RNA-seq:用于RNA层面的研究,包括RNA结构组学等,常用于检测所有mRNA的表达量差异。基本步骤包括:提取RNA,富集mRNA合成cDNA并构建文库测序,比对reads,计算reads数定量(测序reads深度10-30Million reads)。1…
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...
每个fastqc文件会获得一个质量分析报告,来描述此次RNA-seq的测序质量。获取质量报告如图: Basic Statistics 从read水平来总览,判断测序质量。Encoding:测序平台的版本,因为不同版本的 error p的计算方法不一样。Total sequence:测序深度。一共测序的read数。是质量分析的主要参数。Sequence length:测序长度。%GC:GC碱基...
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...
DESeq2-归一化计数:比值中位数法 由于差异表达分析的工具是比较同一基因的样本组之间的计数,分析工具不需要考虑基因长度。然而,分析确实需要考虑测序深度和RNA组成。 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。
成功进行RNA-seq研究的先决条件是转录组数据能回答感兴趣的生物学问题。首先选择适合于研究生物的文库类型,测序深度和样品重复数,其次确保测序数据不受污染。 首先,选择富集mRNA方法。总RNA中存在大量的rRNA,通常占总RNA的90%,mRNA为1-2%。对于真核生物,使用poly(A)富集mRNA或减少rRNA的方法进行mRNA富集。但使用poly...
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。
m6A-seq的input文库相当于RNA-seq文库,可以用于分析基因表达量及鉴定差异表达基因。通过定位到基因组区域或者基因外显子区的测序序列(read)的计数来估计基因的表达水平。Read计数除了与基因的真实表达水平成正比外,还与基因的长度和测序深度成正相关。为...