持续分享(7大模块):【效率神器】、【生信测序】、【基础实验】、【方案设计】、【统计分析】、【翻译投稿】、【医药资讯】 充电 关注6.0万 转录组测序 1/1 创建者:非主流音痴 收藏 转录组测序(RNA-seq)分析 11.0万播放 1、RNA-seq概论 08:10 2、RNA-seq原始数据质控 05:19 3、基因表达定量 08:00 ...
无参转录组测序：对于没有参考基因组的物种进行转录组测序，首先对测序reads进行拼接，之后识别拼接结果中...
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...
所以好的测序结果应该是A与T平行且接近,G与C平行且接近,AT平行线所占比例略高于25%。通常测序一开始或者结束的时候,会有一些含量的突然变化,属于正常的测序bias。 Pat2用于展示RNA-seq测序数据是否来源于RNA 花了大价钱完成RNA测序,获得的数据如果不是来源于RNA,就等于钱白花了。所以,测序数据与参考序列的比对分析...
转录组测序数据分析流程 转录组生物信息分析流程见下图: 这是一个基础的转录组分析流程,包括样品间相关性分析、PCA(主成分) 分析、火山图制作、差异表达基因的筛选、GO/KEGG 富集分析、GSEA 富集分析 、wikipathway富集分析、reactome富集分析、蛋白互作分析、免疫浸润分析等,更多功能还在持续扩展完善中。 2.相关性分析...
转录组是在特定时空条件下细胞中基因转录表达产物,广义的转录组包括信使RNA,核糖体RNA,转运RNA及非编码RNA,狭义上是指所有mRNA的集合,转录组分析能够获得不同基因的表达情况。 1. 数据来源 假设有两个不同组织(PR和SR),每个组织各区三个样本,一共六个样本,利用illumina平台进行转录组测序,得到双端测序数据。数据...
介绍转录组测序中常用的基因丰度计算软件及数据标准化(FPKM、RPKM、TPM等)的思想。RSEM基于比对思想计算转录组丰度(结果有FPKM,TPM两种),Kallisto和salmon软件基于k-mer计算转录组基因定量丰度(结果仅有TPM)。小云在这里带领大家一起学习,喜欢的可以关注我们哦,有
转录组是指一个细胞、组织或生物体在特定条件或状态下转录的所有RNA集合。RNA-Seq利用新一代测序技术，通过测序细胞或组织中的所有RNA，分析其种类和丰度，从而获得基因表达的全景图。转录组测序的主要步骤包括：RNA提取、构建文库、测序和数据分析。二、转录组测序的主要步骤 RNA提取：从样本（如细胞、组织、血液等）...
靶向RNAseq(转录组测序技术) 融合基因是癌症发生的主要原因。其快速准确的诊断能够指导临床行动,但是目 前分子诊断方法在分辨率和通量方面都受到抑制。荧光原位杂交 (FISH) 和实时定量聚合酶链反应 (RT-PCR) 尽管敏感度较高,但是只能检测单个融合基因。此外这些方法不能够识别新的融合基因伴侣或者解析复杂的结构重组。
而RNA-seq技术则是近年来兴起的一种高通量测序技术,逐渐替代了传统的microarray技术,成为了研究转录组学的主流方法之一。 二、RNA-seq的原理 1. 测序库构建 在进行RNA-seq实验之前,首先需要构建测序库。通常采用聚合酶链式反应(PCR)或者DNA和RNA的逆转录(Reverse Transcription)来将RNA转录成双链DNA,并添加barcode...