RNA-seq 分析内容包括序列比对、转录本拼接、表达定量、差异分析、融合基因检测、可变剪接、RNA 编辑和突...
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...
一、数据量计算分子生物学中基本概念与单位nt=nucleotide, 即核苷酸数,通常用于描述单链,如RNA, primer等bp=base pair, 即碱基对,用于描述双链的,如DNA, 双链RNA等人类基因组有3000Mnt… zi纵笑y...发表于生物信息学... RNA-seq入门实战(八):GSVA——基因集变异分析 嘿嘿嘿嘿哈发表于bulk ...打开...
RNA-Seq,即RNA测序技术,也称为转录组测序技术,是一种通过观察基因表达来分析整个基因组的技术。主要测序对象包括信使RNA(mRNA)、微RNA(miRNA)和非编码RNA(ncRNA),用高通量测序技术进行测序分析,反映出它们的表达水平。🚀 高通量测序技术 高通量测序技术(High-throughput sequencing),也称为“下一代”测序技术(Next...
GO分析是RNA-seq分析中非常常用的一种分析。GO是Gene Ontology的缩写,Gene Ontology是一个国际化的、基因功能分类体系。这个体系用一整套动态更新的标准词汇和严格定义的概念,来全面地概括任何生物中基因和基因产物的属性。 GO主要描述基因的三个属性:基因参与的生物过程(biological process, BP),基因产物的功能(molecul...
今天小编从统计学角度分别介绍下样本,基因,转录本和外显子水平相关的RNA-seq分析工具。 一、样本水平分析:转录组相似性 1、相关分析是测量生物样品转录组相似性的经典方法。最常用的度量是Pearson和Spearman相关系数。该分析首先计算任意两个生物样本之间归一化基因表达的成对相关系数,得到相关矩阵。用户可以将相关矩阵(...
1.RNA-seq数据分析指标 Counts:这是最基本的数据形式,指的是对特定基因或转录本的读数(reads)数量。它是原始测序数据的直接结果。 CPM (Counts Per Million):即每百万计数。这是一种标准化方法,通过将读数计数除以测序总读数再乘以一百万来校正不同样品之间的测序深度差异。
了解从RNA提取到获取基因表达矩阵, 既RNA-seq分析的整个流程。 1. workflow 进行差异表达基因分析的前提是,获取代表基因表达水平的矩阵。因此在进行分析前,必须知道基因表达矩阵是如何产生的。 在本教程中,将会简要的介绍从原始测序读数到基因表达计数矩阵过程中,所采取的不同步骤。下图是整个分析过程的流程图。
RNA-seq可以应用于以下几个方面的研究,1. SNPs;2. novel transcripts;3. alternative splicing;4. RNA editing。但归根结底,RNA-seq最主要的分析还是筛选差异基因。 常用的RNA-seq操作平台有Illumina GA/ HiSeq, SOLiD 还有Roche 454。它们都是提取RNA后,纯化,打碎,逆转录成cDNA,然后测序。测序的结果被称为shor...