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。
🔧 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。 数据分析:用featureCounts结合注释文件,将转录本构建出来,...
为了用RNA-seq数据比较样品间表达水平,必须把短reads转换成表达定量。这个过程的第一步就是read映射或比对。最简单的,映射工作就是找到 短read与参考序列已知的唯一位置。然而,真实情形中参考序列从来不是所测序RNA的实际生物源的完美表示。除了样品特异的属性如SNPs和 indels之外,还要考虑来自剪接过的转录组而非基因组...
#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...
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)...
尽管Illumina是目前主流的RNA-seq平台,但Pacific Biosciences(PacBio)和Oxford Nanopore(ONT)能在完整的RNA分子反转录为cDNA后进行单分子长读长测序。因为消除了short RNA-seq reads需要的组装步骤,可以解决short reads测序相关的一些问题。例如:序列比对的模糊性降低,可以鉴定更长的转录本,这些有助于更好地检测转录异构...
嘿,大家好!今天我们来聊聊RNA-seq中的一些比对相关名词,特别是BLAST这个工具。学完之后,别忘了给大表哥点个赞哦! BLAST:基本局部对齐搜索工具 🔍 BLAST,全称Basic Local Alignment Search Tool,是一种常用的序列比对工具。它的主要任务是通过局部对齐算法,找出两个序列之间的相似性,从而判断它们的同源性。简单来说...
RNA高通量测序(RNA-sequencing,缩写为RNA-seq)是目前高通量测序技术中被用得最广的一种技术。 RNA-seq可以帮助我们了解:各种比较条件下,所有基因的表达情况的差异。 RNA-seq可以检测的差异有:正常组织和肿瘤组织的之间的差异,药物治疗前后基因表达的差异,发育过程中不同的发育阶段不同的组织之间的基因表达差异,等等...
2 reads计数,得到表达矩阵 数据准备已经完成,接下来要使用htseq-count对数据进行reads 计数。 Usage:htseq-count [options] <sam_file> <gff_file> 注:这里最好使用ensembl的基因组注释文件,小鼠注释文件下载地址。但是也可以用前面下载过的gencode注释文件。
RPM适合于产生的read读数不受基因长度影响的测序方法,比如miRNA-seq测序,miRNA的长度一般在20-24个碱基之间。 RPKM/FPKM (Reads/Fragments per kilo base per million mapped reads) RPKM/FPKM方法:10^3标准化了基因长度的影响,10^6标准化了测序深度的影响。FPKM方法与RPKM类似,主要针对双末端RNA-seq实验的转录本...