一般来说,我们做RNA-Seq的假设是基于: 某一个条件影响了表型 --> 假设,表型是由蛋白的变化引起的 --> 假设,蛋白的变化大概率是由对应gene表达量的改变引起的 --> 因此,需要对gene进行定量 --> 最终,进行RNA-Seq 2.1 polyA + 建库策略 也正是因为上述的推理过程,我们才需要去做RNA-Seq对全转录组进行gene...
例如,如果基因组已知,则应该可以通过将RNA-seq reads比对到基因组上来鉴定转录本。相比之下,对于基因组未知,首先通过De novo将reads拼接成contigs,然后将contigs比对到转录组上来。对于注释良好的基因组,如人类基因组,会基于现有注释参考转录组分析RNA-seq数据。 1.实验设计 成功进行RNA-seq研究的先决条件是转录组数据...
与之前的Join exon策略相比,split reads策略速度较慢,因为它需要映射比reads更短的种子。然而,这种策略不依赖于先前的外显子注释,并且可以发现新的外显子甚至新基因。 事实上,目前常见的RNA-Seq工具通常将这两种策略结合在一起,以平衡灵敏度和速度。例如,约翰霍普金斯大学、伯克利大学和哈佛大学共同开发的TopHat2工具...
c高级分析包括可视化,其他RNA-seq技术和数据整合。缩写:ChIP-seq染色质免疫沉淀测序,eQTL表达数量性状基因座,FPKM等于Fragments / (外显子长度*Mapped Reads),GSEA基因富集分析,PCA主成分分析,RPKM等于total exon reads/ (mapped reads (Millions) * exon length(KB)),sQTL剪接数量性状基因座,TF转录因子,TPM每百万...
如上图所示,mRNA reads 比对到基因组可能出现 3 种情况: read 完全比对到 1 个 exon 内(红色) read 跨越 2 个 exon(蓝色) read 跨越 2 个以上的 exon(紫色) 过去的 10 多年,已经开发了多种比对工具来应对快速增长的 RNA-Seq 测序数据,本文就来盘点一下其中几个比较经典的工具。
基于该现象,本文主要在分析当前拼接算法的基础上,提出了一个全新的转录组从头拼接算法(Bridger),巧妙地利用基于参考基因组算法的一些技巧来弥补目前从头拼接算法的不足。借助人、狗与老鼠的RNA测序数据上的测试结果,来表明Bridger比当前所有的从头拼接算法突出。除此之外,还将通过例子展示了Bridger在实际应用中重要价值。
流式或LCM样本具体是对某个细胞类型或者亚型区域的样本进行普通转录组测序(bulk RNA-seq),所以该方法得到的测序数据就是代表单个细胞类型或者组织区域的基因表达特征数据,所以普通转录组与单细胞转录组测序(scRNA-seq)数据的关联分析主要就是结果的相互验证和双维度的诠释细胞/基因的表达机制。
RNA-seq转录组测序技术转录组是特定发育阶段组织或细胞中的RNA转录物所有状态的集合.转录组研究从整体水平研究基因功能和基因结构,可以揭示生物过程和疾病过程的具体分子机制.RNA测序作为一种新技术,可以高效,快速的进行转录组研究,改变了人们对转录组的传统理解.RNA测序使用高通量测序技术,广泛应用于生物学,医学研究,...
RNA seq实验的标准步骤: 从生物样品中纯化核酸, 酶消化污染的基因组DNA, 去除丰富但信息量较少的rRNA, 将剩余转录物转化为互补DNA(cDNA), 对cDNA片段进行高通量测序, 将结果测序读数与参考基因组序列进行比对,并对对应于个体遗传特征的读数进行量化。
单细胞RNA测序(scRNA-seq)技术能够在单细胞水平上解析肿瘤的异质性,揭示不同细胞类型及其基因表达特征。通过scRNA-seq技术,可以深入研究肿瘤细胞、免疫细胞以及肿瘤微环境中的其他细胞类型,为制定个性化的治疗方案提供重要依据。 近日,JOH杂志在...