1.基因表达量的测量单位: 基因表达量通常以FPKM(每百万个碱基对的片段数)或 TPM(每百万个转录本的片段数)为单位来表示。这些单位考虑了测序深度和基因长度的因素,使得可以比较不同基因在不同样本中的表达水平。 2.表达量计算过程: RNA-Seq数据的处理包括质量控制、去除低质量序列、比对到参考基因组或转录本、计算...
本文中feature指的是一个表达特征,就是说一个基因组区域包含一段可以正常出现在RNA-Seq实验中的序列,如基因、亚型、外显子等。 用随机变数Xi表示观察到的感兴趣的特征i的数目。然而由于可变剪切的存在,我们不能直接观察到Xi,所以我们用 ,这是用eXpress,RSEM,Sailfish,Cufflinks或其他算法估计出来的一个值。 下面介...
做RNA-seq,我们会得到一个纵轴是gene,横轴是样品的表达矩阵,如果用RPKM/FPKM定量,材料i所有基因的表达量之和与材料j的不一定相同(表达矩阵的两列),不适合材料之间的比较,可用于同一材料比较不同基因的表达水平;用TPM定量,任意材料所有基因的表达量之和都是1,可用于比较不同材料间的基因表达。
如果测序的质量不错,接下来就可以进行表达差异的分析。 RPKM 指标 目前最常用的,对基因表达量进行相对定量的一个指标,就是「RPKM 值」(Reads Per Kilobase of exon model per Million mapped reads),翻译成中文就是每一百万条比对到基因组上的 Reads 当中,...
1)基因长度 2)测序量 3)样本特异性(例如,细胞mRNA总量,污染等)前两者使用普通的RPKM算法就可以良好解决,关键是第三个问题,涉及到不同的算法处理。 RNA-Seq归一化算法的意义: 基因表达量归一化:在高通量测序过程中,样品间在数据总量、基因长度、基因数目、高表达基因分布甚至同一个基因的不同转录本分布上存在差别...
前提:对于基因芯片的差异表达分析而言,由于普遍认为其数据是服从正态分布,因此差异表达分析无非就是用t检验和或者方差分析应用到每一个基因上。高通量一次性找的基因多,于是就需要对多重试验进行矫正,控制假阳性。目前在基因芯片的分析用的最多的就是limma。 但是,高通量测序(HTS)的read count普遍认为是服从泊松分布...
转录组测序是最常用的组学实验,对全谱基因定量,找到差异表达基因。RNAseq涉及到原始数据,数据质控,基因组比对,差异基因鉴定,差异基因功能富集分析,重要基因如转录因子激酶的靶基因预测等,我们用10讲的时间,全面讲解转录组测序报告,及在上百个项目中遇到的近百个常见问题。
RNA-seq流程对基因和转录本的表达量的计算 bedtools multicov和htseq-count都可以用来对基因和转录本的表达量的计算!!! 我们总共有四个样本,已经比对到小鼠的mm9基因组上面了,数据大小如下 然后对基因和转录本计数需要一些额外的信息,即各个基因及转录本的位置信息,gtf文件需要在UCSC等各大数据库下载...