在RNA-Seq数据分析中,FineBI可以提供强大的数据可视化和分析功能。FineBI是帆软旗下的一款商业智能工具,能够帮助研究人员对大规模数据进行深入分析和挖掘。通过FineBI,研究人员可以轻松创建各种图表和报表,进行实时数据监控和分析,提升数据分析的效率和准确性。FineBI支持多种数据源的集成和处理,为RNA-Seq数据分析提供了...
RNA-Seq,即RNA测序技术,也称为转录组测序技术,是一种通过观察基因表达来分析整个基因组的技术。主要测序对象包括信使RNA(mRNA)、微RNA(miRNA)和非编码RNA(ncRNA),用高通量测序技术进行测序分析,反映出它们的表达水平。🚀 高通量测序技术 高通量测序技术(High-throughput sequencing),也称为“下一代”测序技术(Next...
RNA-seq数据分析通常包括以下几个步骤:数据预处理、序列比对、定量分析、差异表达分析、功能注释和可视化。其中,序列比对是RNA-seq数据分析的关键步骤之一,因为它直接影响到后续的基因定量和差异表达分析。序列比对的目的是将测序获得的reads(短序列片段)与参考基因组或转录组进行匹配,从而确定这些reads来源于哪些基因或转...
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...
🔍 深入探索RNA-seq转录组学数据分析的奥秘!从原始fastq数据开始,为您的生物研究提供全方位的分析支持。📈 数据分析流程: 1️⃣ 测序数据质量评估:确保数据的准确性和完整性。 2️⃣ 比对分析:将测序数据与参考基因组进行比对,揭示基因表达模式。 3️⃣ 基因定量与差异分析:精确测量基因表达水平,发现...
📂 读取数据 首先,我们需要读取公司返回的RNA-seq数据。通常这些数据会以TPM(Transcripts Per Million)格式存储。我们可以使用R语言中的read.csv函数来读取这些数据。🔄 预处理 在进行分析之前,我们需要对数据进行一些预处理。这包括去除重复的行名、过滤掉表达量为0的基因以及低表达基因。我们可以通过dplyr包中的...
RNA-seq数据分析,一文搞定! Bulk RNA-seq数据分析是NGS数据中最为直接和简单的一种。以下是详细步骤: FastQC:首先使用FastQC进行质量控制检查。 STAR alignment:进行STAR比对,注意选择paired或single-end模式。每次更新STAR版本时,记得重新生成index,否则可能导致比对失败。 Samtools转换:将sam文件转换为bam格式。 HTSeq...
RNA-seq数据分析 判断测序的质量 分析的第一步,一般是先把测到的RNA片段,先mapping(比对)到基因组上。在比对完后,可以先看一下,有多少RNA片段是在靠近基因的5'端位置,又有多少片段在是靠近基因的3'端位置。 上图就是把所有的基因,都按其外显子的长度拉直,然后归一化到“0 - 100”的长度。看比对上的片段...
📚 RNA-Seq数据分析是一个复杂但关键的过程,从原始数据的质控到最终的可视化分析,每一步都至关重要。以下是一个详细的RNA-Seq数据分析流程,帮助你从原始数据一步步走向科学发现:1️⃣ 原始数据质控:确保数据的完整性和准确性,为后续分析打下基础。2...