(1)疾病数据集面板(左上面板):使用癌症疾病和癌症子集构建层次结构。子集表示与特定表型或基因型相关的一组RNA-seq样本。 (2)子集对面板(左下面板):有两种类型的子集对“癌症与癌症”和“癌症与正常”。当用户单击癌症疾病或癌症子集时,数据库会在“子集对”面板中显示相关的子集对。 (3)表达谱面板(右面板):...
8:支持某个miRNA与mRNA相互作用的Argonaute (Ago) CLIP-Seq实验数量。 9:支持miRNA与其靶mRNA发生相互作用并导致mRNA被切割的实验数量。 10:phylogenetic P-value,即来自不同物种的同源基因之间的进化保守性得分,分数越高,miRNA靶位点的保守性越高。 11:对来自32种不同癌症类型的转录组数据进行的泛癌症分析。可查看...
8.分完组之后,点击下方的Analyze,进行数据分析。 9.数据分析完之后,页面会自动跳转到基因表达的界面,从界面我们可以看出来,里面有不同基因的表达量,基因的名称等信息。 10.选择Profile graph这一栏,在搜索框里输入你想搜索的目的基因,比如我这里搜索的PCF11这个基因,然后点击Set进行检索。 10.点击之后,页面就会出现...
8:支持某个miRNA与mRNA相互作用的Argonaute (Ago) CLIP-Seq实验数量。 9:支持miRNA与其靶mRNA发生相互作用并导致mRNA被切割的实验数量。 10:phylogenetic P-value,即来自不同物种的同源基因之间的进化保守性得分,分数越高,miRNA靶位点的保守性越高。 11:对来自32种不同癌症类型的转录组数据进行的泛癌症分析。可查看...
2.在跳转的页面中，点击RNA-Seq后面的数字 3. 在新打开的页面中，点击左上角的Files 4.接下来就是...
之前已经详细讲解了通过该工具对GEO数据进行差异基因筛选(酸菜:找不到差异基因?这个憨憨版在线分析工具了解一下),本文则会详细介绍NetworkAnalyst如何对Microarray/RNA-Seq表达谱的一站式分析。 打开该网站网址,点击Gene expression table,进入此分析模块。 首先,需要上传基因表达数据。这里有四个选项(从上往下): ...
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...
RNAseq下机数据: fastq.gz 配置文件: samples.txt 输出结果: 表达矩阵 差异分析结果 GO,KEGG,GSEA结果 Mutations 使用方法 #进行比对,获取差异表达结果RScriptstep1.R samples.txt ../reference/hg19#对分析结果进行可视化、功能分析等RScript step2.R
先说说RNA-seq是个啥 简单粗暴来讲 就是转录组测序技术 把mRNA,smallRNA 和NONcodingRNA等的序列 用高通量测序技术测出来 然后分析它们的表达水平 下面开始我们的表演 01 RNA-seq基本流程 1下载数据 数据来源文献PMCID:PMC5392273 下载地址:https://www.ncbi...
RBP-Motif:展示基于CLIP-seq数据搜集到的RNA结合蛋白(RBP)的motif信息。 RBP-Disease:主要展示RNA结合蛋白(RBP)与疾病之间的关联。 Pathway:允许用户通过整合多维度的证据来预测miRNA的靶基因,并对这些靶基因的功能进行注释。 Pan-Cancer:研究泛癌症网络的工具,它通过分析来自32种癌症类型的10159个RNA-seq和9925个miR...