二.介绍完两种基本数据类型后,我们以我们用TCGA上下载的肝癌和胆管癌RNA-seq数据来举例说明一下分析过程。 我们在得到数据后,对样本的整体情况要有一个大致的判断,这样才能保证数据分析前没有问题。 各样本表达的情况。用箱线图看一下,不同样品之间的表达量的均值要相对一致。若不一致,后序要用经过标准化至均值...
二. 介绍完两种基本数据类型后,我们以我们用TCGA上下载的肝癌和胆管癌RNA-seq数据来举例说明一下分析过程。 我们在得到数据后,对样本的整体情况要有一个大致的判断,这样才能保证数据分析前没有问题。 1各样本表达的情况。 用箱线图看一下,不同样品之间的表达量的均值要相对一致。若不一致,后序要用经过标准化至...
加载演示数据TCGA-UCS-STARdata.Rdata ,该数据来自TCGA数据库,TCGA数据库里面可以直接获取TPM的数据,这里我们自己用count转换后和下载的数据进行比较,看看转换有没有差异。 代码语言:javascript 复制 ### 加载RNAseq数据load("TCGA-UCS-STARdata.Rdata")count=STARdata[["count"]]tpm=STARdata[["tpm"]] 我这里...
通路分析:通路(Pathway)是指在系统水平上完成生物的某一功能的基本单元、或者局部子网络。 KEGG(Kyoto Encyclopaedia of Genes and Genomes,《京都基因和基因组百科全书》)是目前公认的、最权威的基因功能数据库。其中的Pathway(通路)是KEGG的核心内容。目前针对Pathway的分析、注释,大多数是基于KEGG Pathway来做的。 ...
RNA-seq数据分析通常包括以下几个步骤:数据预处理、序列比对、定量分析、差异表达分析、功能注释和可视化。其中,序列比对是RNA-seq数据分析的关键步骤之一,因为它直接影响到后续的基因定量和差异表达分析。序列比对的目的是将测序获得的reads(短序列片段)与参考基因组
转录组是在特定时空条件下细胞中基因转录表达产物,广义的转录组包括信使RNA,核糖体RNA,转运RNA及非编码RNA,狭义上是指所有mRNA的集合,转录组分析能够获得不同基因的表达情况。 1. 数据来源 假设有两个不同组织(PR和SR),每个组织各区三个样本,一共六个样本,利用illumina平台进行转录组测序,得到双端测序数据。数据...
1.RNA-seq数据分析指标 Counts:这是最基本的数据形式,指的是对特定基因或转录本的读数(reads)数量。它是原始测序数据的直接结果。 CPM (Counts Per Million):即每百万计数。这是一种标准化方法,通过将读数计数除以测序总读数再乘以一百万来校正不同样品之间的测序深度差异。
四 利用R进行定量分析(建议使用Rstudio-server) library('DESeq2') countdata <- read.table('CountMatrix.csv', row.names = 1,stringsAsFactors = T,check.names = F) #CountMatrix.csv文件左上角为空 head(countdata) coldata <- read.table('sample_table.txt',row.names = 1,stringsAsFactors = T)...
转录组测序技术 (RNA-seq) 具有广泛的应用,RNA-seq数据分析主要步骤包括实验设计,质量控制,reads比对,基因和转录水平的定量,差异基因表达,可变剪接,功能分析,基因融合检测和eQTL定位等。 对于RNA-seq的不同分析方案,可根据研究目标生物及其研究目标进行设计。例如,如果基因组已知,则应该可以通过将RNA-seq reads比对到...
针对含有免疫细胞的样本，基于转录组测序数据分析BCR/TCR免疫组库即是其中一个很新颖的角度。我们知道，对于B/T免疫细胞而言，其表达两类特别的基因，即BCR和TCR，这两类基因通过重组重排形成多样性非常高的不同克隆型，其编码的蛋白分别是B细胞和T细胞实现特异性体液免疫和细胞免疫功能的关键性免疫分子，对免疫学的...