RNA-seq 生物学重复相关性验证 根据拿到的表达矩阵设为exprSet 1、用scale 进行标准化 数据中心化:数据集中的各个数字减去数据集的均值 数据标准化:中心化之后的数据在除以数据集的标准差。 在R中利用scale方法来对数据进行中心化和标准化 1scale(data, center=T, scale=F)23其中,center为T,表示数据中心化45sc...
从本文我们可以看出,在总数据量不变的情况下,将总数据量分配到更多的生物学重复样本中,差异分析结果的可靠性在不断提升。这也与前两点得出的结论一致——对于RNA-seq,生物学重复数的价值要大于单个样本测序量。 但增加生物学重复的样本数,意味着要增加建库费用。因此,即使总数据不变,设置过多的生物学重复也是不合...
样本质量控制:相似的样本应具有较高的相关性,异常的样本可能会表现出较低的相关性。 群体结构分析:同一实验组的样本应表现出较高的相关性,而不同实验组的样本则可能表现出较低的相关性。 聚类分析:通过热图可以观察到样本的自然聚类情况,从而揭示潜在的样本分组关系。 样本间相关性分析热图示例 生物学重复通常是任何...
从本文我们可以看出,在总数据量不变的情况下,将总数据量分配到更多的生物学重复样本中,差异分析结果的可靠性在不断提升。这也与前两点得出的结论一致——对于RNA-seq,生物学重复数的价值要大于单个样本测序量。 但增加生物学重复的样本数,意味着要增加建库费用。因此,即使总数据不变,设置过多的生物学重复也是不合...
答:(1)皮尔逊相关系数r可以作为生物学重复相关性的评估指标,理想的生物学重复试验r2≧0.92。考虑到个体差异、取材环境、时间以及人员操作熟练程度等因素对测序数据的影响,一般r2≧0.8为可接受范围。 (2)Pearson(皮尔逊)相关系数:皮尔逊相关也称为积差相关(或积矩相关)是英国统计学家皮尔逊于20世纪提出的一种计算直线...
文献一中提出，许多RNA-seq研究中的生物学重复不足，导致统计功效低下，测序资源未得到充分利用。该研究在人乳腺癌MCF7细胞系中进行实验，发现当读数增加到每样本10μM后，继续增加数据量对检测差异表达基因的统计功效影响逐渐减小，而增加生物学重复数在所有数据量下均显著提高统计功效。另一篇文献探讨了...
答:(1)皮尔逊相关系数r可以作为生物学重复相关性的评估指标,理想的生物学重复试验r20.92。考虑到个体差异、取材环境、时间以及人员操作熟练程度等因素对测序数据的影响,一般r20.8为可接受范围。 (2)Pearson(皮尔逊)相关系数:皮尔逊相关也称为积差相关(或积矩相关)是英国统计学家皮尔逊于20世纪提出的一种计算直线相关...
1、RNA- Seq 项目常见问 题与解答 精品文档 RNA-Seq项目常见问题与解答 这两年随着测序成本的下降和转录组研究的日渐火热,RNA-seq俨然已 经成为了分子生物学课题组推进项目的首选方向。在我们接触的转录组项目 中,有些老师对项目分析结果存在或多或少不清楚或有疑惑的地方。那么春天 来了,花儿开了,今天福利也到...
使用相同的生物样本重复实验步骤,以准确测量技术差异并在分析过程中将其去除。 生物学重复 使用相同条件下的不同生物样本来衡量样本间的差异。 在微阵列时代,技术重复被认为是必要的;然而,当前的RNA-seq技术,技术差异远低于生物差异,因此不需要技术重复。相反,生物重复对于差异表达分析是绝对必要的。
仔细设计DGE RNA-seq实验对于获取高质量和生物意义数据有着非常重要的意义。尤其是要考虑到复制的层次,测序深度以及单端还是双端测序。 重复与实验功效(replication and experimental power) 在一个实验中,足够的生物学重复(biological replicates)能够捕获不同样本之间的生物学变异;在定量分析中的置信度依赖于测序深度与...