1、基因差异表达分析。目前认为归一化是DGE分析之前的关键步骤,因为批次效应的存在可能源于不同测序深度或不同实验中的各种特定方案偏差。RPKM, FPKM和TPM是三个最常用的单位用于RNA-seq数据的基因表达测量,它们消除了总测序深度和基因长度的影响。 RPKM和FPKM之间的主要区别在于前者是基于单端读取的单位,而后者基于配对...
因此,10X ScRNA-seq通常关注亚群特异上调表达的基因。而10X ScRNA-seq一般存在几十组亚群,因此差异比较一般采用1对其他组(其他组细胞合并为一组)的策略。 当然,如果研究人员关注特定两组子亚群细胞的差异(例如,比较上皮细胞中分化出的两个子亚群的差异),那么分析策略则比较类似常规RNA-seq,将同时关注彼此上下调的基因。
在常规RNA-seq项目中,一般样本不多,实验处理效应组合数通常不会超过10种(例如,2类病人× 3个时间点取样 = 6种处理组合),因此每个实验处理效应在所有因素的总体效应中占比都比较大,属于效应比较大的因素。 另外,实验批次效应,离群样本等也属于比较大的效应。以上的效应都易于被PCA获取,因此 PCA的方法可以良好地...
基因表达信息的统计 差异分析表达富集分析(GO/KEGG等数据库注释) 常见内容:(基于不同需求基本都有的) 基于转录本的可变剪切统计 新转录本探索及注释 转录本结果优化 融合基因分析 SNP分析 lncRNA分析 蛋白互作网络分析 转录因子相关分析
RNAseq实验数据分析全流程及常见问题详解 如果你正在遭受如下的困扰: 对课题无从下手, 不知道如何入门RNAseq数据分析 没接触过linux系统, 不熟悉数据分析软件的操作应用 完全不知道关键分子该如何筛选 那么课程“RNAseq数据分析全流程”将是您解决问题的“金钥匙”。
今天小编从统计学角度分别介绍下样本,基因,转录本和外显子水平相关的RNA-seq分析工具。 一、样本水平分析:转录组相似性 1、相关分析是测量生物样品转录组相似性的经典方法。最常用的度量是Pearson和Spearman相关系数。该分析首先计算任意两个生物样本之间归一化基因表达的成对相关系数,得到相关矩阵。用户可以将相关矩阵(...