案例1: 基于RNA-seq数据构建中国最大人群的脑胶质瘤免疫组库数据库[3]中国脑胶质瘤基因组图谱计划（CGGA，Chinese Glioma Genome Atlas）拥有脑胶质瘤相关的最大规模的RNA-seq数据，以及匹配的临床和基因型信息。为探究中国人群脑胶质瘤免疫组库特征，本研究纳入了CGGA的913个脑胶质瘤患者RNA-seq数据，并根据IDH1/2...
三. 上述几个标准都符合后,我们就可以开始对数据进行分析了,首先是看你的分析目的。 RNA-seq可以做的大都是相关性研究,通过比较找到一些差异,从基因表达上给你的课题指明一定的方向,一般来说,单独做RNA-seq,有如下几个常见的目的。 1 如果你的样本是实验组与对照组的关系,那么寻找差异基因是关键,这可以通过RNA...
而我们一般的RNA-seq测序数据分析流程算法,基本上都是基于short-read(短读长)技术所产生的数据文件 目前,我们可以从Short Read Archive(SRA)数据库获取的RNA-seq数据中,有超过95%的数据是由Illumina公司的short read测序技术所产生的 其分析过程可以用下面的路线图表示 Conesa et al. Genome Biology (2016) 该路线...
RNA-seq转录组数据上游分析 主要参考视频RNA-seq转录组数据分析入门实战01-Linux操作技巧主要参考推文合集Linux (qq.com)本教程使用了生信技能树的服务器,个人体验很不错,性价比极高,推荐 01.Linux操作技巧 前期准备: 下载Xshell netsarang.com/zh/free-f 下载Xftp 在进行linux操作之前请一定确保自己熟悉shell语法...
#差异表达分析 dds=DESeq(dds) #sizeFactors(dds) res<-results(dds) res<-res[order(res$padj),] #table(res$padj<0.01) #将DEG转换为数据框格式,并去掉含NA的行 DEG<-as.data.frame(res) DEG<-na.omit(DEG) ###火山图### library(ggrepel) #确定差异表达倍...
RNA-seq数据的比对是将测序数据进行映射,将序列转化为基因或转录本表达量的过程。常用的比对软件有Hisat2、STAR、Bowtie等。在进行比对时,需要注意以下几点:2.1. 选择合适的比对软件:不同的比对软件有不同的优缺点,需要根据实际情况选择。2.2. 建立比对数据库:使用正确的参考基因组和转录组数据库进行比对。2.3. ...
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...
数据可视化是RNA-seq数据分析的重要环节,旨在通过图表和图形直观地展示分析结果。常用的可视化工具包括R语言的ggplot2包、Python的matplotlib和seaborn库等。常见的可视化形式包括热图、火山图、MA图、PCA图和Venn图等。热图用于展示基因或样本之间的表达模式,火山图用于显示差异表达基因的显著性和倍数变化,MA图用于展示基因...
而我们一般的 RNA-seq 测序数据分析流程算法,基本上都是基于 short-read(短读长)技术所产生的数据文件 目前,我们可以从 Short Read Archive(SRA) 数据库获取的 RNA-seq 数据中,有超过 95% 的数据是由 Illumina 公司的 short read 测序技术所产生的 其分析过程可以用下面的路线图表示 Conesa et al. Genome Bi...
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,而不能反映细胞间的异质性。