6G数据, 6X1024X1024X1024 位(个碱基) →虽然会有波动,会受一些随机误差影响,但是reads数很多,coverage很高,表达量的测量很准 overview: RNA-Seq ① RNA →mRNA → 反转录为DNA ② 打断为fragments ③ 加上adapter ④ pcr扩增 ⑤ 建库(双链,两条链+ - 都有) ⑥ 基因测序(双端vs单端测序) illumina 双端...
讨论的第一部分,我们也解释过,目前RNA-seq 的数据量(一般不低于2G,对于lncRNA测序,数据量一般更大)已经足以保证大部分低丰度基因的检测。而且,从本文我们可以看到,在其他条件不变的情况下,单样本数据量从100%降低到15%,差异基因的检出率(真阳性率,TPR) 降低较为平缓。所以,单样本数据量对RNA-seq定量和差异分析...
讨论的第一部分,我们也解释过,目前RNA-seq 的数据量(一般不低于2G,对于lncRNA测序,数据量一般更大)已经足以保证大部分低丰度基因的检测。而且,从本文我们可以看到,在其他条件不变的情况下,单样本数据量从100%降低到15%,差异基因的检出率(真阳性率,TPR) 降低较为平缓。 所以,单样本数据量对RNA-seq定量和差异分...
在探索性研究和非模式生物研究中,RNA-seq才是更合适的选择。 常见误区三: RNA-seq现在已经很便宜了,比基因芯片还便宜很多。 测序中收费标准之一来源于数据量(即测序深度),刚刚说了,市场上最流行的的RNA-seq服务数据量是6G/样本,即40M reads或者20M paired reads ,这时候确实比很多芯片都便宜了。但是如果希望更...
市场上最流行的的6G数据量的RNA-seq,其实就是40M reads或者20M paired reads,对于研究高表达丰度的基因来说,差不多是够用了。但是对于中、低表达丰度转录本就不够用了。 Microarray vs RNAseq 常见误区二: RNA-seq可以同时检测已知和未知基因,基因芯片只能检测已知基因,这是一个巨大的局限。
随着新一代高通量测序技术的迅猛发展,RNA-Seq技术即转录组测序技术已成为目前转录组研究的重要手段。基于Illumina高通量测序平台的RNA-Seq技术能够在单核苷酸水平对任意物种的整体转录活动进行检测,在分析转录本的结构和表达水平的同时,还能发现未知转录本和稀有转录本,精确地识别可变剪切位点以及cSNP(编码序列单核苷酸多态...
通过整合单细胞测序和 bulk RNA-seq 分析,我们确定了一个 iCAF 相关特征,该特征将 BCa 患者分为具有不同分子特征的两个亚型。该特征在预测 TCGA-BLCA、GEO-meta 和三个 ICI 治疗队列中的免疫疗法/化疗的预后方面表现出稳健性。随后的分析确定了不良预后、免疫反应受损和 M2 浸润的中枢基因 LOXL2。此外,LOXL2...
RNA-seq现在已经很便宜了,比基因芯片还便宜很多。 测序中收费标准之一来源于数据量(即测序深度),刚刚说了,市场上最流行的的RNA-seq服务数据量是6G/样本,即40M reads或者20M paired reads ,这时候确实比很多芯片都便宜了。但是如果希望更准确检测中、低丰度RNA,就需要更深度的测序保证数据可靠性,这就会导致测序成...
RNAseq原理 背景 实验设计 RNAseq 实验设计评估 RNAseq 实验需要多少样本,每个样本需要多少测序数据?RNAseq 主要考虑低丰度的基因是否能够被检测到,定量的结果是否准确。如果想要检测到低丰度表达,那么就需要足够的测序量,定量结果准确需要较多的生物学重复。
原名:Relationships of tumor differentiation and immune inltration in gastric cancers revealed by single-cell RNA-seq analyses 译名:单细胞RNA-seq分析揭示胃癌肿瘤分化与免疫浸润的关系 期刊:Cellular and Molecular Life Sciences IF:9.207 发表时间:2023年2月 ...