质量控制：首先需要检查RNA-seq数据的质量，可以使用FastQC等工具对原始数据进行质量评估，这一步也可以使...
3.表达水平低：相对于线性RNA，circRNA 的表达水平较低，在RNA 测序中可以采用特殊的富集和分析方法。4...
进行RNA-seq转录组数据分析，通常有两种主要方法。一种是利用现成的软件进行分析，这种方式对新手友好，需要掌握的基本操作和原理。另一种则是自己下载并运行各种Linux程序，适用于有计算机编程基础及Linux命令操作能力的用户，对新手来说挑战较大。但无论是哪一种方法，都需要对RNA-seq测序原理和分析流程有...
# samtools view -b Seq_Data_ChimericAligned.sortedByCoord.out.bam chrHBV > Seq_Data_Aligned.sortedByCoord.out.bam 5、采用Picard提取junction文件 # cut -f 10 Seq_Data_ChimericChimeric.out.junction > Seq_Data.junction.ids # java -jar /path/to/file/picard.jar FilterSamReads I= Seq_Data_Ch...
图1. RNA-seq常规分析流程 叨叨完毕,进入正题。 进入尔云后,打开“测序数据处理”模块,我们会看到图2的结果。在这一模块,我们可以完成RNA-seq数据分析的前两步: 1、数据质控和过滤低质量数据; 2、基因组组装,计算基因表达量。对于上面两部,尔云又根据是双端测序还是单端测序,分了两块。以edgeR为例,输出的DEGs...
今天的推文主要是针对RNAseq数据处理这块,现在转录组的分析非常非常普遍,在大家的课题中,都会先去做一波RNAseq,而该分析最关键的步骤就是寻找不同的组别的差异表达基因。 大家都知道,生物学实验要求至少3个生物学重复,对于有生物学重复的数据(并且一般的转录组数据都会要求生物学重复,理论上我们做转录组测序,需要的样...
RNA-seq的一般流程是这样的 RNA-seq 流程图,图源网络,侵删 mRNA-seq 测序的最原始结果是核苷酸序列,文件大小在4-10GB之间,分析起来相当的繁琐,分析也不是一般的小本本能跑起来的,好在一般来说,我们从测序公司拿到的数据,已经是经过比对和Mapping之后的结果,公司给这个样子的表格: ...
单细胞分析的一个关键技术进步是barcode的发展,它允许大规模并行化,同时保持成本最低。barcode被添加到在逆转录过程中的RNA分子中,允许识别单个细胞和独特的分子。分析的第一步是生成一个数据矩阵,由转录本数据库从原始测序文件生成一个barcode(细胞)。对于10×基因组学数据,CellRanger(表1总结了文中提到的工具,方法...
其中,经典的免疫组库分析软件MiXCR[1]可以通过调用rnaseq-cdr3模块来实现免疫组库分析。此外,哈佛大学刘小乐团队专门开发了对应的分析工具TRUST4[2],该软件可以兼容bulk RNA-seq、10x单细胞RNA-seq以及smart-seq2的数据分析。TRUST4的基本思想是:1)对含有V,J和C基因的候选reads进行de novo组装得到一致性contigs;...