RNA-seq 测序深度与数据量 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... 如何入门生信之RNA-seq转录组流程之差异表达分析 南方 RNA...
在RNA-seq项目中,常见的结果图片包括: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、蛋白互作网络图等等。 本期,我们先来看看火山图、韦恩图、聚类热图和折线图。 火山图 RNA-seq中,火山图(Volcano Plot)显示了两个重要的指...
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...
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...
多组学-通过GSEA分析对 RNAseq 的数据进行解读 Gene Set Enrichment Analysis (GSEA/基因集富集分析), 是一种生物信息学的计算方法,用于确定是否存在这样一个“基因集”,能在两个生物学状态中显示出显著的一致性的差异。表达谱数据里的基因数目众多,我们需要对基因进行功能注释,看哪些基因是属于同一通路,以及该通路...
RNA-seq中,对差异表达基因进行KEGG富集分析,可以通过散点图展示。此图中,KEGG富集程度通过Rich factor、qvalue和富集到此通路上的基因个数来衡量。 横坐标是Rich factor,数值越大表示富集程度越大。Rich factor=位于该pathway term下的差异表达基因数/位于该pathway term...
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关性...
RNA高通量测序(RNA-sequencing,缩写为RNA-seq)是目前高通量测序技术中被用得最广的一种技术。 RNA-seq可以帮助我们了解:各种比较条件下,所有基因的表达情况的差异。 RNA-seq可以检测的差异有:正常组织和肿瘤组织的之间的差异,药物治疗前后基因表达的差异,发育过程中不同的发育阶段不同的组织之间的基因表达差异,等等...
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, 因此可以用来帮助研究人员即使在中等测序深度的情况下更好的...
RNA-seq中,对差异表达基因进行KEGG富集分析,可以通过散点图展示。此图中,KEGG富集程度通过Rich factor、qvalue和富集到此通路上的基因个数来衡量。 横坐标是Rich factor,数值越大表示富集程度越大。Rich factor=位于该pathway term下的差异表达基因数/位于该pathway term下的所有有注释基因数。