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...
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...
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。...
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,由于我们在创建结果表阈值时将 alpha 参数设置为 0.05:FDR < 0.05(即使输出显示 p 值 < 0.05,也使用 padj/FDR)。让我们从 OE 与对...
说明：⼈类基因组中，AT配对，GC配对，⾼等⽣物中GC含量会略低于AT含量。所以好的测序结果应该 是A与T平⾏且接近，G与C平⾏且接近，AT平⾏线所占⽐例略⾼于25%。通常测序⼀开始或者结束的时候，会 有⼀些含量的突然变化，属于正常的测序bias。Pat2⽤于展⽰RNA-seq测序数据是否来源于RNA ...
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...
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...
做过scRNA-seq的都知道,Seurat包中有一个PercentageFeatureSet函数可以计算每个细胞中比对到线粒体的UMI/read Count比率。如果把组织当作一个细胞来看待,能不能计算线粒体的read Count在整个测序样本中的比率呢? 1. 导入Count基因表达矩阵 matrix <-read.csv(myfiles[1],sep =",",header=T,row.names=1,check...
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包也可以用来分析RNA-seq数据,但主要用于分析芯片数据,现在用的人不多了。当然如果用泊松分布来做差异表达分析的话,也存在缺点,可能会忽视生物学样本间的个体差异。 阿凡亮 2020/04/13 4.2K0 RNA-seq入门...
RNA-seq中,KEGG通路图是将差异表达基因所处的通路信息进行展示。 对于有参考基因组的物种,转录组测序获得的差异基因构建KEGG通路图时可以选择物种特异性通路图(Organism-specificpathway map),物种相关的通路节点以绿色背景的方框表示。 节点(矩形框)代表某一基因、该基因编码的酶及这个酶参与的反应。框中的数字 ...