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...
所以好的测序结果应该是A与T平行且接近,G与C平行且接近,AT平行线所占比例略高于25%。通常测序一开始或者结束的时候,会有一些含量的突然变化,属于正常的测序bias。 Pat2用于展示RNA-seq测序数据是否来源于RNA 花了大价钱完成RNA测序,获得的数据如果不是来源于RNA,就等于钱白花了。所以,测序数据与参考序列的比对分析...
图示解释: 在RNA-seq项目中,每个椭圆表示一个比较组合(处理组 vs对照组)中的差异基因,椭圆重叠区域的数字表示对应的多个比较组合之间的共有差异基因个数,未重叠区域表示各比较组合特有的差异基因。可以通过与韦恩图对应的表格,可以看到比较组合共有和特有的基因信息。 ...
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 RNA-seq中,火山图(Volcano Plot)显示了两个重要的指标:fold change和校正后的p value,利用T检验分...
大家好,关于RNA测序,差异分析之后,下游的可视化分析往往是一个十分关键而又有一定难度的内容。今天来给大家介绍一个集RNA-Seq的下游可视化和通路分析于一体的新生代R包,即RVA包。 RVA包,RNAseq Visualization Automation,最初发表于GitHub上,于2020年12月被CRAN收录发表;它可以快速地对差异分析结果进行汇总和可视化,并...
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...
RNA-seq可以做的大都是相关性研究,通过比较找到一些差异,从基因表达上给你的课题指明一定的方向,一般来说,单独做RNA-seq,有如下几个常见的目的。 1. 如果你的样本是实验组与对照组的关系,那么寻找差异基因是关键,这可以通过RNA变化来推测蛋白的差异。找差异基因的软件有很多,上面说的处理count的软件都可以。(这里...
RNA-seq中,KEGG通路图是将差异表达基因所处的通路信息进行展示。 对于有参考基因组的物种,转录组测序获得的差异基因构建KEGG通路图时可以选择物种特异性通路图(Organism-specificpathway map),物种相关的通路节点以绿色背景的方框表示。 节点(矩形框)代表某一基因、该基因...
RNA-seq中,KEGG通路图是将差异表达基因所处的通路信息进行展示。 对于有参考基因组的物种,转录组测序获得的差异基因构建KEGG通路图时可以选择物种特异性通路图(Organism-specificpathway map),物种相关的通路节点以绿色背景的方框表示。 节点(矩形框)代表某一基因、该基因编码的酶及这个酶参与的反应。框中的数字 ...
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...