相关性热图(correlation heatmap)通过计算每对样本间基因表达量的相关性,展示不同样本在基因表达上的相似性或差异性。可用于: 样本质量控制:相似的样本应具有较高的相关性,异常的样本可能会表现出较低的相关性。 群体结构分析:同一实验组的样本应表现出较高的相关性,而不同实验组的样本则可能表现出较低的相关性。
通过将Illumina 的短读长RNA-Seq与PacBio的长读长Iso-Seq结合 (并且可能还与ONT方法结合),在保留转录本定量质量的基础上,可以增加RefSeq注释的全长转录异构体检测的数量、灵敏性和特异性。尽管当前长读长RNA-seq方法实验成本更高,但它们可以检测短读长方法所遗漏的转录异构体,尤其是那些难以测序但与临床相关的区域...
short-read RNA-seq结果很稳定,对RNA-seq的short-read测序技术多次测试比较发现,其平台内和平台间的相关性都很好。然而在样本准备和计算分析阶段有一些步骤也会引入偏好性。这些限制会影响特定生物问题的解释,比如正确地识别和定量一个基因的多个转录异构体。这一局限与研究特别长或特别多变的转录异构体尤其相关。如...
通过将Illumina 的短读长RNA-Seq与PacBio的长读长Iso-Seq结合 (并且可能还与ONT方法结合),在保留转录本定量质量的基础上,可以增加RefSeq注释的全长转录异构体检测的数量、灵敏性和特异性。尽管当前长读长RNA-seq方法实验成本更高,但它们可以检测短读长方法所遗漏的转录异构体,尤其是那些难以测序但与临床相关的区域...
qPCR通过对 PCR 扩增反应中每一个循环产物荧光信号的实时检测从而实现对起始模板定量及定性的分析。Benchmarking of RNA-sequencing analysis workflows using whole-tranome RT-qPCR expression data发现转录组不管采用何种方法分析,RNA-seq与qPCR相关性都只在80%左右。
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...
⑤ WGCNA的标配热图 ,模块相关性展示 ⑥ 对感兴趣模块的基因进行批量GO分析 ⑦ 感兴趣模块绘制热图 ⑧ 提取感兴趣模块的基因名, 导出基因至 VisANT 或 cytoscape作图 简单来说,WGCNA其实相当于是对多个复杂分组进行的差异分析,用于找寻不同分组/表型的特征基因模块,从而进行下一步分析(如可以对模块内的基因进行GO富...
RNA-seq 生物学重复相关性验证 根据拿到的表达矩阵设为exprSet 1、用scale 进行标准化 数据中心化:数据集中的各个数字减去数据集的均值 数据标准化:中心化之后的数据在除以数据集的标准差。 在R中利用scale方法来对数据进行中心化和标准化 1scale(data, center=T, scale=F)23其中,center为T,表示数据中心化45...
另一种思路是已经有了目标细胞类型,可以同时进行单细胞和普通转录组的测序,然后通过相关性分析对单细胞注释和bulk RNA-seq计算相关系数,这是一种验证单细胞注释的可靠方法和思路。最后有了目标细胞类型后,我们也可以对细胞类型的关键基因在bulk RNA-seq中查看表达量高低,多一种方式验证结果的可靠性。
构建一个函数来实现展示基因表达量相关性的功能,它主要完成3件事情,根据输入参数提取出进行分析的数据集,将这个数据集作为参数传入corrgram函数,然后将生成的图形输出。corrgram()函数自动会对传入的数据集变量进行相关分析,然后生成图形,所以我们没必要在此之前用cor函数处理。