下面是一些关于RNA-Seq基因表达量的基本概念: 1.基因表达量的测量单位: 基因表达量通常以FPKM(每百万个碱基对的片段数)或 TPM(每百万个转录本的片段数)为单位来表示。这些单位考虑了测序深度和基因长度的因素,使得可以比较不同基因在不同样本中的表达水平。 2.表达量计算过程: RNA-Seq数据的处理包括质量控制、...
对于这样的问题,Deseq尝试对数据进行矫正(矫正因子),使表达量处于中间位置的基因表达量应该是基本相同的(即使用表达量处于中间的基因表达量值作为参照,而减少高表达基因的作用)。 Deseq: 校正因子=样本表达中位数/所有样本表达量中位数:回答了一个关键的问题:Deseq不同差异比较组间,计算得到的表达量值不同。因 ...
AveExpr是基因在所有样本中的平均表达量,t是用于t-test的,可以衡量组间差异显著性,P.value就是P值,adj.P.Val是校正过的P值,这里我用的是“BH”方法进行的校正。B是表示基因表达差异的贝叶斯统计量。这里我们基本上只用到logFC、P.value和adj.P.Val,其它可以不用管。通常我们认为|logFC|>=1,P值<0.05就算...
经过hisat2比对及格式转换之后,我们得到了多个bam文件,文件中包含了每个reads在基因组上的比对信息,下面我们要使用Stringtie将其组装并得到具体的基因表达量信息。 Stringtie介绍 StringTie 是一种快速高效的将 RNA-Seq 比对到潜在转录本的组装程序。 它使用新的网络流算法以及可选的从头组装步骤来组装和定量代表每个基因...
经过表达定量,我们已经得到了基因的表达量矩阵,下面使用R包DESeq2进行差异表达分析 关于DESeq2 DESeq2是一个为高维计量数据的归一化、可视化和差异表达分析而设计的一个R语言包。它通过经验贝叶斯方法(empirical Bayes techniques)来估计对数倍数变化(log2foldchange)和离差的先验值,并计算这些统计量的后验值。 它由...
最终获得的Rnaseq.diff.csv包含了每个差异基因在各个样品中的表达量以及差异倍数
目前最常用的,对基因表达量进行相对定量的一个指标,就是「RPKM 值」(Reads Per Kilobase of exon model per Million mapped reads),翻译成中文就是每一百万条比对到基因组上的 Reads 当中,有多少条是可以比对到某个特定基因,再除以该基因的外显子的长度所...
现在常用的基因定量方法包括:RPM, RPKM, FPKM, TPM。这些表达量的主要区别是:通过不同的标准化方法为转录本丰度提供一个数值表示,以便于后续差异分析。 标准化的主要目的是去除测序数据的技术偏差:测序深度和基因长度。 测序深度:同一条件下,测序深度越深,基因表达的read读数越多。
本文以从NCBI SRA下载的开源RNA-seq数据为例,演示基于 tophat2 和 cufflinks 的基因表达量差异分析。 Part.1 SRA数据下载与表达量分析所需软件下载安装 SRA数据简介 随着高通量测序的发展,测序价格不断下降,测序通量也不断提高,使很多实验室,可以获得大批量的数据,但是...
转录组测序是最常用的组学实验,对全谱基因定量,找到差异表达基因。RNAseq涉及到原始数据,数据质控,基因组比对,差异基因鉴定,差异基因功能富集分析,重要基因如转录因子激酶的靶基因预测等,我们用10讲的时间,全面讲解转录组测序报告,及在上百个项目中遇到的近百个常见问题。