3.TPM+TMM 矩阵 上述步骤是进行数据的标准化和处理,构建合适的表达矩阵,TPM和TMM是不同的矫正方法,形成如下的数据格式 差异表达分析 操作步骤 1.DESeq2 有生物学重复时使用。用于寻找组间显著表达变化的基因,DESeq2主要使用负二项分布的模型来进行差异分析。 2.edgeR 无生物学重复时使用。edgeR是一个研究重复计...
第一步:先将测序深度标准化,分别计算出每个样本的总reads数(为了使数值可读性更好,下面的计算中我们用10代表million),然后将表中数据分别除以总reads数即可,这样就得到了reads per million. 如下表2: 表2 第二步:基因长度的标准化。将表2的read per million直接除以基因长度即可,如表3: 表3 这里,就算出来RPK...
contrasts_file:差异表达分析样本对照表路径 TRINITY_HOME:trinityrnaseq软件包路径 DE_METHOD:所选择的差异表达分析方法 可根据需求修改文件位置或者参数 到此,我们已经配置完运行snakemake流程的所有设置 5 运行snakemake snakemake --cores 10 (运行!睡个觉查看结果) ...
脚本利用mamba环境的可移植性，确保流程在不同环境中的兼容性。你需要下载并配置mamba，然后激活和管理环境，同时通过修改config.yaml配置文件来适应你的具体需求。在配置完成后，只需运行snakemake，坐等分析结果，同时提供流程图以便跟踪。总的来说，snakemake4RNAseq简化了转录组分析的复杂过程，让研究人员能...
笔记内容摘要:RNA-seq转录组基础知识与标准分析流程,简单记录学习过程。 转录组分析是对样本转录产物RNA的深入挖掘研究。通常情况下,植物的表型差异可能由许多因素控制,其中包括基因的转录环节,不同基因的转录情况有所不同,可能会使表型发生变化。 差异表达分析是对mRNA测序后获得表达矩阵,研究不同基因的表达量差异,除...
笔记内容摘要:基础知识与标准分析流程,简单记录学习过程。 转录组分析是对样本转录产物RNA的深入挖掘研究。通常情况下,植物的表型差异可能由许多因素控制,其中包括基因的转录环节,不同基因的转录情况有所不同,可能会使表型发生变化。 差异表达分析是对mRNA测序后获得表达矩阵,研究不同基因的表达量差异,除此之外,还有功能...
在RNA-seq的分析中，需要对基因或者转录本的read counts数进行标准化过程。因为落在一个基因区域内的read counts取决于基因长度和测序深度。当基因长度越长，测序深度越深，则落在该基因的read counts越多。 当进行基因差异表达的分析时，往往是在多个样本中比较不同基因的表达量，如果不进行数据标准...