如上所述,差异基因表达分析将使用Salmon生成的转录本/基因伪计数。然而,要对测序数据进行一些基本的质量检查,将读数与整个基因组进行比对非常重要。STAR或HiSAT2都能够执行此步骤并生成可用于 QC 的BAM文件。 Qualimap工具在它们映射到的基因组区域的上下文中探索对齐读取的特征,从而提供数据质量的整体视图(作为HTML文件...
本教程将使用从Salmon获得的表达估计值(通常称为“伪计数”)作为差异基因表达分析的起点。 6. 比对后质控 如上所述,差异基因表达分析将使用Salmon生成的转录本/基因伪计数。然而,要对测序数据进行一些基本的质量检查,将读数与整个基因组进行比对非常重要。STAR或HiSAT2都能够执行此步骤并生成可用于 QC 的BAM文件。
RNAseq差异分析的目的是评估不同实验条件下哪些基因/功能发生了改变。一个典型的RNAseq分析流程如下图所示: img 在接下来的几节内容中,我们将带你通过使用各种R包完成端到端基因水平RNA-seq差异表达工作流程。我们将从读取Salmon获得的数据开始,将伪计数转换为计数,进行探索性数据分析以进行质量评估,并探索样本之间的...
数据格式一:FASTQ FASTQ文件可以直接通过FastQC进行质控分析。 数据格式一:BCL 对于BCL格式可以使用10x工具cellranger mkfastq,将BCL文件转换为FASTQ文件,转换需要提供csv矩阵文件(包含lane、sample和index三列数据),转换之后的FASTQ文件同样可采用FastQC进行质控。 单细胞RNA-seq数据分析总览 单细胞RNA-seq数据分析总览 1...
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系,执行差异表达分析,并在执行下游功能分析之前直观地查看结果。下面是流程图。 2. 数据集 本教程将使用Kenny PJ et al, Cell Rep 2014中的一部分数据进行演示。
RNAseq差异分析的目的是评估不同实验条件下哪些基因/功能发生了改变。一个典型的RNAseq分析流程如下图所示: img 在接下来的几节内容中,我们将带你通过使用各种R包完成端到端基因水平RNA-seq差异表达工作流程。我们将从读取Salmon获得的数据开始,将伪计数转换为计数,进行探索性数据分析以进行质量评估,并探索样本之间的...
RNA-seq数据分析 信息数据分析流程 测序得到的原始数据我们称之为 Raw reads,之后我们会根据 10X Genomics单细胞RNA Seq独特的文库结构,对 Reads 的 Barcode 、UMI 和插入片段部分进行拆分,之后插入片段部分将比对到参考基因组,然后统计比对到各个区域的比例,并进行表达量统计;基于表达量的结果, 进行细胞时间轨迹预测...
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系,执行差异表达分析,并在执行下游功能分析之前直观地查看结果。下面是流程图。 workflow 2. 数据集
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。