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,在这里指的是基于NGS测序技术,在转录组水平对样本中基因表达进行定量,得到的counts数据,比如HTseq,hisat2,RSEM等上游定量分析软件得到的counts矩阵。 得到样本基因表达数据后,我们通常会对不同样本分组,然后进行差异表达分析,将基因表达变化与表型联系起来,解释与表型...
上述3个方法都可以得到你的想研究的gene list,一个个找你想要的基因当然可以,不过差异基因有上千个时候就很麻烦了,通常我们会用基因富集通路的方法去找两组样本是否在某些通路上得到富集,从而在那个方向上设计实验。 四. 那么通路富集的方法有哪些呢? 1.网站Metascape,方便快捷,可选数据库。 2.网站g:Profiler,它...
缩写:ChIP-seq染色质免疫沉淀测序,eQTL表达定量基因座,FPKM片段每千碱基外显子模型每百万映射读数,GSEA基因集富集分析,PCA主成分分析,RPKMreads每千碱基外显子模型每百万读数,sQTL剪接数量性状基因座,TF转录因子,TPM每百万转录本 2. RNA-seq数据分析 RNA-seq数据分析主要步骤:质量控制,有参基因组及无参基因组的rea...
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)...
在这里,我们将主要将此处理阶段称为“原始数据处理raw data processing”,我们的重点将放在数据分析阶段,该阶段从lane-demultiplexed的FASTQ文件开始,最后得到一个计数矩阵,表示每个量化细胞内每个基因产生的不同分子的估计数量(图 2.1)。 然后,该计数矩阵可作为多种方法的输入,这些方法已开发用于使用 scRNA-seq 数据进...
现在常用的基因定量方法包括: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。
基因富集分析(Gene Enrichment Analysis)是一种常用的生物信息学方法,用于解释在基因组或基因集合中出现的显著富集的功能或特定特征。这种分析用于高通量基因表达数据的解释,比如基因芯片数据或RNA测序数据。 基本原理是将感兴趣的基因集与参考基因组或已知的基因功能注释进行比较。这个过程涉及到统计分析,用于确定是否某个...
RNA-seq数据的一个重要用途是基于短RNA-seq读数恢复全长mRNA转录物结构和表达水平。目前有许多计算工具同时执行转录重建和量化。 1、基于似然法的分析方法。第一种类型的转录物定量方法通过基于统计模型最大化可能性或后验来估计转录物丰度。这些方法是灵活的,并且可以容易地修改以将先前的生物信息结合到后部以提高量...