今天给大家介绍密苏里大学许东教授和俄亥俄州立大学马勤教授的团队发表在Nature Communications上的一篇文章 “scGNN is a novel graph neural network framework for single-cell RNA-Seq analyses”。单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 被广泛应用于揭示组织、生物和复杂疾病的异质性和动力学,但其分析仍面临多个重大挑战,包括...
rnaseq?snp?等等 RunType:声明数据处理级别,一般只用到两个,stddata代表level3,analyses代表level4 Date:数据在firehose中的处理日期,一般都用最新的,latest [disease_cohort, ...]:声明要下载的癌症类型,诸如acc,blca等等 简言之,就是啥数据,啥级别,啥日子,啥肿瘤,多写几遍就OK了。 数据至此就下载完了,接...
该研究成果已发表于Nature Communications期刊上,文章题为“scGNN is a novel graph neural network framework for single-cell RNA-Seq analyses”。 文章发表于Nature Communications上 scGNN的开发是为了用于寻找有效的细胞和基因表达。该...
RNA-Seq数据,在这里指的是基于NGS测序技术,在转录组水平对样本中基因表达进行定量,得到的counts数据,比如HTseq,hisat2,RSEM等上游定量分析软件得到的counts矩阵。 得到样本基因表达数据后,我们通常会对不同样本分组,然后进行差异表达分析,将基因表达变化与表型联系起来,解释与表型...
RNA-seq 分析内容包括序列比对、转录本拼接、表达定量、差异分析、融合基因检测、可变剪接、RNA 编辑和...
[1]Chen X, Yang X, Xie J, Ding W, Li Y, Yue Y, Wang L. Biochemical and Comparative Transcriptome Analyses Reveal Key Genes Involved in Major Metabolic Regulation Related to Colored Leaf Formation in Osmanthus fragrans 'Yinbi Shuanghui' during Development. Biomolecules. 2020 Apr 4;10(4):549...
今天给大家介绍密苏里大学许东教授和俄亥俄州立大学马勤教授的团队发表在Nature Communications上的一篇文章 “scGNN is a novel graph neural network framework for single-cell RNA-Seq analyses”。单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 被广泛应用于揭示组织、生物和复杂疾病的异质性和动力学,但其分析仍面临多个重大挑战,包括...
这是一个python包, Aggregate results from bioinformatics analyses across many samples into a single report,支持58种生信分析软件的结果整合。 ### multiQC (python3.5) ### cdresult/QC sourceactivate python3.5### activate python3.5 environment #conda install -...
为了解决这个通量限制,产生较高容量的转录组数据,Amit及其同事开发出一种大规模并行RNA-seq工作流程,能够同时破译数百甚至数千个转录组,而不需要特定的标记,相关研究结果发表在今年4月份的《Science》杂志。这一工作流程的关键是,能够收集单细胞样本,然后barcode和多重RNA-seq反应。