许多R软件包(如NOISeq [19]或EDASeq)提供了用于计数数据质量控制的有用图表。 五、Reproducibility 可重复 上述的质量控制步骤是针对单个样本进行的。此外,评估RNA-seq数据集的全局质量也是至关重要的,可以检查重复实验之间的可重复性以及可能存在的批次效应。技术重复之间的可重复性应该通常很高(Spearman R2 > 0.9),...
为此,美国FDA牵头了RNA测序质量控制(SEQC)项目,评估了多个试验室RNA-seq数据的可比性,评估了不同测序平台和数据分析法的表现,并将它们与DNA芯片进行比较。本期Nature Biotechnology特别关注了这一项目,发表了多篇相关文章。 干细胞先驱:助力单细胞RNA-seq的统计法 最近,美国Morgridge研究所和威斯康星-麦迪逊大学的科学家...
RNA-Seq原始数据质量控制(QC)是非常重要的一个环节,由于各种原因,例如测序平台、实验操作等,原始测序数据可能存在不少问题,如低质量读段、接头序列、污染序列等。为了确保后续分析的准确性,需要先进行质量控制。 一、常用工具: 常用的质量控制工具有FastQC、MultiQC等,这些工具能提供测序数据的基本统计信息和质量报告。
这份指南覆盖了RNA-seq数据分析的所有主要步骤,比如质量控制、读段比对、基因和转录本定量、差异性基因表达、功能分析、基因融合检测、eQTL图谱分析等等。研究人员绘制的RNA-seq分析通用路线图(标准Illumina测序),将主要分析步骤分为前期分析、核心分析和高级分析三类。前期预处理包括实验设计、测序设计和质量控制。核心分析...
这份指南覆盖了RNA-seq数据分析的所有主要步骤,比如质量控制、读段比对、基因和转录本定量、差异性基因表达、功能分析、基因融合检测、eQTL图谱分析等等。研究人员绘制的RNA-seq分析通用路线图(标准Illumina测序),将主要分析步骤分为前期分析、核心分析和高级分析三类。前期预处理包括实验设计、测序设计和质量控制。核心分析...
这份指南覆盖了RNA-seq数据分析的所有主要步骤,比如质量控制、读段比对、基因和转录本定量、差异性基因表达、功能分析、基因融合检测、eQTL图谱分析等等。研究人员绘制的RNA-seq分析通用路线图(标准Illumina测序),将主要分析步骤分为前期分析、核心分析和高级分析三类。前期预处理包括实验设计、测序设计和质量控制。核心分析...
这份指南掩盖了RNA-seq数据分析的全部主要步骤,比方质量掌握、读段比对、基因和转录本定量、差异性基因表达、功能分析、基因融合检测、eQTL图谱分析等等。争论人员绘制的RNA-seq分析 通用路线图(标准Illumina测序),将主要分析步骤分为前期分析、核心分析和高级分析三类。前期预处理包括试验设计、测序设计和质量掌握。核心分...
单细胞RNA测序(scRNA-seq)在生物医学研究中的应用,提高了对疾病发病机制的认识,并为新的诊断和治疗策略提供了有价值的见解。随着包括临床样本在内的高通量scRNA-seq数据的扩大,对这些大量数据的分析已经成为进入这一领域的研究人员的一个必须面对的前景。在这里,回顾了典型scRNA-seq数据分析的工作流程,包括原始数据处理...
单细胞RNA测序(scRNA-seq)在生物医学研究中的应用,提高了对疾病发病机制的认识,并为新的诊断和治疗策略提供了有价值的见解。随着包括临床样本在内的高通量scRNA-seq数据的扩大,对这些大量数据的分析已经成为进入这一领域的研究人员的一个必须面对的前景。在这里,回顾了典型scRNA-seq数据分析的工作流程,包括原始数据处理...
单细胞RNA测序(scRNA-seq)在生物医学研究中的应用,提高了对疾病发病机制的认识,并为新的诊断和治疗策略提供了有价值的见解。随着包括临床样本在内的高通量scRNA-seq数据的扩大,对这些大量数据的分析已经成为进入这一领域的研究人员的一个必须面对的前景。在这里,回顾了典型scRNA-seq数据分析的工作流程,包括原始数据处理...