这意味着要测序的RNA大约在100M nt(如果读长为单端100nt,相当于reads为1M) reads:高通量测序平台产生的短序列就称为reads(每次测序的读长,体现在fastq文件),也称为一个读段,reads可以是单独一条,成为Single End reads,简称SE read,也可以是两条具有物理关系的一对reads,根据reads方向,可以分为Pair-end reads...
RNA-seq技术目前网络上针对RNA-seq的教程文章主要以代码流程实战为主,而本文重点聚焦于RNA-seq技术的理论部分,旨在通过对RNA-seq技术的测序原理和分析原理进行全面介绍,使大家在开展RNA-seq代码实战前有充分的…
请注意,与增加测序深度相比,重复次数的增加往往会返回更多的差异表达基因。因此,通常更多的重复比更高的测序深度更好,但需要注意的是,检测低表达的差异表达基因和执行异构体水平的差异表达需要更高的深度。 5. DESeq2 DESeq2是一种流行的基因水平差异表达分析工具。它使用负二项分布,与某些方法相比采用了稍微更严格...
其实统计学家也很无奈啊,看看我们转录组实验得到的这些数据吧:我们的实验只进行少得可怜的生物学重复(n<10),而且,任何基因的表达量都不能是负数,这些数据并不符合正态分布,用于表征表达量的counts是非连续的(芯片信号是连续的),RNA-seq数据的离散通常是高度扭曲的,方差往往会大于均值……,就这些奇怪的特征,使得...
请注意,与增加测序深度相比,重复次数的增加往往会返回更多的差异表达基因。因此,通常更多的重复比更高的测序深度更好,但需要注意的是,检测低表达的差异表达基因和执行异构体水平的差异表达需要更高的深度。 5. DESeq2 DESeq2是一种流行的基因水平差异表达分析工具。它使用负二项分布,与某些方法相比采用了稍微更严格...
在RNA-Seq实验设计中,生物重复和测序深度是两个关键的参数,它们对数据质量和解释结果的可靠性都有重要影响。理解它们之间的权衡是实验设计的重要部分。 生物重复是指独立取样的个体数目。它对于估计生物过程中的变异性非常重要,有助于增强研究结果的统计力。更多的生物重复可以提高对实验条件下基因表达差异的检测能力,因...
理解了上面的测序深度和覆盖度的概念,我们就可以根据它们来区分WGS,WES,RNA-seq组与ChIP-seq,简单地说就是搞清楚这些组学要测什么,而且测多深即可。 全外显子(Whole-exome sequencing): 首先外显子组(Exome)是指真核生物基因组中全部外显子区域的总和,包含了蛋白质合成最直接的信息。外显子 组测序(Exome-...
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。
文库大小:虽然在进行多个RNA-Seq实验时预先确定了测序深度,但实验之间仍会有很大差异。因此,通常将read统计数转换为每百万比对read的read数、片段数或个数(FPM、RPM或CPM)来调整在单个实验中生成的read总数(文库大小)。 基因长度:如果转录本表达相同,则较长的基因将比较短的基因具有更多的片段、read或个数。通过将...
计数结果的差异的影响因素:落在参考区域上下限的read是否需要被统计,按照什么样的标准进行统计。 RPM (Reads per million mapped reads) RPM方法:10^6标准化了测序深度的影响,但没有考虑转录本的长度的影响。 RPM适合于产生的read读数不受基因长度影响的测序方法,比如miRNA-seq测序,miRNA的长度一般在20-24个碱基之...