目前几乎所有已发布的mRNA-seq数据都是short-read测序所得,所以我们认为这是RNA-seq技术的常规操作,接下来讨论它的主要流程和限制。不过在转录异构体检测的研究(图一;表1)方面,不断进步的long-read cDNA测序和dRNA-seq技术将向short-read测序技术的主导地位发起挑战。 表1short-read cDNA测序用于差异基因分析 long...
文库类型有两种表示方法。 第一种表示方法: 第二种表示方法: 二.参数设置 在数据分析中,最复杂、最容易出错、出错了影响最为严重的除了用错书记,就是搞错文库类型参数了。设置错了可能导致转录本很短、表达量极低、比对率极低等。在数据分析的时候,一定要问清楚构建文库的实验人员。 常用软件的参数设置如下。 1...
在方法的选择上:(1)如果现有的研究基础较少且没有靶基因,可以选择用RNA-seq或ATAC-seq,当然也可以两种方法联合使用。RNA-seq是从整体组织或细胞的转录水平,系统研究基因的转录图谱,其测定的数据中除了转录因子的表达信息外,还有其它基因的测定结果;ATAC-seq则是在全基因组范围内检测染色质的开放程度,得到全基因组...
在阈值设置为0.05时,18,21,15个预测的motif分别对应到人类,鼠,斑马鱼已知motif。在这些识别到的motif中,Rbmx(即HNRNPG)是人和鼠中已知的m6A reader(能够识别m6A的蛋白质)。有趣的是,FMR1是人类中最近发现的m6A reader, DeepM6ASeq方法在人类中预测到了相同的结果,不仅如此,还预测到FMR1在老鼠中存在。除此之外,...
数据读取 输入数据为 fastq 原始测序数据,我们可以从git上下载,解压之后会看到有文件 test 文件夹里面的数据如下: Input 文件夹中有三个文件,双端测序结果,另一个是单端测序结果,所以这个软件对于测序reads是都可以做分析的:接下来我们使用例子进行测试,我们需要将输入文件写入 rnaSeqInfoFile.txt,作为输入文件。需要...
鉴定差异m6A修饰后,再对差异m6A修饰进行注释、分布统计、motif鉴定等分析。 (五)mRNA基因表达水平分析 m6A-seq的input文库相当于RNA-seq文库,可以用于分析基因表达量及鉴定差异表达基因。通过定位到基因组区域或者基因外显子区的测序序列(read)的计数来估计基因的表达水平。Read计数除了与基因的真实表达水平成正比外,还...
2. BETA-plus可用于预测某个因子是否具有激活或抑制功能,是否可以检测直接靶基因,可以分析目标区域的motif; 3. 对于BETA-basic和BETA-plus,都需要结合和差异表达数据,而当只有结合数据可用于预测靶基因时,则使用BETA-minus。 激活或抑制功能的预测 首先,把RNA-seq获得的差异基因按照表达模式分成了上调,下调和不变三...
将读段回帖到基因组。这一步需要提供的是RNA-seq数据,格式目前都是FASTQ/FASTA, 最后会得到很多很多的文件,常规的SAM/BAM文件,可变剪切点文件,未回帖上的读段和常用于展示信号的WIG文件。 STAR的使用格式为 STAR --option1-name option1-value --option2-name option2-value ... ...
前面发现了基因X上游有转录因子ABCDEF结合,推测他们调控了基因X的转录。接下来通过查文献,选两个重要的转录因子AB做ChIP-seq,同时结合motif分析,找到同一通路中,也被转录因子AB调控的其他重要基因,一起讲个Big story。 例文三Nature 2012 Regulation of Circadian Behavior and Metabolism byRev-erbαandRev-erbβ ...
用SNARE的RNA-seq表达数据(SNARE-seq expression assay)和可及性数据(SNARE-seq accessibility assay)分别做细胞聚类,发现二者的profile有很好的一致性:那些在特定淋巴细胞中高表达的marker gene同样也具有对应的开放染色质谱(高表达的TF有可及的motif)。