RNA-seq可以做的大都是相关性研究,通过比较找到一些差异,从基因表达上给你的课题指明一定的方向,一般来说,单独做RNA-seq,有如下几个常见的目的。 1. 如果你的样本是实验组与对照组的关系,那么寻找差异基因是关键,这可以通过RNA变化来推测蛋白的差异。找差异基因的软件有很多,上面说的处理count的软件都可以。(这里...
也就是说,测rRNA,它得到的数据,并不能为实验者提供什么有用的信息,而mRNA才是RNA当中信息含量最丰富的那个部分。 我们一般的RNA-seq要测的,也是mRNA的各种变化,所以,在实验过程当中,我们一般要把核糖体RNA先去掉。然后再进行建库测序。 去除核糖体RNA,并进行建库的方法有许多种。目前应用最广泛的是illumina公司的...
通过ggplot2软件绘制基因差异表达火山图,使用DESeq2软件生成的matrix.counts.matrix.PR_vs_SR.DESeq2.DE_results为输入文件,该文件内geneid、sampleA、sampleB、baseMeanA、baseMeanB、baseMean、log2FoldChange、lfcSE、stat、pvalue、padj等信息,将其导入R语言中,提取1,6,7,8,9,10,11列,然后设置数据的行列名...
第一部分:将RNA-seq数据映射到参考基因组上 第二部分:将RNA-seq数据映射到参考转录组上,并且生成基因表达矩阵,用于第三部分分析 第三部分:使用DESeq包鉴定差异表达基因(成对), 第四部分:对差异基因进行后续的GO和KEGG注释 1 目标 RNA-Seq 模块的目标是说明如何处理和分析 RNA-Seq 数据以识别差异表达基因 (DGE...
Reads mapping通常是深度测序数据分析的第一步。基于深度测序技术,RNA-Seq产生的reads在长度、数量、质量等方面与基因组重测序产生的DNA reads具有相似的特性。例如,它们都存在长度短、数量多、质量参差不齐、错误率高等问题。 然而,RNA-Seq测序数据也有其自身的特点,因为它来自RNA转录本。具体来说,在从DNA到mRNA的...
对于每个基因,使用中位数回归估计整块和单细胞RNA-seq数据集在归一化前后的计数与测序深度关系。(a)左图显示了在一个大的RNA-seq数据集中对3个基因未归一化表达与对数测序深度估计回归,不包含零测量值,低、中、高表达定义分别为非零未归一化测量...
【生信技术】测序数据差异表达分析|导入、加载、整理、分析,RNA-Seq数据的差异分析操作,跟着操作你就对了, 视频播放量 21567、弹幕量 3、点赞数 213、投硬币枚数 129、收藏人数 838、转发人数 69, 视频作者 解螺旋官方频道, 作者简介 医生科研成长平台,私信后台发送“训
从已知的测序数据中获取基因表达的均值与离散程度作为负二项分布的参数 构建样本信息,包括基因数目、样本数目、差异表达程度和样本分组等 基于负二项分布模拟基因表达数据 Mean-Dispersion Estimation 首先,我们从2010 Nature发布的RNA-seq数据中,获取真实基因表达的均值(mean)与离散程度(dispersion),以此作为我们模拟表达的...
RNA-seq测序数据,差异基因富集出通路,仔细查阅通路占比,比如细胞焦亡的相关信号通路占比高,代表细胞发生细胞焦亡的概率很大,如果做二元研究则可以先选出目标B,B为明星分子,A为创新性高的目的基因,细胞B与细胞焦亡相关且有很多报道,且B在测序数据差异基因中高表达有显著差异,也就是细胞焦亡相关基因与测序数据中高表达...
protocol首先从原始RAN-seq数据入手,先经过质控fastqc,之后检测rRNA占比,去除杂的reads之后进行数据处理;使用HISAT2将读段匹配到参考基因组上,可提供注释文件;StringTie进行转录本组装,估算每个基因及isoform的表达水平;所有的转录本merge的数据再一次被呈递给StringTie,重新估算转录本的丰度,提供转录本reads数量的数据给下...