RNA-Seq（RNA sequencing），也称为全转录组测序，是一种利用深度测序技术来研究样本的RNA组成的技术。这种技术能够提供关于细胞中RNA存在性和丰度的信息，可以用来鉴定和量化在特定时间点或条件下所有类型的RNA分子，包括mRNA、非编码RNA和小RNA。RNA-Seq开始于RNA的抽取和纯化。接着，通常会使用一
Notestar包是一个基于 targets包所开发的便于记录的笔记系统包,适用于平常的数据分析项目中,具体使用可参考示例教程[9]。 12、paint - data.frame彩色打印包[10] 13、MetBrewer - 纽约大都会艺术博物馆大师级作品的配色方案[11] 调色板的灵感来自于纽约大都会艺术博物馆的作品。所选作品来自不同的时期、地区和媒...
00 ref NCBIM37.genome.fa.gz #参考基因组fasta文件 gencode.vM1.annotation.gtf.gz #参考基因组注释gtf/gff文件 01 rawdata SRA #原始SRA数据 *sra fq #转换后的fastq数据 *fq/fastq 02 clean_data qc_1 #原始数据的质控结果 qc_2 #过滤后数据的质控结果 trim #过滤后的数据 *val.fq.gz 03 align...
在本课程中,我们将使用“Rich Data”来表示通过组合来自多个来源的信息而生成的数据。例如,您可以通过在R中创建一个对象来制作Rich Data,该对象包含单细胞RNA测序实验中跨细胞的基因表达矩阵,还包含有关如何进行实验的信息。我们将在下面讨论的SingleCellExperiment类的对象就是Rich Data的一个例子。 3.12.3SingleCell...
01.raw_data#用于存放原始数据02.fastq#用于存放fastq格式数据03.fastqc#用于存放QC结果04.trinity_result#用于存放trinity结果 数据处理的顺序:01.raw_data>02.fastq>03.fastqc>04.trinity_result 1.下载SRA 先cd到01.raw_data目录下,执行以下命令(二选一): ...
让我们看看我们的图表作为散点图看起来是什么样子。 > ggplot(data = counts, mapping = aes(x = cell1, y = cell2)) + geom_point() 现在我们可以看到,cell1和cell2中的基因表达似乎没有任何相关性。考虑到我们是随机生成计数的,这并不太令人惊讶。
使用adata.write('data/pancreas.h5ad')进行存储，稍后可以用adata = scv.read('data/pancreas.h5ad'...
15、BS831 Genomics Data Mining and Statistics 课程材料 该课程将学习代码和材料融合在一个R包中,方便学习。课程包括7个模块:1) Introduction to Genomics Analysis; 2) Data Preprocessing and Quality Control; 3) Comparative Experiments based on Microarrays and Linear Models (LM); 4) Comparative Experiments...