实验方法、计算方法和单分子测序的进一步发展可能有助于解析这些内部的生物差异。 结论 Wang,Gerstein和Snyder在他们的预测中认为:RNA-seq将“给真核转录组分析带来革命性变革”。但是,即使他们也可能对技术拓展应用到如此之多的RNA层面感到惊讶。今天,我们可以分析RNA生物学的许多方面,这对功能基因组的理解,研究发育...
显然,本研究以后者作为筛选标准(因为IL10和Ebi3的变化差异显著性并非最显著,见图a)。结合文献中已经报道的免疫抑制性分子,再分析本RNA-seq结果中显著改变的基因,二者交集,即可选出最佳候选基因,作为后续分子机制展开的突破口。 这里之所以选择IL10,因为其是已经熟知的典型的Th2型细胞因子,发挥免疫抑制性作用; 之所以...
鉴定差异m6A修饰后,再对差异m6A修饰进行注释、分布统计、motif鉴定等分析。 (五)mRNA基因表达水平分析 m6A-seq的input文库相当于RNA-seq文库,可以用于分析基因表达量及鉴定差异表达基因。通过定位到基因组区域或者基因外显子区的测序序列(read)的计数来...
01 MNPs干扰肿瘤组织中不同细胞亚群的表达谱2个处理组（MNP-PEG：未修饰的聚乙二醇化氧化铁磁性纳米颗粒；MNP-pHLIP：pH低插入肽修饰的聚乙二醇化氧化铁磁性纳米颗粒）和1个对照组（PBS磷酸盐缓冲液）处理的肿瘤组织进行单细胞RNA测序，一共聚类成10个cluster。其中9个可以被gene marker划分为具体的细胞亚群（图1A）...
TPM的计算方法也同RPKM/FPKM类似,首先使用式2计算每个基因的表达值,去除基因长度的影响。随后计算每个基因的表达量的百分比,最后再乘以10^6,TPM可以看作是RPKM/FPKM值的百分比。 直接说事情,我有一个基因A,它在这个样本的转录组数据中被测序而且mapping到基因组了 5000个的reads,而这个基因A长度是10K,我们总测序文...
通过这些基因的标记基因功能去确定后续研究的细胞类型,进一步通过scRNA-seq的细胞图谱剖析选择的细胞亚群的表达谱特征,再与bulk RNA-seq的差异基因关联,一步步锁定最终的核心基因。 e36feec4efd92dc5b8a68e390fdd946e.png 图1 关联分析思路一 (2)对应前文第二种关联策略,目的是对目标细胞类型进行深入解析。所以,...
刚开始主要是跟着实验室师兄师姐学了些GEO数据库的芯片数据分析,主要是利用Excel、统计软件以及在线工具分析。慢慢地,我发现只会这些是远远不够的,于是就关注了生信技能树、生信菜鸟团等公众号,希望能学习一些更专业的技能。(比如R语言编程) 我们实验室主要是需要基于GEO或TCGA数据库的转录组数据做一些下游分析,利用现...
因为篇幅有限,所以有关转录因子机制解析的相关内容,在之后的推文中再与大家详细探讨。最后,让我们一起再来回顾一下转录因子研究的整体思路吧:首先大家可以通过组学技术或酵母单杂筛库筛选出候选的转录因子;接下来可以通过生物信息学对转录因子的身份信息进行初步确认,并结合亚细胞定位、转录激活分析明确转录因子的身份;随后...
用于解析RNA结构的方法主要有两种,分别是基于核酶的方法和化学探针法。核糖核酸酶消化法于1965年首次用于确定(tRNA-Ala)RNA结构。在随后的40年中开发了化学方法,例如基于引物延伸化学分析进行选择性2′-羟基乙酰化法(SHAPE),可以在碱基对分辨率下确定的结构。但是,只有将各种核酶法和化学法与RNA-seq结合使用,才能进行...
来自组织和/或细胞群体的RNA-seq彻底革新了我们对生物学的理解,但是它无法简单地用于解析特定的细胞类型,并且不能保留空间信息,这些对于理解生物系统的复杂性都是至关重要的。使用户能够处理非 bulk RNA 的方法与标准RNA-seq protocols非常相似,但是可以解决的问题却截然不同。 单细胞测序已经揭示了在过去我们认为研究...