RNA-seq数据分析通常包括以下几个步骤:数据预处理、序列比对、定量分析、差异表达分析、功能注释和可视化。其中,序列比对是RNA-seq数据分析的关键步骤之一,因为它直接影响到后续的基因定量和差异表达分析。序列比对的目的是将测序获得的reads(短序列片段)与参考基因组或转录组进行匹配,从而确定这些reads来源于哪些基因或转...
结构分析需要较深的测序深度,一般建议测10G以上的数据量。原因是二代测序目前的测长还不是很长,每一个Read只有大约100到125个Bp左右。如果测序深度不够,那么读到的这些read在整个的mRNA上的分布,是一种比较零碎的一种状态。在这种比较零碎的、不完整的覆盖情况下,要去分析哪里有一个剪接点、断点、SNP,不是很准确。
可以看到,两个用于输入分析的数据集均是经过R的DEseq2或limma包差异分析后的统计结果表格,包含了差异倍数(logFC),P值(P.Value),校正后的P值(adj.P.Val)等等。 随后,将两组分析结果汇总成一个列表(list),作为后续研究分析的输入数据。在该R包分析过程中,除了输入单个分析结果的数据框(data frame)外,还可以...
利用DESeq2软件基于样本的原始reads数目计算差异表达基因,利用run-featurecounts.R脚本对每个样本的reads数进行定量,然后利用abundance_estimates_to_matrix.pl脚本合并所有的定量结果,最后利用DESeq2进行差异表达基因的分析。 首先,将所需的脚本文件全部拷贝到工作目录下,同时将样本信息相关文件也拷贝保存。 cp -r xxx/s...
其实，RNA-seq数据解读并不难，最核⼼的内容就是要解读各种数据展⽰图形。实验报告⾥的 图，都是把测序获得的⼤数据，经过⽣物信息学⽅法分析，最终以最直观的图形展⽰出来。所以，只要理解了RNA-seq结果中的所有图⽰，基本上就对RNA-seq的结果有了充分的掌握。今天⼩编先 为⼤家介绍RNA-seq...
本期,小编继续“看图说话”,一起看看RNA-seq基础分析里的图示都反映了哪些内容吧。 1 主成分分析图(PCA图)---用RNA测序结果体现样本聚类 主成分分析图是生信分析中最朴实无华的,因为谁都能看的懂。我们不需要操心X,Y轴的主成分到底是什么,只要明白每个样本都被一个2维坐标(X,Y)定位到了这张图上。对于基...
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。5、TPM (...
转录组测序技术 (RNA-seq) 具有广泛的应用,RNA-seq数据分析主要步骤包括实验设计,质量控制,reads比对,基因和转录水平的定量,差异基因表达,可变剪接,功能分析,基因融合检测和eQTL定位等。 对于RNA-seq的不同分析方案,可根据研究目标生物及其研究目标进行设计。例如,如果基因组已知,则应该可以通过将RNA-seq reads比对到...
RNA-Seq 模块的目标是说明如何处理和分析 RNA-Seq 数据以识别差异表达基因 (DGE)。 练习中使用真实数据集,来自暴露于两种生长条件的拟南芥的两种基因型的 Illumina RNA 测序。 需要做: 1). 在参考基因组(工具:tophat 和 htseq-count)或参考转录组(工具trinity)上映射reads,作为reads映射和计数的两种相互替代策略...
RNA 测序数据分析流程 rna测序结果图怎么看 在RNA-seq项目中,常见的结果包括:火山图、韦恩图、聚类热图、log2(ratios)折线图、有向无环图、散点图、代谢通路图、蛋白互作图等。今天我们先来一起学习火山图、韦恩图、聚类热图和折线图的解读。 1、火山图...