一般研究人员会把自己的样本(实验组/对照组)送到测序公司进行测序,然后测序公司会返回给我们一个fq.gz文件,如下. 每个样本都有两条链的测序数据 *_1.fq.gz 和 *_2.fq.gz , 我们要把他们单独放在一个文件夹下作为一个样本进行后续分析。 fq.gz.png 1.下载fastq.gz rawdata wget url 2.每个样本创建一个...
1)检测并定量样品的转录组水平 2)检测RNA alternative splicing 3)检测transcript isoform 4)检测gene mutation 3.RNA-Seq实验的基本流程? 所有的RNA-seq实验都遵循类似的方案: 1)从目标样品中分离总RNA(根据要分析的RNA类型,通过设计特定引物类型来富集mRNA,microRNA,lincRNA或保留全部RNA等) 2)逆转录为 cDNA 3...
Trimmomatic,无论转换得到,或者是公司测序后返还的 Fastq.gz 数据往往是原始数据,通过 FastQC 可以判断,随后进行质量控制,如去除接头和低质量碱基,于是有插件,详细见:Trimmomatic | 点点点,测序原始数据质控,技能√gethttps://mp.weixin.qq.com/s/Gmazcogi2KBNkv7J4hXh9Q Kallisto,RNAseq 数据的基本分析和目的,就...
RNA-seq的数据分析是比较简单基础的分析,大概流程就是处理下机的fastq数据(trimmomatic),比对到人类基因组(hisat2)然后统计每个基因上出现的counts数(featureCounts),接下来在R里进行差异表达分析(DEseq2)找出差异表达基因再进行一些富集分析(clusterprofiler)。 因为前几天刚好处理了一批60个样本的RNA-seq数据,我把每...
可以看出,基因1在两组样本中差异不大或者没有差异;基因2在正常组中基本不表达,而在变异组中表达量很高,二者差别甚大;基因3有差别但比较小 RNA-seq主要的3步 Step1 构建测序文库 分离RNA=》将RNA打断成小片段=〉将小RNA片段反转录成DNA=》加接头
countdata <- read.csv("countdata.csv") #countdata.csv是提取了上一步的counts数据以及gene length rownames(countdata) <- countdata[,1] countdata <- countdata[,-1] kb <- countdata$length / 1000 count <- countdata[,1:8] rpk <- count / kb tpm <- t(t(rpk)/colSums(rpk) * 1000000) fp...
salmon是一款不通过序列比对就可以快速完成生物学定量的RNA-seq数据分析工具。它的使用流程包括两步:1.建立索引 2.对reads进行生物学定量(quantification)。所以,如果我们使用salmon工具来做生物学定量的话,会非常的快速简洁。以下是代码流程: First step:使用salmon < index >选项对转录组建立索引 ...
5.1 GO富集分析: #Go classification#Go enrichment>library("stringr")#后面出图的参数str_wrap需要这个包ego_cc<-enrichGO(gene=gene.df$ENSEMBL,OrgDb=org.Hs.eg.db,keyType='ENSEMBL',ont="CC",pAdjustMethod="BH",pvalueCutoff=0.01,qvalueCutoff=0.05)ego_bp<-enrichGO(gene=gene.df$ENSEMBL,OrgDb=...
2.2 数据降维聚类的流程 主要流程为:log:Normalize --> FindVariableFeatures --> ScaleData --> RunPCA --> FindNeighbors --> FindClusters --> RunTSNE/RunUMAP 2.2.1 log : NormalizeData project<- NormalizeData(object = project, scale.factor = 10000) ...
文献流程: 1.比对 2.有参转录本组装 3.无参转录本组装 4.三代长reads获取转录本 5.转录本定量 6.差异表达 7.突变分析 8.RNA编辑 9.融合基因检测 再详细的内容可以看文献,这里就不在赘述了。 文献工具总结: 注:其中包含了一些软件或工具的重要参数设定 ...