by:superqun一、流程概括RNA-seq的原始数据(raw data)的质量评估linux环境和R语言环境raw data的过滤和清除不可信数据(clean reads)reads回帖基因组和转录组(alignment)计数(count )基因差异分析(Gene DE…
samtools index seq_sorted.bam #对排序后对bam文件索引生成bai格式文件,用于快速随机处理。 至此一个回帖到基因组对RNA-seq文件构建完成。这个seq_sourted.bam文件可以通过samtools或者IGV( Integrative Genomics Viewer)独立软件进行查看。在IGV软件中载入seq_sourted.bam文件。 可以很直观清晰地观察到reads在基因组中...
与bulk RNA-seq一样,相对RNA丰度通常用于比较单个细胞之间的基因表达谱;因此,scRNA-seq数据通常采用global-scaling方法进行归一化,其中scaling factors是为bulk RNA-seq开发的,这部分抑制了技术效应。Popular global-scaling methods for bulk RNA-seq include transcript per million (TPM), upper quartile (UQ) normal...
g. 将raw count除以每列的标准化因子,得到标准化后的矩阵。 看起来有些复杂,但其实你只要输入count,这个软件一步就能完成。你只要记得,deseq2只是一个差异分析的软件,就是类似于做方差分析的软件一样,只不过其通过log变换和中位数挑选来排除异常值的影响。 deseq2矫正的原理可以看原北卡罗来纳大学教堂山分校的...
rawdata analysis: cellranger quality control, reduction and cluster: scanpy regulon analysis: pySCENIC trajectory prediction: scVelo metabolic analysis: scFEA General tasks of single‑cell RNA‑seq data analysis scRNA-seq的典型数据分析步骤一般可以分为三个阶段:原始数据处理和QC,适用于几乎所有scRNAseq...
RNA-Sequencing (RNA-Seq) has revolutionized the field of genomics, providing unprecedented insights into gene expression patterns. The basic workflow for RNA-Seq data analysis involves several crucial steps, each crucial for extracting meaningful information from the raw sequencing data. 1. Quality Cont...
转录组测序(RNA-Seq)的研究对象是特定细胞在某一功能状态下所能转录出来的所有mRNA的总和。新一代高通量测序技术能够全面快速的获得某一物种特定组织或器官在某一状态下的几乎所有转录本序列信息,从而准确地分析基因表达差异、基因结构变异、筛选分子标记(SNPs或SSR)等生命科学重要问题。
Current best practices in single-cell RNA-seq analysis: a tutorial 摘要 这篇文章主要阐述了一个典型的单细胞 RNA-seq 分析的详细流程,包括了以下流程: pre-processing -数据预处理 quality control
前面我出了一个学徒作业,下载表达矩阵后绘制PCA图及热图,然后理解作者给出的RPM和raw_counts的差异,详见:理解RNA-seq表达矩阵的两个形式很意外,12月学徒肖一僧居然吭哧吭哧的完成了,吓我一跳!让我们看看他的表演以下是正文收到大佬的作业,第一次投稿。大佬的题目如下:通过一篇science文章,理解两种RNA-seq表达矩阵在...
⑵Hisat2比对(新建文件夹result_data,将RNA-seq的测序reads使用hisat2比对) (3)Mapping结果(HISAT2) 7使用samtools转化文件格式 samtools将sam文件转成bam文件,并且排序,为下游分析做准备 8使用StringTie组装定量 ⑴stringtie评估表达量(计算表达量并且为DEseq2...