RNA-Seq分析得到的counts值,除了与基因表达有关外,还与测序深度/技术、实验处理、文库大小、基因长度等均有关。科学家们就此提出了很多模型和分析方法,比如泊松分布,负二项分布、非参数分布、二项分布等;检验方法有LRT,exact test, score/wald test,wilcoxon test等;目前我接...
也就是说,测rRNA,它得到的数据,并不能为实验者提供什么有用的信息,而mRNA才是RNA当中信息含量最丰富的那个部分。 我们一般的RNA-seq要测的,也是mRNA的各种变化,所以,在实验过程当中,我们一般要把核糖体RNA先去掉。然后再进行建库测序。 去除核糖体RNA,并进行建库的方法有许多种。目前应用最广泛的是illumina公司的...
三.上述几个标准都符合后,我们就可以开始对数据进行分析了,首先是看你的分析目的。 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...
RNA-seq数据分析 生信菜鸟屋 更容易理解的生物信息学2 人赞同了该文章 目前大家常做的测序主要就是RNA-seq的测序,在之前介绍了二代测序的文库结构(不知道的同学可以往前一章看一下)。那接下来的处理就是对该文库的处理。 首先因为测序的时候在文库的两端添加了接头序列;同时测序的时候并不是每一个碱基都会准确测...
四 利用R进行定量分析(建议使用Rstudio-server) library('DESeq2') countdata <- read.table('CountMatrix.csv', row.names = 1,stringsAsFactors = T,check.names = F) #CountMatrix.csv文件左上角为空 head(countdata) coldata <- read.table('sample_table.txt',row.names = 1,stringsAsFactors = T)...
本文介绍RNA-seq的具体分析流程。 1、cutadapt去接头 我们拿到的测序数据一般是带有接头的fastq格式文件,需要用cutadapt把接头去掉。具体代码如下: #cut NAT sample#-u 20(正值u表示切除R1的前20个碱基) -u -30(负值u表示切除R1的前20个碱基)/#-U 20(正值U表示切除R2的...
2. 原始数据处理 在本篇中,我们将介绍单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据的“预处理preprocessing”步骤。尽管这是常见的术语,但似乎有点用词不当,因为此过程涉及几个步骤,这些步骤在开始下游分析之前至关重要。 在这里,我们将主要将此处理阶段称为“原始数据处理raw data processing”,我们的重点将放在数据分析阶段,该...
RNA-Seq最新的研究包括单细胞测序和固定组织的原位测序。 文库制备 RNA的cDNA文库制备通常包括如下几个步骤:RNA提取和分离、RNA类型选择和消化、cDNA合成。但不同的平台可能会有所不同。 分析 转录本组装 有两种策略将测序数据用于转录本组装: 重头组装:这种方法不需要参考基因组来重组转录组,并且通常用于基因组未知、...
一、DESeq2、edgeR、limma的使用 强烈建议查看官方说明书进行这三种差异分析的学习,链接在文章末尾给出。 注意,这三个包都需要输入counts进行分析,不能用tpm、fpkm等归一化后的数据。 承接上节RNA-seq入门实战(三):在R里面整理表达量counts矩阵和RNA-seq入门实战(二):上游数据的比对计数——Hisat2+ featureCounts...