DEApp 是一个用来对 RNA-seq 进行差异表达分析的工具。在这个工具当中,我们可以上传 RNA-seq 的原始数据进而基于不同的分组来进行差异表达分析。在DEApp当中,可以使用edgeR, limma以及DESeq2三个主流的算法来进行差异表达分析。同时也可以对三个算法的差异分析结果进行整合。 工具使用 在差异表达分析方面,除了基本的...
这里我们进行广泛的RNA-seq工作流的研究分析,不仅包括表达分析,我们的工作还包括了评估的RNA variant-calling,RNA编辑和RNA融合检测技术。更为独特的是我们对二代RNAseq和三代Isoseq技术都进行了研究,39个分析工具,~ 120种组合,涉及15个样品与各种生殖系、癌症和干细胞的数据集的~490种分析。我们报告了各流程性能...
3. 分析框架和工具介绍 3.1 单细胞分析框架和强大系统 如前所述,获得计数矩阵后,探索性数据分析阶段开始。由于数据的大小和复杂性,需要专门的工具。虽然在单细胞分析的早期,...
此外,rMATS-turbo生成的替代剪接配置文件,包括替代剪接事件的RNA-seq读数和估计的PSI值,可用于自定义的下游分析,比如在纳入复杂设计矩阵时识别与疾病进展相关的替代剪接事件,或者使用人群规模的基因型和RNA-seq数据识别剪接定量性状位点。重要的是,rMATS-turbo是与生物体无关的,并已应用于多种动物和植物。 rMATS-turbo...
单细胞RNA测序(scRNAseq)及分析方法正在快速发展,并且已经出现了560多种软件工具,其中一半专门用于数据处理,例如聚类、排序、降维或标准化。随着新测序技术的发展,以及报道的细胞、基因和细胞种群数量的增加,可用工具的数量也随之增加。由于数据处理是任何scRNAseq分析的关键步骤,影响下游分析和解释,因此对可用工具的评估...
RNA-seq 已是非常成熟且廣為使用的技術,各種分析工具也不斷的被發展、進化與發表。2017 年在 Nature Communications 上發表的文章『Gaining comprehensive biological insight into the transcriptome by performing a broad-spectrum RNA-seq analysis』以 short- (illumina) & long-read (PacBio) 對 15 個樣品 (正...
这是17年7月5日published online的文章,总结了关于RNA-seq分析的众多工具,其中早先的tophat2+cufflinks和新出的hisat2+stringtie的比较是一个侧重点,就目前RNA-seq分析来看,许多公司和实验室已经采用了hisat2+stringtie流程来分析各自的数据,结果较好,而且节约了很多分析时间。
这三篇文章分别介绍了三种新工具:HISAT、StringTie和Ballgown。它们分别取代了Salzberg之前开发的早期工具,为RNA-Seq的原始读取到差异表达分析提供了一种全新的方式。 HISAT全称为Hierarchical Indexing for Spliced Alignment of Transcripts,由约翰霍普金斯大学开发。它取代Bowtie/TopHat程序,能够将RNA-Seq的读取与基因组进...
alona:一个用于单细胞RNA-seq分析的web工具 alona是一个基于网络的生物信息学服务,旨在分析单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据。该服务使用一些最流行的scRNA-seq算法执行处理、分析和可视化。使用来自PanglaoDB的标记基因将细胞注释成细胞类型。用户也可以提供自己的标记基因,而不是使用默认的标记基因。处理后的数据可以通过...
利用RNA-Seq技术来分析转录组现在是一种很普遍的方法,在我读PhD期间分析过细菌的转录组数据。做差异表达分析的基本流程是:做质量控制->利用bwa map reads到基因组上->计算各个基因上unique mapped的reads->利用DEGSeq来做差异表达分析(有空的时候我在把这个整理上来)。由于原核生物不存在可变剪接,所以无论使用bwa...