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...
RNA-seq(RNA测序)是一种先进的转录组研究技术,它利用高通量测序平台来直接测量细胞中的RNA分子数量。这种技术能够提供关于基因表达的定量信息,包括未知基因的发现、已知基因的表达水平变化、以及可变剪接事件等。RNA-seq数据分析是一个复杂的过程,主要分为以下步骤: ...
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。 ...
RNAseq，即通过高通量测序技术进行转录组测序分析技术，作为研究RNA的表达水平以及表达差异基因的应用，在过去的十几年内迅速发展。而今，RNAseq在转录本变异检测，基因融合检测，可变剪切检测等场景均有大规模的应用。转录本变异检测，是指通过比较样本RNA序列和参考基因组对应序列，来寻找单碱基多态性和小片段的插入缺失...
测序数据质量控制 测序数据分析前需要经过数据预处理,并检查数据GC含量、序列重复成俗、是否存在接头等。 质量评估: 使用FastQC 检测原始数据质量 fastqc –o fastqc_results –f fastq test_1.fastq test_2.fastq b_1.fastq b_2.fastq 质量控制 使用Trimmomatic 去除低质量reads。
分析表观遗传因素,例如全基因组 DNA 甲基化和 DNA-蛋白质相互作用 对癌症样本进行测序以研究罕见的体细胞变异、肿瘤亚克隆等研究人类或环境中的微生物多样性 RNA-seq工作流程主要分为以下三步: 文库制备,使用可精确检测链方向的方法获得完整的转录组图像。 兼容FFPE RNA。 测序。 数据分析。 分析流程(Analysis Pipe...
RNA-Seq 模块的目标是说明如何处理和分析 RNA-Seq 数据以识别差异表达基因 (DGE)。 练习中使用真实数据集,来自暴露于两种生长条件的拟南芥的两种基因型的 Illumina RNA 测序。 需要做: 1). 在参考基因组(工具:tophat 和 htseq-count)或参考转录组(工具trinity)上映射reads,作为reads映射和计数的两种相互替代策略...
RNA-seq 基本分析流程 高通量测序技术,就是二代测序,已经成为现代生物学研究的一个较为常规的实验手段。这一技术的发展极大地推动了基因组学,表观基因组学以及翻译组学的研究。RNA-seq 通过测定稳定状态下的RNA样品的序列来对RNA样品进行研究,从而避免了许多之前研究手段的不足,比如象基因芯片或者 PCR 就需要背景...
1、RNA-Seq数据分析 从原始的数据开始,进行reads回帖,到拼接转录本,计算表达量,分析差异表达,最后可视化分析结果。 TopHat是一 个把reads回帖到基因组上的工具。首先用Bowtie把reads回帖到基因组上,然后通过拼接,我们就可以在基因组上看到一些reads堆叠起来的 区域,称为consensus,这些consensus可能是一个真的外显子,...
RNA-seq有非常广泛的应用,但没有哪个分析软件是万能的。科学家们一般会根据自己的研究对象和研究目标,采用不同的数据分析策略。现在人们已经发表了大量的RNA-seq和数据分析方案,对于刚入门的新手来说难免有些无所适从。 佛罗里达大学、加州大学Irvine分校等单位的研究人员在一月二十六日的Genome Biology杂志上发表文章,...