Bulk RNA-seq 分析的一个重要任务是分析差异表达基因,我们可以用omicverse包 来完成这个任务。对于差异表达分析而言,首先,我们可以先将 gene_id 改为 gene_name。其次,当我们的数据集存在批量效应时,我们可以使用 DEseq2的 SizeFactor 对其进行归一化,并使用 wilcoxon 的 t 检验来计算基因的 p 值。在这里,我们用
RNA-seq目前是测量细胞反应的最突出的方法之一。RNA-seq不仅能够分析样本之间基因表达的差异,还可以发现新的亚型并分析SNP变异。本教程[1]将涵盖处理和分析差异基因表达数据的基本工作流程,旨在提供设置环境和运行比对工具的通用方法。请注意,它并不适用于所有类型的分析,比对工具也不适用于所有分析。此外,本教程的重点...
RNAseq)-1)) print(''.join(self.structure)) 然后,假设我们的序列是放在一个fasta文件中的,我们再写一个解析读取fasta文件的python 类: class RNA: def __init__(self, fastafile): self.fastafile = fastafile """Parse a FASTA file and return a dictionary of sequences.""" def parseFasta(self...
python:conda安装 cellranger:后面用到会说概述/扫盲什么是单细胞 RNA 测序(scRNA-Seq)数据? 单细胞 RNA 测序(single-cell RNA seq,scRNA-Seq)是一种用于分析单个细胞中基因表达水平的技术。即可以在单个细胞的水平上检测 RNA 表达。传统的 RNA 测序( Bulk RNA-Seq)方法只能测量样本整体的表达水平,而不能反映细...
Bulk RNA-seq 分析的一个重要任务是分析差异表达基因,我们可以用 omicverse包来完成这个任务。对于差异表达分析而言,首先,我们可> 以先将 gene_id 改为 gene_name。其次,当我们的数据集存在批量效应时,我们可以使用 DEseq2的 SizeFactor 对其进行归一化,从统计学上,使用 wilcoxon的秩和检验或者 t-test来计算> ...
注意:读入的数据进行转置,是因为使用pydeseq2包进行分析时,count矩阵需要的是行为样本,列为基因名称,和R语言中的DESeq2包刚好相反。 读入样本信息文件: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 condition_file="data/matedata.csv"condition_df=pd.read_csv(condition_file,index_col=0)condition_df...
RNA-Seq中的质量问题既可能来自于文库准备阶段,也可能来自于测序仪测序的过程。问题包括『低质量碱基』、『序列特异性偏差』、『3'/5'位置偏差』、『PCR反应artifical』、『未被去除的adapter』、『测序污染』。大部分错误能够通过过滤、切除、误差校正、偏差校正来修正,但还有些问题不能被校正。
sc.tl.score_genes_cell_cycle函数实际上是包装了sc.tl.score_gene_list函数,执行两次操作,分别对S阶段和G2M阶段进行评分。sc.tl.score_gene_lis和 sc.tl.score_cell_cycle_genes函数是Seurat的一个端口,执行相似的操作。该算法计算...
两个月从零基础开始, 单细胞测序、chipseq、RNAseq、Atacseq 空间转录组和外显子等。 将生信内容全部学懂(理解)、学会(会敲代码分析)、学透彻(站在顶层设计角度理解)、学以致用(用到自己的标书申请和文章发表中)。 主讲老师华哥:毕业于中山...
seq = seq + input[i].replace('\n','') i +=1 Anum =0 Gnum =0 i =0 whilei <len(seq):#记录A-U和G-C的数目,其实用自带count函数即可 ifseq[i] =="A": Anum +=1 elifseq[i] =="G": Gnum +=1 i +=1 result =1