聚类分析有很多应用,比如说:我们可以分析疾病的亚型,还可以通过对多个基因在特定疾病当中的表达倾向性来找出可能的、新的、诊断用的Biomark。 GO分析: GO分析是RNA-seq分析中非常常用的一种分析。GO是Gene Ontology的缩写,Gene Ontology是一个国际化的、基因功能分类体系。这个体系用一整套动态更新的标准词汇和严格定...
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...
2.DESeq2,EdgeR和limma是三种R语言中常用的差异表达分析工具包,可以用于分析RNA-seq或microarray等高通量数据的差异表达。 DESeq2采用数据归一化和去除批次效应的方法,以消除样本之间的技术变异。负二项式分布模型:DESeq2 使用负二项式分布模型来描述基因计数数据,因为这种分布可以更好地处理RNA-Seq数据中的离散性和过...
其中，经典的免疫组库分析软件MiXCR[1]可以通过调用rnaseq-cdr3模块来实现免疫组库分析。此外，哈佛大学刘小乐团队专门开发了对应的分析工具TRUST4[2]，该软件可以兼容bulk RNA-seq、10x单细胞RNA-seq以及smart-seq2的数据分析。TRUST4的基本思想是：1）对含有V，J和C基因的候选reads进行de novo组装得到一致性conti...
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...
进行差异分析时常用limma。虽然它是针对芯片数据开发的,但也有limma-voom可以分析转录组数据 在处理RNA-Seq数据时,raw read count先被转成log2-counts-per-million (logCPM),然后对mean-variance关系建模。有两种建模方法: 1.精确权重法(precision weights)也就是voom 2.经验贝叶斯先验趋势(empirical Bayes prior ...
RNA-Seq数据,在这里指的是基于NGS测序技术,在转录组水平对样本中基因表达进行定量,得到的counts数据,比如HTseq,hisat2,RSEM等上游定量分析软件得到的counts矩阵。 得到样本基因表达数据后,我们通常会对不同样本分组,然后进行差异表达分析,将基因表达变化与表型联系起来,解释与表型...
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可以应用于以下几个方面的研究,1. SNPs;2. novel transcripts;3. alternative splicing;4. RNA editing。但归根结底,RNA-seq最主要的分析还是筛选差异基因。 常用的RNA-seq操作平台有Illumina GA/ HiSeq, SOLiD 还有Roche 454。它们都是提取RNA后,纯化,打碎,逆转录成cDNA,然后测序。测序的结果被称为shor...
理论上,RNA-Seq可以统计每种情况下细胞中的所有转录本的个数,通过测序read统计工具统计每个基因的read数,并在样本间进行比较来鉴定不同表达的基因。有许多软件包可用于此类分析,常用的工具是来自Bioconductor软件包DESeq和edgeR,这两个个工具都使用基于负二项分布的模型。