重要。 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...
RNA-seq数据处理流程主要包括以下步骤: 1.数据质量控制:使用FastQC等工具对原始测序数据进行质量评估,包括碱基质量分布、GC含量、测序深度等。去除低质量的reads,以确保后续分析的准确性。 2. reads比对:将高质量的reads比对到参考基因组上,常用的比对工具如STAR、HISAT2等。比对过程中,需要注意选择合适的参考基因组版...
转录组是指一个细胞、组织或生物体在特定条件或状态下转录的所有RNA集合。RNA-Seq利用新一代测序技术，通过测序细胞或组织中的所有RNA，分析其种类和丰度，从而获得基因表达的全景图。转录组测序的主要步骤包括：RNA提取、构建文库、测序和数据分析。二、转录组测序的主要步骤 RNA提取：从样本（如细胞、组织、血液等）...
RNA-seq 详细教程:分析流程介绍(1) 学习目标 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...