reads读长:Illumina 平台的reads大概为100bp(或100nt)--即单端测序100nt(或双端测序50nt) 数据量单位:以reads数量为单位更加合理,且对于双端测序,两条reads只算做一条计算数量,故通常以M为单位;以碱基数量为单位,通常以G为单位 一般要求:研究表达情况20-25M可用reads;可变剪接:50-100M可用reads;无参测序>100...
我们一般的RNA-seq要测的,也是mRNA的各种变化,所以,在实验过程当中,我们一般要把核糖体RNA先去掉。然后再进行建库测序。 去除核糖体RNA,并进行建库的方法有许多种。目前应用最广泛的是illumina公司的TruseqRNA建库方法。 上图是mRNA测序的建库过程图。 首先,利用高等生物的mRNA都有Poly(A)尾巴这个特点,用带有Poly(T...
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...
同年,高原等[4]利用小鼠大脑中的RNA,利用HiSeq 2000测序平台进行测序,共产出38M有效reads,从中随机取出25%,50%,75%的reads,并构建4个不同测序深度的文库,分析在不同测序深度下检出的基因数及其表达量的变化情况。从不同深度下检出基因个数的变化(表4)可看出,随着测序深度的增加,检测出的表达基因数目也在增加;...
2)单个样本的测序量 老师对测序量比较关心,主要还是由于担心低丰度基因无法检测的问题。讨论的第一部分,我们也解释过,目前RNA-seq 的数据量(一般不低于2G,对于lncRNA测序,数据量一般更大)已经足以保证大部分低丰度基因的检测。而且,从本文我们可以看到,在其他条件不变的情况下,单样本数据量从100%降低到15%,差异基...
RNA-seq的counts值,RPKM, FPKM, TPM 的异同 现在常用的基因定量方法包括:RPKM, FPKM, TPM。这些表达量的主要区别是:通过不同的标准化方法为转录本丰度提供一个数值表示,以便于后续差异分析。 标准化的主要目的是去除测序数据的技术偏差:测序深度和基因长度。
新一代测序技术在爆炸式发展的同时,也衍生出许多其他技术创新。RNA-Seq就是其中之一,这项技术使我们对细胞发育及其调控机制的理解,达到了前所未有的深度和广度。RNA-seq可以获得相当惊人的数据量,而这恰恰是一柄双刃剑。丰富的数据量蕴含着大量的宝贵信息,但这样的数据需要复杂的生物信息学分析,才能从中提取到有意...
对于人类基因组来说,外显子区域大概占到基因组的1%,大概在30M左右。一般全外显子测序的测序深度 为50X~200X,具体深度依研究目的而定,其个体之间的变异小(在VCF文件上记录着少许差异,一点点)。 转录组测序(RNA-seq): 首先转录组是指在相同环境(或生理条件)下的在一个细胞、或一群细胞中所能转录出的所有RNA...
第二代测序技术 第二代测序技术称为高通量测序(High-ThroughputSequencing),又名下一代测序(Next Generation Sequencing NGS)。顾名思义,它们解决了第一代测序中的低通量的缺陷,同时大大降低测序成本,目前使用最广的是illumina公司的Solexa,Hiseq技术,其核心技术大致相同,介绍如下-- ...
基于Illumina高通量测序平台的RNA-Seq技术能够在单核苷酸水平对任意物种的整体转录活动进行检测,在分析转录本的结构和表达水平的同时,还能发现未知转录本和稀有转录本,精确地识别可变剪切位点以及cSNP(编码序列单核苷酸多态性),提供最全面的转录组信息。测序深度(Sequencing Depth)指测序得到的碱基总量与目标测序片段大小的...