质量控制:首先需要检查RNA-seq数据的质量,可以使用FastQC等工具对原始数据进行质量评估,这一步也可以使...
RNA-seq数据分析可以分为四个主要步骤:质量控制、比对、表达量计算和差异表达分析,接下来一一进行介绍~ 质量控制:首先需要检查RNA-seq数据的质量,可以使用FastQC等工具对原始数据进行质量评估,这一步也可以使用R语言中相关的R包来进行,以下是一个使用例子: # 安装 fastqc install.packages('fastqc') # 运行fastqc ...
# samtools view -b Seq_Data_ChimericAligned.sortedByCoord.out.bam chrHBV > Seq_Data_Aligned.sortedByCoord.out.bam 5、采用Picard提取junction文件 # cut -f 10 Seq_Data_ChimericChimeric.out.junction > Seq_Data.junction.ids # java -jar /path/to/file/picard.jar FilterSamReads I= Seq_Data_Ch...
目前的版本是1.1.4,可以看到红色框内部指出gfold软件特别适合当没有生物学重复的情况下的RNAseq的数据分析。该软件称尤其适合做无重复样本的差异分析,它对foldchange 的计算考虑到posterior distribution,即克服了pvalue评估显著性的缺点,同时也克服了 fold change 在评估低counts 数的gene时的缺点。 软件功能 主要是5...
图1. RNA-seq常规分析流程 叨叨完毕,进入正题。 进入尔云后,打开“测序数据处理”模块,我们会看到图2的结果。在这一模块,我们可以完成RNA-seq数据分析的前两步: 1、数据质控和过滤低质量数据; 2、基因组组装,计算基因表达量。对于上面两部,尔云又根据是双端测序还是单端测序,分了两块。以edgeR为例,输出的DEGs...
一、分析软件 众所周知,BCR和TCR的表达信息虽包含于转录组数据中,但其表达的mRNA占全部mRNA的比例往往较低。因此,需采用特定的软件来完成免疫组库信息的提取和后续分析。其中,经典的免疫组库分析软件MiXCR[1]可以通过调用rnaseq-cdr3模块来实现免疫组库分析。此外,哈佛大学刘小乐团队专门开发了对应的分析工具TRUST4...
RNA-seq的一般流程是这样的 RNA-seq 流程图,图源网络,侵删 mRNA-seq 测序的最原始结果是核苷酸序列,文件大小在4-10GB之间,分析起来相当的繁琐,分析也不是一般的小本本能跑起来的,好在一般来说,我们从测序公司拿到的数据,已经是经过比对和Mapping之后的结果,公司给这个样子的表格: ...
R语言如何处理GSE数据 r语言rnaseq 数据gsea分析 geo读取表达矩阵 RNA-seq R语言方法一:1.从geo页面直接下载表达矩阵,然后通过r读取表达矩阵 2.利用getgeo函数读取表达矩阵 3.利用geo自带的geo2r,调整p值为1,获取探针和基因名的对应关系 1 #http://zouyawen.top/2020/10/09/%E8%BD%AC%E5%BD%95%E7%BB%...
掌握了这门手艺,不但可以深入挖掘自己的数据,丰富论文内容,也可以使得普通的RNAseq变成一个极具性价比的技术,毕竟价格只是单细胞测序的几十分之一。当然,如果自己连测RNAseq的钱都没有,也可以挖掘GEO等数据库的RNAseq数据,分析一下免疫浸润,结合自己感兴趣的基因,寻找课题思路。