在RNA-seq项目中,常见的结果图片包括:火山图、韦恩图、聚类热图、log2(ratios)折线图、有向无环图、散点图、代谢通路图、蛋白互作网络图等等。 本期,我们先来看看火山图、韦恩图、聚类热图和折线图。 火山图 RNA-seq中,火山图(Volcano Plot)显示了两个重要的指...
# 激活用于rna-seq的小环境 conda activate rna # 使用fastqc（若未安装，使用conda安装即可） # ...
RNA-seq数据差异表达分析 黑石物理服务器 分析转录组测序数据时,通常使用p值/q值和foldchange值来衡量基因的差异的表达水平。目前,大家普遍都认为转录组数据的read counts(即基因的reads数量)符合泊松分布。几个用于差异表达分析的R包如DESeq2和edgeR等,都是基于负二项分布模型设计的,整体而言结果相差不大。Limma包也...
两者的区别在于RPKM是单末端RNA-seq,FPKM是双末端RNA-seq,后者的两个末端均可匹配到基因组,故每个DNA片段可得到2个reads。有时候双末端中一个末端reads质量低,仅余下一个末端具有高质量的reads。FPKM记录的是DNA片段的轨迹,故配对的2个reads并不会被记录两次。...
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...
RNA-seq是一种非常可靠的方法,能够全面评估转录水平的变化。已经有无数文献证明了RNA-seq结果与传统方法的高度相关性。然而,过去人们总是用传统的qPCR方法去验证RNA-seq的结果,这似乎理所当然。早期,RNA-seq的上一代产品micro-array的结果并不总是可靠,因此需要进行验证。然而,现在RNA-seq已经成为一种久经考验的方...
我们可以简单的把这张图理解为2个样本的RNAseq结果关联度散点图。X,Y轴分别是两个样本,每个点代表一个基因在两个样品中FPKM的对数值(FPKM是RNAseq中衡量基因表达高低的常用数值)。从这张图可以观察,偏离对角线的点越多,说明样品表达量的相关性越低,重复性越差;偏离对角线的点越少,则说明样品间表达量的相关性...
RNA-seq可以检测的差异有:正常组织和肿瘤组织的之间的差异,药物治疗前后基因表达的差异,发育过程中不同的发育阶段不同的组织之间的基因表达差异,等等。 在所有检测的差异类型中,最常见的就是检测所有mRNA的表达量的差异。 同时,还可以检测 RNA 的结构上的差异。例如:mRNA的剪接方式的差异,也就是我们一般说的“可变...
2017年6月:RNA-seq 检测变异之 GATK 最佳实践流程 2019年11月:最新版针对RNA-seq数据的GATK找变异流程 并且分享了代码,就是STAR aligner 2-pass的比对,衔接上 GATK的MuTect2流程找变异位点。而且2018年6月发表在PeerJ的BIOINFORMATICS AND GENOMICS的文章标题是;《Detection and benchmarking of somatic mutations ...
RNA-seq 详细教程:结果汇总与提取(11) 学习目标 评估每次比较产生的差异表达基因的数量 从每次比较中构建包含重要基因的 R 对象 1. 汇总 为了汇总结果,DESeq2中一个方便的函数是summary()。它与用于检查数据帧的函数同名。当使用DESeq结果表作为输入调用此函数时,将使用默认阈值padj < 0.1汇总结果。但是,由于...