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...
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...
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...
8、Path-Act-Network分析 采用KEGG数据库记载的信号通路上下游调控关系,进行Path-Act-Network绘制,得到宏观上的显著性信号通路的上下游调控关系。 9、共表达网络分析(Co-Exp-Network Analysis)高级分析 基于GO Analysis和Pathway Analysis得到的显著性条目,以及研究者感兴趣条目,以这些条目中基因的表达值为研究目标,进行...
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...
scRNA-seq的典型数据分析步骤一般可以分为三个阶段:原始数据处理和QC,适用于几乎所有scRNAseq数据集的基础数据分析,以及针对特定研究场景量身定制的高级数据分析。而基本的数据分析步骤包括数据归一化与整合、特征选择、降维、细胞聚类、细胞类型标注和标记基因鉴定。高级数据分析任务包括轨迹推断、CCC分析、轨迹推断和TF活...
scRNA-seq的典型数据分析步骤一般可以分为三个阶段:原始数据处理和QC,适用于几乎所有scRNAseq数据集的基础数据分析,以及针对特定研究场景量身定制的高级数据分析。而基本的数据分析步骤包括数据归一化与整合、特征选择、降维、细胞聚类、细胞类型标注和标记基因鉴定。高级数据分析任务包括轨迹推断、CCC分析、轨迹推断和TF活...
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...
29:17 LncRNA-seq报告解读 吉凯基因 1150 1:07:36 环状RNA研究之实验设计及功能验证 吉凯基因 22:38 0基础入门—非编码RNA的研究策略与方法 吉凯基因 33:10 这些单细胞转录组高级分析你一定要试一试 吉凯基因 01:06 小鸡不是蛋黄变的吗? 三阁故事馆 ...
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...