提到RNA-Seq差异表达分析,大家首先想到的癌症与癌旁组织的表达差异分析。然而如果想探究不同时间下对目标产生的影响,此方法便失去作用,那么便出现了时序RNA-seq。今天我们为大家介绍一个可以做时序RNA-seq分析的R包maSigPro。 首先我们看下其安装还是需要借助bioconductor库进行安装,具体步骤参见以前的教程,我们呢不在...
此外,构建通常需要指定整个过程开始的初始或等效的根细胞。 11.2 拟时序的建立 伪时间构建通常遵循一个常见的工作流程:第一步,将超高维单细胞数据投影到较低维的表示上。这一过程通过观察动态过程在低维流形上进展而得到证实。在实践中,伪时间方法可能依赖于主成分或扩散成分(例如扩散伪时间 (DPT) 。接下来,伪时间...
Zhao et al. (2016)基于RNA-Seq的GSEA分析揭示了STK39基因的表达与非小细胞肺癌相关的过程和通路显著相关,表明STK39基因参与了非小细胞肺癌的发生和发展,其可作为潜在的生物标记(图2)。 图2 基于RNA-Seq数据所做的基因集富集分析 3. 时序分析 是指对相同样本在一个时间段的不同时间点的基因表达水平进行测量,...
2. db/db心房基因表达谱及共表达网络分析结果 文通过对12、14和16周龄左心房组织进行时序RNA-seq分析来确定心房组织中基因表达的变化。通过GO分析确定了具有生物学意义的基因,进一步利用基因共表达网络和基于K-核算法分析了8个显著谱中的81个基因,以确定哪个基因在DM介导的AF中起核心作用。其中MAPK10的表达程度最...
其实,时序分析是一个常见的分析方法。时序分析的核心思想是通过分析基因表达量随时间的变化,找出表达趋势一致的基因集。然后对这些基因集进行GO(基因本体论)和KEGG(京都基因与基因组百科全书)功能富集分析,从而挖掘不同时间点的基因功能。简单来说,STEM分析的实现步骤如下:...
RNA-Seq 分析流程:多时间点样本分析实战(一) 小鱼爸 2023-07-12 简介 了解基因表达的时序动态变化是生物学的一个基本问题。此教程提供了多时间点数据的分步实战流程:(1)数据集的质量控制和标准化;(2)进行差异表达分析;(3)时序数据的聚类;(4)用GO term和KEGG通路富集分析解释聚类簇。作为实战流程,我们应用的数...
(2016)基于RNA-Seq的GSEA分析揭示了STK39基因的表达与非小细胞肺癌相关的过程和通路显著相关,表明STK39基因参与了非小细胞肺癌的发生和发展,其可作为潜在的生物标记(图2)。 图2 基于RNA-Seq数据所做的基因集富集分析 3. 时序分析 是指对相同样本在一个时间段的不同时间点的基因表达水平进行测量,以观测该样本在...
首先作者根据GO富集分析黑色素瘤肿瘤细胞的功能特征,并根据功能特征将黑色素瘤肿瘤细胞分为5个主要亚群(Signature1-5)。然后拟时序分析显示,5个肿瘤细胞亚群处于不同的发展状态(Signature2和3的细胞群可能是原始的肿瘤细胞,Signature1、4和5的黑色素瘤细胞处于发展的中期,分化较好)。
通过对RNA-seq数据进行系统化的生物信息学分析,我们能够获得如下结果: 1)观察疾病发生过程中病灶部位内部的转录组变化; 2)基于基因表达谱时序分析技术观察疾病发生过程中病灶部位转录组的连续变化过程,确定与疾病发生相关的基因类,该分析要求客户提供多个时间节点的数据; ...