目前几乎所有已发布的mRNA-seq数据都是short-read测序所得,所以我们认为这是RNA-seq技术的常规操作,接下来讨论它的主要流程和限制。不过在转录异构体检测的研究(图一;表1)方面,不断进步的long-read cDNA测序和dRNA-seq技术将向short-read测序技术的主导地位发起挑战。 表1 short-read cDNA测序用于差异基因分析 sho...
RNA-seq数据毫无疑问是目前NGS领域被 使用最频繁的了,但是大部分科研人员对它的理解,还停留在表达量层面,尤其是基于基因的表达量,无非就是分组,然后走差异分析这样的统计学检验,绘制… 曾健明发表于生信技能树 RNA-seq数据分析基本流程(1) RNA-seq应该是生信学习的最基本的东西,但是愈是简单的东西,越容易出错,同时...
RNA-seq的技术差异低,可以从头测序(de novo)、发现新的可变剪切等, 而芯片对低表达基因的检测稳定性更好(图1,当基因表达丰度较高时(横坐标RPKM较大时),测序和芯片之间的数据质量都是非常好(纵坐标CoV即变异系数越小,数据质量越高);但当基因表达丰度变低时(横坐标RPKM较小时),RNA-seq的数据质量急剧下降, 而...
这种方法被称为3' -Digital Gene Expression (3'-DGE) RNA-Seq,这种方法的测序深度只需要3-10M。如果使用得当,相比于常规的全转录本RNA-Seq(Full-Transcript (FT) RNA-Seq),它可以帮助研究人员节约很大的成本来进行差异表达分析和定量转录组分析。 3'-Digital Gene Expression(3'-DGE)RNA-Seq是一种相对较新...
在RNA-Seq实验设计中,生物重复和测序深度是两个关键的参数,它们对数据质量和解释结果的可靠性都有重要影响。理解它们之间的权衡是实验设计的重要部分。 生物重复是指独立取样的个体数目。它对于估计生物过程中的变异性非常重要,有助于增强研究结果的统计力。更多的生物重复可以提高对实验条件下基因表达差异的检测能力,因...
RNA-seq的counts值,RPM, RPKM, FPKM, TPM 的异同 现在常用的基因定量方法包括:RPM, RPKM, FPKM, TPM。这些表达量的主要区别是:通过不同的标准化方法为转录本丰度提供一个数值表示,以便于后续差异分析。 标准化的主要目的是去除测序数据的技术偏差:测序深度和基因长度。
第二代测序技术称为高通量测序(High-ThroughputSequencing),又名下一代测序(Next Generation Sequencing NGS)。顾名思义,它们解决了第一代测序中的低通量的缺陷,同时大大降低测序成本,目前使用最广的是illumina公司的Solexa,Hiseq技术,其核心技术大致相同,介绍如下-- ...
对于人类基因组来说,外显子区域大概占到基因组的1%,大概在30M左右。一般全外显子测序的测序深度 为50X~200X,具体深度依研究目的而定,其个体之间的变异小(在VCF文件上记录着少许差异,一点点)。 转录组测序(RNA-seq): 首先转录组是指在相同环境(或生理条件)下的在一个细胞、或一群细胞中所能转录出的所有RNA...
RNA-seq测序深度 大多数实验每个样本需要5–200 M reads，具体取决于生物体的复杂度和大小。（1）快速检测高表达基因的基因表达谱实验，每个样本可能只需要5–25 M reads。（2）研究方向是获取更全面的基因表达总体信息及一些可变剪切相关的实验，通常每个样本需要30–60 M reads。（3）若要深度研究...