RNA-seq 测序深度与数据量 一、数据量计算分子生物学中基本概念与单位nt=nucleotide, 即核苷酸数,通常用于描述单链,如RNA, primer等bp=base pair, 即碱基对,用于描述双链的,如DNA, 双链RNA等人类基因组有3000Mnt… zi纵笑y...发表于生物信息学... 如何入门生信之RNA-seq转录组流程之差异表达分析 南方 RNA...
推荐数据量:6Gb。 数据分析流程 结果示例 1、原始数据质控以原始数据为研究对象,采用Fastp软件对于低质量序列,未检测序列,接头序列进行过滤,并对于过滤前后数据的碱基质量、GC含量、长度分布、接头留存和Duplication比率等指标进行分析。图1中部分展示了raw data质控结果。 碱基质量结果图 注:左图横坐标代表碱基位点,纵...
RNA-seq的counts值,RPM, RPKM, FPKM, TPM 的异同 提到了RPKM值被淘汰,很多粉丝留言表示不能理解,这里解释一下不同值的异同点。 现在常用的基因定量方法包括:RPM, RPKM, FPKM, TPM。这些表达量的主要区别是:通过不同的标准化方法为转录本丰度提供一个数值表示,以便于后续差异分析。 标准化的主要目的是去除测序...
RPKM与FPKM的区别:RPKM值适用于单末端RNA-seq实验数据,FPKM适用于双末端RNA-seq测序数据。 3.TPM (Transcript per million) TPM(Transcripts Per Million) 是一种常用的基因表达量归一化方法,它将基因的表达量调整为每百万条转录本的数量。TPM 值考虑了基因的长度和测序深度,通过将每个基因的 Counts 值除以其长度,...
我们共定量了155344个转录本,Sentieon与STAR流程的定量结果完全一致。由于这些样本的数据量较小(每个RNAseq样本8.9G左右,捕获样本数据1.3G左右),STAR在定量流程中所占比重也不太大,因此提速效果不是特别明显。 基因融合 基因融合流程的搭建与检测,使用的参考标准品 (Seraseq FFPE NTRK fusion) 中包含了16个确定的...
最终获得的Rnaseq.diff.csv包含了每个差异基因在各个样品中的表达量以及差异倍数
了解RNA-seq count数据的特征 比较count数据的不同数学模型 确定最适合RNA-seq count数据的模型 了解设置生物学重复对于鉴定样本间差异的好处 1. 计数矩阵 当开始差异表达基因分析时,先从一个矩阵开始,该矩阵总结了数据集每个样本中的基因水平表达。矩阵中的行对应基因,列对应样本。在矩阵的每个位置,有一个整数值,...
1.客户样本:保证细胞量在106个以上,否则则需风险建库; 2. RNA提取:经典试剂盒快速提取法; 3. RNA质控:凝胶电泳质控→Nanodrop质控→Agilent2200质控; 4.文库构建:polyA建库; 5. 上机测序:建议选择NovaSeq测序平台,双端测序,通量大,碱基精度高,且成本低,速度快。推荐数据量:6Gb。
RNA-seq（RNA测序）是一种先进的转录组研究技术，它利用高通量测序平台来直接测量细胞中的RNA分子数量。这种技术能够提供关于基因表达的定量信息，包括未知基因的发现、已知基因的表达水平变化、以及可变剪接事件等。RNA-seq数据分析是一个复杂的过程，主要分为以下步骤：1.数据质量控制：检查原始测序数据的...
数据分析：进行数据质量控制（QC），如去除低质量reads和接头序列。将高质量reads比对到参考基因组或转录组上（常用工具有Hisat2、STAR等）。定量分析基因或转录本的表达量（常用工具有FeatureCounts、HTSeq等）。进一步分析可变剪接（alternative splicing）、新转录本发现、基因融合、突变检测等。三、转录组测序的应用 ...