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...
对于RNA-seq数据,情况总是如此。此外,正如我们之前观察到的,数据是整数计数而不是连续测量。在决定使用哪种统计模型时,我们需要考虑这些特征。 3. 数据建模 计数数据一般可以用各种分布建模: 二项分布[1] 泊松分布 那么应该选择那一个呢? 在RNA-seq数据中,代表了非常多的RNA,提取出特定转录本的概率非常小。这种...
图示解释: 在RNA-seq项目中,每个椭圆表示一个比较组合(处理组 vs对照组)中的差异基因,椭圆重叠区域的数字表示对应的多个比较组合之间的共有差异基因个数,未重叠区域表示各比较组合特有的差异基因。可以通过与韦恩图对应的表格,可以看到比较组合共有和特有的基因信息。在这里插入图片描述 3、聚类热图 热图以特殊高亮的...
Pat1⽤于展⽰RNA-seq测序原始数据质量的图⽰ 当⼆代测序的原始数据拿到⼿之后，第⼀步要做的就是看⼀看原始reads的质量。如果⼀开始质 量就不⾏，后⾯什么分析都是在浪费时间啊！这⼀步常⽤的⼯具是Fastqc。通常，会以单碱基质 量分布图，ATCG含量分布图去展⽰原始数据的质量。01单碱基...
本文介绍RNA-seq的具体分析流程。 1、cutadapt去接头 我们拿到的测序数据一般是带有接头的fastq格式文件,需要用cutadapt把接头去掉。具体代码如下: #cut NAT sample#-u 20(正值u表示切除R1的前20个碱基) -u -30(负值u表示切除R1的前20个碱基)/#-U 20(正值U表示切除R2的前20个碱基) -U -30 (负值U表示切...
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...
RNA-Seq,即RNA测序技术,也称为转录组测序技术,是一种通过观察基因表达来分析整个基因组的技术。主要测序对象包括信使RNA(mRNA)、微RNA(miRNA)和非编码RNA(ncRNA),用高通量测序技术进行测序分析,反映出它们的表达水平。🚀 高通量测序技术 高通量测序技术(High-throughput sequencing),也称为“下一代”测序技术(Next...
最早的 RNA-seq 实验主要用于从大量组织样本中生成差异基因表达数据,这些数据帮助我们理解各种生物体和系统中的基因表达。例如,玉米(Zea mays)、拟南芥(Arabidopsis thaliana)、酿酒酵母、鼠、以及人类的基因表达研究。 参考文献:RNA sequencing: the teenage years | Nature Reviews Genetics...
多组学-通过GSEA分析对 RNAseq 的数据进行解读 Gene Set Enrichment Analysis (GSEA/基因集富集分析), 是一种生物信息学的计算方法,用于确定是否存在这样一个“基因集”,能在两个生物学状态中显示出显著的一致性的差异。表达谱数据里的基因数目众多,我们需要对基因进行功能注释,看哪些基因是属于同一通路,以及该通路...
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。