重排的结果是让A基因的头,接到了B基因的身体上,这样就产生了融合基因。 上图为一个癌细胞中的融合基因的示意图。 上图是高通量测序测到融合基因的图。可以看到这10几个Reads都横跨在这个融合基因的交接点的两侧,由此证明了这个癌细胞当中有这么一个融合基因。 点突变: RNA-seq还可以找出点突变,下图是一张泡泡...
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...
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...
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...
我们可以简单的把这张图理解为2个样本的RNAseq结果关联度散点图。X,Y轴分别是两个样本,每个点代表一个基因在两个样品中 FPKM 的对数值(FPKM是RNAseq中衡量基因表达高低的常用数值)。从这张图可以观察,偏离对角线的点越多,说明样品表达量的相关性越低,重复性越差;偏离对角线的点越少,则说明样品间表达量的相...
可变剪切的RNA-Seq分析最大的局限在于非常依赖测序深度; 作者在这里提出DARTS, 通过整合先验的RNA-Seq证据以及深度学习预测结果来推断不同生物学样本中的差异可变剪切; DARTS利用公共数据库中的大量的RNA-Seq数据通过深度学习提供可变剪切调节的knowledge base, 因此可以用来...
RNA-seq数据分析完全指北-11:Spladder分析可变剪切 拖更了好久,有没有一年?我自己都不知道了 可变剪切,即alternative splicing, 指的是在mRNA前体到成熟mRNA的过程当中,不同的剪切方式使得同一个基因可以产生多个不同的转录本, 最终产生不同的蛋白质。由于结构决定功能,而序列决定结构,可变剪切可能会对蛋白质功能...
1.1 结果文件解读 1.2 序列比对 1.3 结果文件解读 1.4 格式转换并排序 (二)StringTie 转录本组装 2.1 输入文件 2.2 命令行格式及命令选项 2.3 结果文件解读 2.4 合并得到非冗余转录本(可选) (三)准备差异表达分析文件 (四)DESeq2 分析差异表达基因 RNA- seq 的数据处理主要分为以下几个过程: 1. 测序数据质控...
向DESeq2结果添加注释 我们有一个显着差异表达基因的列表,但我们可以看到的唯一注释是Ensembl基因ID,它不是非常有用的信息。 有许多方法可以添加注释。一种方法是使用org.Mm.eg.db包执行此操作。该套餐是每6个月重建一次的有机体级套餐之一。这些封装列在Bioconductor 的注释部分,并以与常规Bioconductor封装相同的方...