RNA-seq应该是生信学习的最基本的东西,但是愈是简单的东西,越容易出错,同时也为了加强自己的理解。 测序原理: fowcell的构成为例: 1. 每个flowcell(中文意思是流动池)有8个泳道,一… vmvsc...发表于生信大杂烩 RNA-seq数据不仅仅是表达量 RNA-seq数据毫无疑问是目前NGS领域被 使用最频繁的了,但是大部分科研人员对
### 加载RNAseq数据load("TCGA-UCS-STARdata.Rdata")count=STARdata[["count"]]tpm=STARdata[["tpm"]] 我这里的演示数据,加载后的数据名称为STARdata,STARdata是一个list,包含count和tpm两个数据框。我这里查看一下前6行和前2列的数据。 再进行转换时如果需要用的基因长度那么我们要保证基因长度的信息和表...
表明对于差异基因的检测,生物学重复的影响大于测序数据量的影响。 图3:FDR<0.01时不同测序深度、重复数检测到的DE数量(edgeR) 同年,高原等[4]利用小鼠大脑中的RNA,利用HiSeq 2000测序平台进行测序,共产出38M有效reads,从中随机取出25%,50%,75%的reads,并构建4个不同测序深度的文库,分析在不同测序深度下...
转录组是指一个细胞、组织或生物体在特定条件或状态下转录的所有RNA集合。RNA-Seq利用新一代测序技术，通过测序细胞或组织中的所有RNA，分析其种类和丰度，从而获得基因表达的全景图。转录组测序的主要步骤包括：RNA提取、构建文库、测序和数据分析。二、转录组测序的主要步骤 RNA提取：从样本（如细胞、组织、血液等）...
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...
转录组测序(RNA-Seq)的研究对象是特定细胞在某一功能状态下所能转录出来的所有mRNA的总和。新一代高通量测序技术能够全面快速的获得某一物种特定组织或器官在某一状态下的几乎所有转录本序列信息,从而准确地分析基因表达差异、基因结构变异、筛选分子标记(SNPs或SSR)等生命科学重要问题。
2)单个样本的测序量 老师对测序量比较关心,主要还是由于担心低丰度基因无法检测的问题。讨论的第一部分,我们也解释过,目前RNA-seq 的数据量(一般不低于2G,对于lncRNA测序,数据量一般更大)已经足以保证大部分低丰度基因的检测。而且,从本文我们可以看到,在其他条件不变的情况下,单样本数据量从100%降低到15%,差异基...
RPKM与FPKM的区别:RPKM值适用于单末端RNA-seq实验数据,FPKM适用于双末端RNA-seq测序数据。 RPKM/FPKM适用于基因长度波动较大的测序方法,如lncRNA-seq测序,lncRNA的长度在200-100000碱基不等。 TPM (Transcript per million) TPM的计算方法也同RPKM/FPKM类似,首先使用式2计算每个基因的表达值,去除基因长度的影响。随...
我们共定量了155344个转录本,Sentieon与STAR流程的定量结果完全一致。由于这些样本的数据量较小(每个RNAseq样本8.9G左右,捕获样本数据1.3G左右),STAR在定量流程中所占比重也不太大,因此提速效果不是特别明显。 Sentieon STAR VS 开源STAR 基因融合流程的搭建与检测,使用的参考标准品 (Seraseq FFPE NTRK fusion) 中...
在RNA-seq数据中,代表了非常多的RNA,提取出特定转录本的概率非常小。这种情况泊松分布可能是最合适的。然而,这还取决于我们数据中均值和方差之间的关系。 3.1. 均值与方差 为了评估正在处理的数据的特征,可以使用与Mov10过表达”对应的三个重复样本。