与使用外部参考数据集通过相似性来表示数据中的细胞不同，CSS 首先对每个待整合的单细胞 RNA 测序样本进...
Patch-seq 技术在测量神经元 RNA 时易受周围细胞 RNA 污染，scProjection 分析显示非神经元细胞 RNA 丰...
在进行RNA-seq数据的分析时，可以根据具体的研究目的选择不同的方法。如果目标是进行定性分析，可以采用反转录PCR（RT-PCR）来检测特定的RNA分子是否存在及其相对丰度。而对于定量分析，则有多种选择。例如，可以通过Western印迹技术来检测RNA转录的蛋白质产物的量。此外，还可以通过提取全RNA并使用电泳技术来...
本研究对已发表的来自于1063只狗的1361个RNA-seq数据进行二次挖掘,样本类型来自于血液、淋巴结和其他实体组织,其中,613个为肿瘤样本。数据分析采用TRUST4和MiXCR两种软件分别进行。数据分析主要涉及两种软件结果的比较、TRAV和TRBV基因使用、新的V基因及分型鉴定、CDR3长度及motif保守性分析、克隆扩增及多样性分析,以及...
单细胞分析的一个关键技术进步是barcode的发展,它允许大规模并行化,同时保持成本最低。barcode被添加到在逆转录过程中的RNA分子中,允许识别单个细胞和独特的分子。分析的第一步是生成一个数据矩阵,由转录本数据库从原始测序文件生成一个barcode(细胞)。对于10×基因组学数据,CellRanger(表1总结了文中提到的工具,方法...
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: ...
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...
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。
分析DAP-seq与RNA-seq数据是一个复杂的过程,但可以拆分为几个关键步骤来理解。 对于DAP-seq数据,我们首先要进行数据质控和过滤,去除低质量的reads和接头序列,确保数据的准确性。接着,我们会利用这些clean data进行参考基因组序列比对,找出测序获得的reads在基因组上的具体位置。比对完成后,我们会生成一个bam文件,并...
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%...