额外的重复能够帮助发现异常样品;并且在后续分析前,如有必要时移除或降低异常样品的权重。确定最佳重复数需要仔细考虑几个因素,包括预期的最小变化幅度 (effect size)、组内变异、可接受的假阳性和假阴性率以及最大能用于实验的样本量,并且可以通过使用RNA-seq实验设计工具或统计功效工具进行辅助设计。(http://www.bi...
这个过程得到两种数据,一种是许许多多的碱基序列,一个是这些序列的表达频率。也就是一个是RNA是什么碱基序列,一个是RNA表达了多少量 3、由于上一步把RNA切割了,好像是一块拼图打散了,所以,这一步需要将这一个个的小块再重新拼成一个完整的图片。也就是比对,将检测到的RNA碱基序列,比对到参考基因组上,看某段...
RNA-Seq（RNA测序）是一种利用深度测序技术来测量样本中的RNA表达量的方法。在RNA-Seq数据分析中，统计学问题是至关重要的一环，特别是在模型假设和表达量差异的统计推断上。一个关键的统计学问题是：为什么RNA-Seq计数数据使用负二项分布来建模？主要原因有以下几点：1.离散性和非负性：RNA-Seq生成的...
RNA-Seq主要研究内容有:(1)检测新的转录本,包括未知转录本和稀有转录本;(2)基因转录水平研究,如基因表达量、不同样本间差异表达;(3)非编码区域功能研究,如微小RNA(microRNA)、非编码长RNA(lncRNA)、RNA编辑;(4)转录本结构研究[57];(5)转录本结构变异研究,如可变...
在微阵列芯片时代,技术重复被认为是必要的;然而,在目前的RNA-Seq技术中,技术变异远低于生物变异,不需要技术重复。 相反,生物重复对于差异表达分析是绝对必要的。对小鼠或大鼠来说,确定不同的生物样本的组成可能很容易,但确定细胞系就有点困难了。这篇文章[2]对细胞系重复给出了一些非常好的建议。
RNA-seq(转录组学)的分析流程和原理 在开始详细讲解RNA测序之前，我们先来了解一下它的基本步骤：1.建库：提取RNA，富集mRNA或消除rRNA，合成cDNA和构建测序文库。2.测序：然后在高通量平台（通常是Illumina）上进行测序（每个样本测序reads在DNA测序中，读数是对应于单个DNA片段的全部或部分的碱基对（或碱基对概率）...
gene-level的分析没必要使用stringtie，可以直接使用counts。counts确实需要经过normalization，不过不同意楼下...
其中1和3二选一就可以,因为最后需要的是基因组索引文件,索引文件是由比对软件利用基因组序列构建而来。所以 如果下载的是索引文件,就不需要自己构建了,直接使用就可以了。 如果下载的是基因组序列,需要自己先构建索引文件。 1,基因组序列: NCBI: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome/?term= ...
本研究表明,将传统组织学和免疫组化与流式细胞术、WES 和 RNAseq 相结合用于儿童淋巴瘤的常规诊断是可行的,或能提高诊断的准确性和有效性。本文提出的流程可以在必要时进行快速诊断和临床决策,并生成测序数据,为制定适应风险、研究驱动的治疗策略奠定基础。
当lncRNA X表达量升高,X就可以竞争性结合消耗更多miRNA Z,从而让更多的mRNA Y从miRNA Z的抑制效应中释放出来,进而表现为mRNA Y的丰度也提高了。反之,如果lncRNA X表达量下降,miRNA Z对mRNA Y的抑制效应将增强,导致mRNA Y丰度下降。通过ceRNA效应,非编码RNA(包括lncRNA和circRNA)可以间接调控mRNA丰度,这是非编码...