3、cuffquant定量结果 4、cuffdiff差异分析结果 5.接下来用r做差异表达基因 ##Tools preparationif(!requireNamespace("BiocManager", quietly =TRUE))install.packages("BiocManager")BiocManager::install("DESeq2")library("DESeq2")##The count data preparation mode:characte...
在本文中,我们将介绍RNA-seq数据分析的一般流程,包括数据预处理、基因表达分析和功能注释等步骤。 1. 数据预处理。 首先,我们需要对原始的RNA-seq数据进行质量控制(QC)。这包括使用软件如FastQC来评估测序数据的质量,检测是否存在低质量的碱基或测序错误。接下来,我们需要对数据进行去除接头(adapter trimming)和过滤低...
4. mRNA Quantification 命令行参数 htseq-count\-mintersection-nonempty\-igene_id\-rpos\-sno\-gencode.v22.annotation.gtf 5. mRNA Expression HT-Seq Normalization 表达标准化 由HT-Seq产生的RNA-Seq表达水平reads计数使用两种类似的方法标准化:FPKM和FPKM-UQ。标准化值应仅在整个基因集的上下文中使用。如果...
RNA质量检查 在开始cDNA文库制备之前,必须检查提取的RNA的完整性。传统上,通过查看核糖体RNA条带,通过凝胶电泳评估RNA的完整性;但这种方法既费时又不精确。已有的生物分析仪系统可以快速评估RNA完整性并计算RNA完整性值 (RIN),这有助于RNA质量的解释和重复。从本质上讲,RIN提供了一种方法,可以以标准化的方式相互比...
5. 基因表达定量分析 利用featuresCounts软件,对reads进行精确的计数,最后将所有样本的reads数合并为一个文件,将RNA-Seq_Practice_countstable文件导出,根据FPKM和TPM的计算公式定量 每个基因在每个样本中的表达量。利用网站(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene)将基因ID转化为Gene description,从而了解其功能和相关信...
学习生信代码的朋友可以直接跳转到下面2.7 实战案例,有完整和详尽的代码和分析流程。 2. 原始数据处理 在本篇中,我们将介绍单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据的“预处理preprocessing”步骤。尽管这是常见的术语,但似乎有点用词不当,因为此过程涉及几个步骤,这些步骤在开始下游分析之前至关重要。 在这里,我们将主要将...
RNA-seq是一种高通量测序技术,能够检测样本中不同基因的表达水平,广泛应用于生物学、医学和农学等领域。随着测序技术的不断发展和测序成本的降低,RNA-seq数据量也越来越大,因此,优化数据分析流程和提高数据分析的效率和准确性至关重要。1. 数据质量控制RNA-seq数据质量控制包括以下几个方面:1.1. 序列质量评估:通过...
文章里是以前的分析记录,现在看来参考意义不大,目前常有的RNA-Seq分析流程是: hisat2比对,stringtie提取表达量信息和基因区reads数,Deseq2分析显著差异表达基因;详细的流程网上有很多,我这里就不赘述了,有个要注意的就是,显著差异表达基因分析时注意排除低reads分布的基因,一般是处理前后reads数总和大于10,当然还可...
mRNA-seq数据分析 1. 使用fastQC及multiQC对原始测序结果进行质控 2. bowtie2去除测序数据中rRNA --约去除0.2%的rRNA数据 3. hisat2进行参考基因组比对 --全比对率高于94%证明测序数据质量较好 4. samtools转换文件格式 5. featureCount对基因表达数据进行定量 ...
RNA-seq分析流程之数据质控多组学之家 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多564 -- 2:31 App RNA-seq流程-转录本组装与输出表达矩阵 3561 -- 1:47:46 App 第六课 马尔可夫链蒙特卡洛方法 1789 -- 3:31:25 App 【R语言教程】R语言入门到实战,这一个视频就够了!小白轻松入门,附源码+...