1.DESeq2 DESeq2是目前最常用的差异分析R包。除了可以导入counts外,如果上游使用salmon,DESeq2官方还给出了直接导入tximport生成的txi对象的方法。counts与txi的获取见RNA-seq入门实战(三):在R里面整理表达量counts矩阵和RNA-seq入门实战(二):上游数据的比对计数——Hisat2+ featureCounts 与 Salmon 代码语言:javasc...
举个例子,我们想知道A基因表达的高低在某种肿瘤中影响了哪些已知的通路(pathway),这时我们对一批病人的肿瘤进行取材,通过转录组(RNA-seq)测序,再按照A基因mRNA水平高低进行分组,接着使用基因富集分析便可以预测A基因可能参与了哪些通路。 用于进行基因富集分析的通路的信息,包含通路名称和组成通路的基因,储存在一些数据...
RNA-seq入门实战(一):上游数据下载、格式转化和质控清洗 RNA-seq入门实战(二):上游数据的比对计数——Hisat2+ featureCounts 与 Salmon RNA-seq入门实战(三):从featureCounts与Salmon输出文件获取counts矩阵 RNA-seq入门实战(四):差异分析前的准备——数据检查 RNA-seq入门实战(五):差异分析——DESeq2 edgeR limma...
这个时候需要根据你自己不合格的3张图,仔细探索哪些样本是离群点,自行查询中间过程可能的问题所在,或者检查是否有其它混杂因素,都是会影响我们的差异分析结果的生物学解释。 参考资料 Analyzing RNA-seq data with DESeq2 (bioconductor.org) GitHub- jmzeng1314/GEO (强烈推荐学习)本实战教程基于以下生信技能树分享的...
接下来我们继续多时间点样本实战分析流程的第二部分:聚类和富集分析。第一部分的完整流程请参照:RNA-Seq 分析流程:多时间点样本分析实战(一) 多时间点数据的聚类 前面我们发现70% 的基因是差异表达的,几乎所有通路都受到处理的影响。因此,分析流程的下一步是根据基因表达对处理的动态反应进行聚类。
RNA-Seq 分析流程:多时间点样本分析实战(一) 小鱼爸 2023-07-12 简介 了解基因表达的时序动态变化是生物学的一个基本问题。此教程提供了多时间点数据的分步实战流程:(1)数据集的质量控制和标准化;(2)进行差异表达分析;(3)时序数据的聚类;(4)用GO term和KEGG通路富集分析解释聚类簇。作为实战流程,我们应用的数...
RNA-Seq中的质量问题既可能来自于文库准备阶段,也可能来自于测序仪测序的过程。问题包括『低质量碱基』、『序列特异性偏差』、『3'/5'位置偏差』、『PCR反应artifical』、『未被去除的adapter』、『测序污染』。大部分错误能够通过过滤、切除、误差校正、偏差校正来修正,但还有些问题不能被校正。
核糖核酸(RNA)基因组学非编码RNA生物信息学细胞生物学分子生物学 写下你的评论... 暂无评论相关推荐 2:27 筷子夹火箭原理,为什么不用着陆腿来回收火箭? 胖虎说科普 · 1 万次播放 4:10 女人肚子长满肿瘤,生命危在旦夕,多家医院拒收,表示没救了…… 好运常来 · 1.8 万次播放 1:37 发明天才的人真是个“...
核糖核酸(RNA)生物信息学Linux基因组学分子生物学转录组 写下你的评论... 暂无评论相关推荐 36:45 中国巨石为何动辄万吨起步?这与大禹治水和鲧盗息壤有关吗……|自说自话的总裁 自说自话的总裁 · 5361 次播放 3:15 笑死,哈工大做的机器人参加国际机器人格斗大赛,拿下国际大奖 元元· 8.1 万次播放 20:32...
RNA-Seq基本原理 RNA-Seq(RNA sequencing),又称全转录组鸟枪法测序(Whole transcriptome shotgun sequencing, WTSS)。它利用新发展起来的高通量测序技术来测定一个样本组织中的全部RNA的组成(mRNA,micro RNA,circo RNA,lnc RNA等),研究不同类型的RNA采用不同的策略。该技术应用于分析不断变化的细胞转录组,能够研究...