count / 总reads数 FPKM v.s. TPM 两者的区别在于计算的顺序不同。 数学上其实是一致的,但是实际运用中,由于除不尽、近似等缘故,造成误差。调整计算顺序后,有助于减小误差。 举例:RNA-Seq分析|RPKM, FPKM, TPM, 傻傻分不清楚? 结论 RNA-seq分析时,一般使用TPM更为准确。
#在string官网下载prepDE.py3脚本对所有组装结果进行转录本基数可以得到reads计数矩阵 python prepDE.py3 -iall_sample_list_e.txt-ggene_count_matrix_e.csv\ -ttranscript_count_matrix_e.csv-v #以下是利用salmon软件直接进行RNA-seq结果比对和计数(salmon处理周期短但对内存需求巨大建议用服务器运行) #获得...
Reads mapping通常是深度测序数据分析的第一步。基于深度测序技术,RNA-Seq产生的reads在长度、数量、质量等方面与基因组重测序产生的DNA reads具有相似的特性。例如,它们都存在长度短、数量多、质量参差不齐、错误率高等问题。 然而,RNA-Seq测序数据也有其自身的特点,因为它来自RNA转录本。具体来说,在从DNA到mRNA的...
最后我们小小地展望一下RNA-seq的未来,如单细胞和空间转录组是否也会是以后的常规分析,在什么情况下long reads会替代short reads RNA-seq。不过篇幅有限,本文对RNA-seq分析还是有照顾不到的地方,比如典型的有非编码转录组,原核转录组和表观转录组。 图一:short-read,long-read和direct RNA-seq技术和工作流程 图...
Reads mapping通常是深度测序数据分析的第一步。基于深度测序技术,RNA-Seq产生的reads在长度、数量、质量等方面与基因组重测序产生的DNA reads具有相似的特性。例如,它们都存在长度短、数量多、质量参差不齐、错误率高等问题。 然而,RNA-Seq测序数据也有其自身的特点,因为它来自RNA转录本。具体来说,在从DNA到mRNA的...
RNA-seq文库的测序读长分配到每个样本上的话,每个样本会测到平均20-30 million条读长(reads)(也就是常说的20-30M条读长),数据经过处理后,使用这些读长对每个基因或转录本进行定量,最后再用统计学方法来统计基因的差异。短读长RNA-seq方法很稳健,并且通过对短读长测序技术的大范围比较发现,这种技术在平台内和...
历史上那些经典的RNA-Seq数据比对软件 我们知道,mRNA 因为可变剪切丢失了内含子,因此不能像 DNA 数据那样简单地比对到基因组上。 如上图所示,mRNA reads 比对到基因组可能出现 3 种情况: read 完全比对到 1 个 exon 内(红色) read 跨越 2 个 exon(蓝色)...
RNAseq001 转录组入门(1):资源准备 前面的五章我们分析的是人类mRNA-Seq测序的结果,一般而言RNA-Seq数据分析都要有重复,而文章中有一个样本缺少配对数据,所以还是选用小鼠的数据把流程再来一遍 1.数据下载及质控见前文 2.比对 # HISAT2比对 for i in {59..62};do hisat2 -t -x /mnt/e/Work/bioinfo...
🔧 RNA-Seq的步骤 构建序列文库:将RNA打断成小片段,并反转录成DNA,然后加上接头,进行PCR扩增。 比对到参考基因组:将测序得到的reads比对到参考基因组上,找出它们在基因组上的位置。 回帖:根据比对结果,将reads回帖到基因组上,得到它们的原始位置和表达量。
使用Illumina技术检测的short reads来发现新的转录本是RNA-seq分析中的一个挑战。通常来说,短reads很少会跨越多个剪切位点,这就很难直接推断出一个转录本的整体长度。 此外,转录的起始和终止位置也比较难识别,一些像GRIT的工具,通过合并5'端的信息可以提高异构体识别的准确性。其他如Cufflinks、iReckon、SLIDE和StringT...