此教程提供了多时间点数据的分步实战流程:(1)数据集的质量控制和标准化;(2)进行差异表达分析;(3)时序数据的聚类;(4)用GO term和KEGG通路富集分析解释聚类簇。作为实战流程,我们应用的数据为暴露于四种流感病毒株的小鼠的多时间点转录组数据。 图1:用于分析时间过程数据集的工作流程。 本分析流程基于先前建立的用...
4. 高通量单细胞RNA-Seq的分析热点,模拟时间变化序列分析的加入,让你的结果不仅全面,有深度,更贴近研究前沿。 图5 拟时间序列分析结果 划重点:升级不加价 我们的优势: 更专业的单细胞研究团队。由从事单细胞Droplet技术、微流控方向研究时间长达5年多,发表12篇的资深研发技术总监率领研发团队。 更丰富的项目经验。
对于degree的设置,很大程度上依赖于你时间点的个数,时间点个数越多,degree也就设置的越高,一般就设置为你时间点的个数比较好 仍然考虑两个组别,两个时间点的情况,即 i = 1组和 i = 2组分布在 j = 1 这个时间点上和 j = 2这个时间点上的情况,其中D1表示实验组处理,T1为第一个时间点,T2为第二个时...
近年来,RNA测序(RNA-seq)分析已被应用于研究各种组织中基因表达谱的改变,已经确定了一些与遗传性心血管疾病相关的关键基因。 本研究旨在通过时间序列RNA-seq分析db/db小鼠T2DM模型心房的基因表达谱,验证中枢基因的作用。鉴定了db/db小鼠心房组织中差异表达的许多基因,这些基因参与了多种生物学过程和信号通路。其中,丝...
因此,课题组决定开发一种分析工具,旨在揭示这些数据中隐藏的特定表达模式的基因。具体而言:在单细胞 RNA 测序(scRNA-seq)的时间序列数据分析中,人们通常会进行基因差异表达分析。通过此,可以识别那些表达水平随时间变化或生物过程发展而变化的基因。 在一些生物过程中,这些基因可能扮演着重要角色。特别是那些表达模式呈现...
选择第30天、第50天时间点分别对应于神经发生完成和胶质细胞发生开始,进行scRNA-seq分析,通过力导向图可视化鉴定了成熟神经元、星形胶质细胞和少突胶质细胞簇(图1a-c)。为了探索星形胶质细胞发育的中间阶段,使用ScVelo30 Python软件包计算了...
Limma采用经验贝叶斯模型( Empirical Bayesian model)使结果更稳健。进行差异分析时常用limma。虽然它是针对芯片数据开发的,但也有limma-voom可以分析转录组数据 在处理RNA-Seq数据时,raw read count先被转成log2-counts-per-million (logCPM),然后对mean-variance关系建模。有两种建模方法: ...
2. 处理并分析单细胞数据来鉴定各类细胞簇,降T cell的标志基因进行功能富集分析,及T cell与其他细胞簇的相互通讯的强度和次数和T cell的伪时间序列分析。 3. 利用TCGA-LUAD的RNA-seq数据得到DEGs,与T cell的标志基因取交集。...
RNA-seq分析流程之数据质控多组学之家 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多564 -- 2:31 App RNA-seq流程-转录本组装与输出表达矩阵 3561 -- 1:47:46 App 第六课 马尔可夫链蒙特卡洛方法 1789 -- 3:31:25 App 【R语言教程】R语言入门到实战,这一个视频就够了!小白轻松入门,附源码+...
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 我们《生信技能树》这些年有很多关于WGCNA的实战细节建议分享,见: 一文学会WGCNA分析 一文看懂WGCNA 分析(2019更新版)(点击阅读原文即可拿到测序数据) ...