RNA-seq高级分析有哪些? RNA-seq高级分析,你知道哪些,赶紧随着小编去学习吧。 1. 基因共表达网络分析(Weighted Gene Co-Expression Network Analysis, WGCNA) 基因共表达网络是基于基因间表达数据的相似性而构建的网络图,图中的节点代表基因,具有相似表达谱的基因被连接起来形成网络。通过构建基因共表达网络,可以深入...
四海八荒都在找寻的RNA-Seq高级分析 作者:美吉生物 自古套路得人心啊,做生信数据分析总不能所有的分析思维都要靠自己来总结吧,而分析的思路又恰恰是最重要的。看到这篇文章总结的很全面,适合精读!特快马加鞭来相送~ 1. 基因共表达网络分析(Weighted Gene Co-Expression Network Analysis, WGCNA) 基因共表达网络是...
样本水平分析:转录组相似性 基因水平分析:基因表达动力学 转录水平分析:转录本重构和定量 外显子水平分析:选择性剪接中的外显子包含率 7.RNA-seq高级分析有哪些? 基因共表达网络分析(Weighted Gene Co-Expression Network Analysis, WGCNA) 基因集富集分析(Gene Set Enrichment Analysis, GSEA) 时序分析 基因融合分析...
除了高级分析之外,安诺转录组还包含了更加全面准确的标准分析内容,如差异表达分析、蛋白互作网络分析、GO功能和KEGG通路分析、可变剪切分析、转录因子分析、变异分析等。 安诺医学转录组更是华丽升级,增加转录本水平定量及差异分析、融合基因分析、癌症数据库注释等,高级分析涵盖新生抗原分析和基因组转录组联合分析。介绍了...
4、分析流程:单细胞上游流程偏向于固定,但是下游流程可以做很多的个性化以及高级分析,如:时序分析、细胞通讯分析、转录因子分析以及RNA速率分析等等;对RNA-seq而言,上游分析有很多分析方法如正常的定量分析、变异分析、可变剪接分析以及基因融合分析等等,并且下游分析也有很多。综上所述,RNA-seq上游分析目前来说要比单细胞...
这份指南覆盖了RNA-seq数据分析的所有主要步骤,比如质量控制、读段比对、基因和转录本定量、差异性基因表达、功能分析、基因融合检测、eQTL图谱分析等等。研究人员绘制的RNA-seq分析通用路线图(标准Illumina测序),将主要分析步骤分为前期分析、核心分析和高级分析三类。前期预处理包括实验设计、测序设计和质量控制。核心分析...
总结:该研究通过RNA-seq+IPA高级生信分析承上启下,发现了RAB3C促进结直肠癌发生发展的作用机制可能是通过调控IL-6来实现的,锁定了IL-6信号通路作为机制研究的的方向。 吉凯基因可提供RNA-seq机制研究套餐(一站式服务), 吉凯基因提供各种高通量组学检测:转录组测序、基因组测序、单细胞测序、代谢组和蛋白组检测、表...
5.8 差异表达基因蛋白互作分析 5.9 基因相关性网络分析 高级信息分析 基于SC3 软件进行的细胞轨迹、差异表达分析。 定制化信息分析 可结合客户的需求,协商确定定制化信息分析内容。 4. RNA-seq测序送样建议 基于10X Genomics平台的高通量单细胞RNA-Seq测序产品,接收的样本类型如下: 1) 处理好的细胞悬液。 客户需寄送...
对得到的差异基因进行下游的数据分析,包括利用GO/KEGG/Drug等数据获取差异基因所关联的已知的生物意义、功能,对经典研究进行深入探索和佐证或者推翻。 可以利用诸如GSEA、String等对通路进行深入探究。 7)高级分析 现在比较流行的利用ML(或者DL)来对大数据进行深度挖掘,寻找内在的关联模式,个人经验现在高影响力的文章主要...
对得到的差异基因进行下游的数据分析,包括利用GO/KEGG/Drug等数据获取差异基因所关联的已知的生物意义、功能,对经典研究进行深入探索和佐证或者推翻。 可以利用诸如GSEA、String等对通路进行深入探究。 7)高级分析 现在比较流行的利用ML(或者DL)来对大数据进行深度挖掘,寻找内在的关联模式,个人经验现在高影响力的文章主要...