在过去的十年中,RNA-Seq技术迅速发展,并成为了在转录组水平上分析差异基因表达/mRNA可变剪切的不可缺少的工具,在生物学多个领域的研究中都发挥着重要作用。 掌握RNA-seq数据分析流程是目前生物信息学方向一项很实用的技能。 我们小组在“linux生物信息技术基础”课程中选择了将RNA-seq数据分析作为我们的小课题…阅读全文...
RNA-seq方法原理、数据分析、数据库及工具介绍 能够对RNA序列数据进行分析的新方法可以让我们从头开始构建转录组。 对RNA进行测序一直以来都被认为是一种发现基因的有效方法,而且这种方法还被认为是对编码基因以及非编码基因进行注释的金标准。与以前的方法相比,大规模平行RNA测序方法(massively parallel sequencing of ...
1、 原始数据产出统计 2、过滤掉低质量reads后的数据统计 3、高级生物信息分析结果报告 利用Trinity (Version: r2011-08-20) 进行de novo assembly, Trinity参数:--min_kmer_cov 2 -- min_contig_length 100 --run_butterfly。拼接后的转录本,通过PERL脚本去冗余,在同一个component ID的序列中选择最长的一个...
RNA-seq⽅法原理、数据分析、数据库及⼯具介绍RNA-seq⽅法原理、数据分析、数据库及⼯具介绍 能够对RNA序列数据进⾏分析的新⽅法可以让我们从头开始构建转录组。对RNA进⾏测序⼀直以来都被认为是⼀种发现基因的有效⽅法，⽽且这种⽅法还被认为是对编码基因以及⾮编码基因进⾏ 注释的⾦标准...
RNA-Seq reads:短片段RNA序列;Align reads to genome:与基因组数据比对;Genome:基因组;Assemble transcripts de novo:从头组装转录子;More abundant:高丰度;Assemble transcripts from spliced alignments:通过与各种剪接方案比对组装转录子;Align transcripts to genome:将转录子与基因组进行比对;Less abundant:低丰度; ...