你只要记得,deseq2只是一个差异分析的软件,就是类似于做方差分析的软件一样,只不过其通过log变换和中位数挑选来排除异常值的影响。 deseq2矫正的原理可以看原北卡罗来纳大学教堂山分校的Josh Starme的StatQuest系列视频教程https://statquest.org/video-index/,里边的统计学原理值得学习,也有人将这个系列的视频整理...
1.打开TCGA官网https://portal.gdc.cancer.gov/。在搜索框输入chol,选择第一个PR(project),TCGA-CHOL 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.接下来就是不一样的地方了,可以看到在workflow type里面没有HTSeq-Counts了,取而代之的是STAR-Counts。我们就选择这个...
前面所述的都是基于RNA表达量的差异分析,接下来我们要说到的就是在RNA-seq中可以检测到的mRNA上的各种结构上的变异。 所谓结构上饿变异,就是RNA序列的变异。主要包括3种:1、可变剪接 2、融合基因 3、点突变(SNP) 注意:要想测RNA结构变异就必须测序的深度要比较深,一般要测10G的数据量!!! 1、可变剪接 可变...
通过这张图展示的是 GEO数据库中的 RNA-seq数据与芯片数据积累随时间的变化，很显然测序数据从2015年开始就已经超过了芯片数据的累积 （生信宝典注：这里没有统计物种信息，芯片能应用的物种少，测序能应用的物种多。现在临床数据分析还是基于芯片的数据量更大一些，有兴趣一起易生信GEO/TCGA专题课程 - 挖掘公共数据...
RNA-seq数据分析 判断测序的质量 分析的第一步,一般是先把测到的RNA片段,先mapping(比对)到基因组上。在比对完后,可以先看一下,有多少RNA片段是在靠近基因的5'端位置,又有多少片段在是靠近基因的3'端位置。 上图就是把所有的基因,都按其外显子的长度拉直,然后归一化到“0 - 100”的长度。看比对上的片段...
一、不同平台 RNAseq 研究的比较 在前面介绍过不同测序平台的优势,目前市场上主流测序平台主要包括短读长测序的 illumina 测序平台,华大基因的 MGI 测序平台,长度长测序的 Pacbio 测序以及牛津纳米孔 nanopore 测序。在 ncbi 的 sra数据库中,目前超过 95%的的数据均来自于 illumina 测序,这一方面是由于 illumina ...
承接上节:RNA-seq入门实战(四):差异分析前的准备——数据检查,以及RNA-seq入门实战(五):差异分析——DESeq2 edgeR limma的使用与比较 本节概览: 1.STRING数据库基本介绍 2.STRING R语言版——STRINGdb的使用: ①STRINGdb数据库导入 ②获取STRING_id ...
如果不是特别重要的数据,建议还是上传了立即release,否则还得单独写email去release。 多个fastq最好下载meta文件到本地,filename要拓展一下,否则后果很严重,很多fastq会被直接忽略。 顺序一定要对,先申请bioproject,然后biosample(关联一下),最后申请SRA(也要关联),一定要下载SRA meta的文件,拓展filename。
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刻画可变剪切。 感谢您的关注,祝您科研顺利! 1. 细胞增殖/毒性检测方法比较及CCK-8法活力测定 2.定量PCR实验中熔解曲线不止一个主峰是什么原因?