二、测序深度 概念:测序得到的总碱基数与待测基因组大小的比值,可以理解为基因组中每个被测到的碱基重复被测序的的平均次数(以碱基数量为单位) 测序深度计算= reads长度 × 比对的reads数目 / 参考序列长度 一般用途:深度越大,每个碱基测序次数越多,越增加对低频变异的检出率,一般选择测序深度可结合具体的需求而定...
而我们一般的RNA-seq测序数据分析流程算法,基本上都是基于short-read(短读长)技术所产生的数据文件 目前,我们可以从Short Read Archive(SRA)数据库获取的RNA-seq数据中,有超过95%的数据是由Illumina公司的short read测序技术所产生的 其分析过程可以用下面的路线图表示 Conesa et al. Genome Biology (2016) 该路线...
而我们一般的RNA-seq测序数据分析流程算法,基本上都是基于short-read(短读长)技术所产生的数据文件 目前,我们可以从Short Read Archive(SRA)数据库获取的RNA-seq数据中,有超过95%的数据是由Illumina公司的short read测序技术所产生的 其分析过程可以用下面的路线图表示 Conesa et al. Genome Biology (2016) 该路线...
为了对测序深度和RNA组成进行归一化,DESeq2使用了比率中位数法。在用户端只有一个步骤,但在后端有多个步骤,如下所述。 注意:下面的步骤详细描述了当你运行单个函数来获取DE基因时DESeq2执行的一些步骤。基本上,对于典型的RNA-seq分析,你不会单独运行这些步骤。 步骤1:创建伪引用样本(行几何平均值) 对于每个基因...
RPKM与FPKM的区别:RPKM值适用于单末端RNA-seq实验数据,FPKM适用于双末端RNA-seq测序数据。 RPKM/FPKM适用于基因长度波动较大的测序方法,如lncRNA-seq测序,lncRNA的长度在200-100000碱基不等。 TPM (Transcript per million) TPM的计算方法也同RPKM/FPKM类似,首先使用式2计算每个基因的表达值,去除基因长度的影响。随...
在RNA-Seq的分析中,对基因或转录本的read counts数目进行标准化(normalization)是一个极其重要的步骤,因为落在一个基因区域内的read counts数目取决于基因长度和测序深度。很容易理解,一个基因越长,测序深度越高,落在其内部的read counts数目就会相对越多。当我们进行基因差异表达的分析时,往往是在多个样本中比较不同...
RNA高通量测序(RNA-sequencing,缩写为RNA-seq)是目前高通量测序技术中被用得最广的一种技术。 RNA-seq可以帮助我们了解:各种比较条件下,所有基因的表达情况的差异。 RNA-seq可以检测的差异有:正常组织和肿瘤组织的之间的差异,药物治疗前后基因表达的差异,发育过程中不同的发育阶段不同的组织之间的基因表达差异,等等...
DESeq2-归一化计数:比率方法的中值(Median of ratios method) 由于用于差异表达分析的工具正在比较样本组之间相同基因的计数,因此该工具不需要考虑基因长度。然而,确实需要考虑测序深度和 RNA 组成。为了标准化测序深度和 RNA 组成,DESeq2使用比率中值方法。在用户端只有一个步骤,但在后端涉及多个步骤,如下所述。
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-- ...
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...