了解从RNA提取到获取基因表达矩阵, 既RNA-seq分析的整个流程。 1. workflow 进行差异表达基因分析的前提是,获取代表基因表达水平的矩阵。因此在进行分析前,必须知道基因表达矩阵是如何产生的。 在本教程中,将会简要的介绍从原始测序读数到基因表达计数矩阵过程中,所采取的不同步骤。下图是整个分析过程的流程图。 RNA-...
有可选的参数来使用出现在quant.sf文件中的丰度估计值或计算替代值。 对于我们的分析,需要基因水平的非标准化或“原始”计数估计来执行DESeq2分析。由于基因计数矩阵是默认值,因此我们只需修改一个附加参数即可指定获取“原始”计数值。countsFromAbundance的选项如下: no(默认):这将采用TPM中的值(作为我们的缩放值)...
一、实验流程1. RNA样品检测采用分子生物学先进设备检测RNA样品的纯度、浓度和完整性,以保障使用合格的样品进行转录组测序。 2. RNA文库构建样品检测合格后,进行文库构建,主要流程如下:… 生信狗的修...发表于转录组分析 RNA-seq:测序原理之文库构建 张一柯 【工具】IPA分析RNA-seq数据 科科打开...
理论上,任何聚类方法都可以应用于 scRNA-seq 数据,包括层次聚类和 k-means 等常用于 bulk RNA-seq 数据的方法。但由于 scRNA-seq 数据样本量通常极大(如一次 10x 实验可能包含数千个细胞),这些方法运行速度非常慢。此外,由于 scRNA-seq 数据本身的稀疏性,即便通过 PCA 等降维处理去噪,不同细胞之间的差异也难...
超详细RNASeq分析流程。教程内容:原始数据质控+原始数据清洗+数据比对+构建表达矩阵+差异数据探索+差异分析及相关可视化+GO富集分析及相关可视化+KEGG富集分析及相关可视化+GSEA分析及相关可视化 #数据分析 #生信分析 #RNA - 浩潮科技于20231110发布在抖音,已经收获了21个
375 -- 5:32 App 单细胞RNA-seq分析教程【一】测序原理 779 -- 9:56 App GEO | 12多组样本差异分析 | 差异分析 | GEO数据库 | 表达差异 | 配对样本差异分析 2226 -- 17:51 App 用GPT4进行生信分析!(中英字幕)| 单细胞分析基本流程 | 单细胞注释 | 富集分析 | GO、KEGG 7830 1 2:01 App 怎...
Bulk RNA-seq 分析的一个重要任务是分析差异表达基因,我们可以用 omicverse包来完成这个任务。对于差异表达分析而言,首先,我们可> 以先将 gene_id 改为 gene_name。其次,当我们的数据集存在批量效应时,我们可以使用 DEseq2的 SizeFactor 对其进行归一化,从统计学上,使用 wilcoxon的秩和检验或者 t-test来计算> ...
Bulk RNA-seq 分析的一个重要任务是分析差异表达基因,我们可以用omicverse包 来完成这个任务。在omicverse中,除了最简单的ttest外,在这里,我们介绍一种类似R语言中的Deseq2等包的模型来计算差异表达基因。 环境的下载 在这里我们只需要安装omicverse环境即可,有两个方法: ...
在Cell Ranger流程结束时,您会得到一个计数矩阵。如果您的单细胞RNA测序数据是通过其他技术产生的(比如使用Smart-Seq2的基于孔板的实验等),Cell Ranger流程可能就不适用了,您需要寻找其他方法来生成计数矩阵。 在本教程中,提供了两个数据集(DS1和DS2),它们都是利用10x Genomics技术生成,并且已经通过Cell Ranger进行...
对于差异表达分析而言,首先,我们可以先将 gene_id 改为 gene_name。其次,当我们的数据集存在批量效应时,我们可以使用 DEseq2的 SizeFactor 对其进行归一化,并使用 wilcoxon 的 t 检验来计算基因的 p 值。在这里,我们用一个从RNA-seq上游的定量包FeatureCounts生成的表达矩阵来演示差异表达分析的流程。我们的流程...