Bulk RNA-Seq是最普遍的转录组测序方法,其中 Bulk 指我们测的所有细胞的总 RNA(mRNA)取平均值代表每个基因的表达量。对于 Bulk RNA-seq 上游数据处理流程,主要有 4 个部分:质量控制、数据预处理、比对到参考基因组、基因表达定量。 1. 质量控制 质量控制的目的是对原始测序数据进行质量评估,检查测序质量指标如序列
以下是使用生信软件包处理RNA-seq数据的基本流程：1） 数据预处理：使用FastQC、FastP等工具对原始FASTQ文...
数据下载是进行RNA-seq数据分析的第一步,我们需要从公共数据库(如NCBI)或者通过合作者获取原始的测序数据。常见的测序数据格式有FASTQ和BAM。 使用trim-galore进行质量控制和序列修剪trim-galore是一个基于Galaxy和cutadapt的工具,用于处理RNA-seq数据中的质量控制和序列修剪。使用trim-galore可以去除低质量的序列、去除接...
RNA-seq数据处理流程主要包括以下步骤: 1.数据质量控制:使用FastQC等工具对原始测序数据进行质量评估,包括碱基质量分布、GC含量、测序深度等。去除低质量的reads,以确保后续分析的准确性。 2. reads比对:将高质量的reads比对到参考基因组上,常用的比对工具如STAR、HISAT2等。比对过程中,需要注意选择合适的参考基因组版...
单细胞RNA-seq(scRNA-seq)和单细胞核RNA-seq(snRNA-seq)是肿瘤组织进行单细胞测序的两种主要方法。其中scRNA-seq需要根据不同的肿瘤类型制定相应的解离方法,其中的酶消化过程可能会丢失高度敏感细胞或引起基因表达的变化。另外scRNA-seq对时间要求较高,获得新鲜的组织后需要尽快完成解离的操作,这对于临床样本来说是...
单细胞RNA测序(scRNAseq)及分析方法正在快速发展,并且已经出现了560多种软件工具,其中一半专门用于数据处理,例如聚类、排序、降维或标准化。随着新测序技术的发展,以及报道的细胞、基因和细胞种群数量的增加,可用工具的数量也随之增加。由于数据处理是任何scRNAseq分析的关键步骤,影响下游分析和解释,因此对可用工具的评估...
将课程内容学懂吃透,融会贯通后,具备为别人提供RNA-seq数据分析和可视化,赚取外快的能力。 第四期课程,主要涉及的可视化类型如下: 此外,你将获得超详细注释代码(已通过严格质控)及永久有效的售后答疑。 学会并吃透第四期内容,你将具备即刻投入实战进行个性化课题分析的生信技能(bulk RNA-seq)!已将近500名小伙伴参加...
rnaseq 数据处理流程 rnaseq数据处理流程 RNA-seq数据处理流程主要包括以下步骤：1.**原始数据质控**：检查测序数据的质量，包括读取长度、测序深度、质量分数分布等。2.**数据清理和去噪**：去除低质量的序列、去除包含的杂质和噪音数据。3.**序列比对**：将清洁后的序列与参考基因组进行比对，得到每个序列在基因...
Poly(A)富集简单高效,但不适合所有生物;DSN处理和RNase H介导的方法虽然能去除高丰度序列,但可能影响定量准确性;而杂交/捕获技术虽然精准,但需要更多设计和实验经验。选择哪种方法,还是要看你的具体需求和实验条件啦! 希望这些小技巧能帮到你,让你的RNA-Seq实验更加顺利!如果还有什么疑问或者需要更多帮助,欢迎联系...
使用的数据处理流程 如下图: CutAdapt was used for adapter trimming, STAR was used for alignment, and RSEM and Kallisto were used as quantifiers. 流程介绍 如果你对RNA-seq数据处理流程有意外,直接去看我长达74个小时全套生物信息学入门视频:生信技能树视频课程学习路径,这么好的视频还免费! 参考基因组选择...