在RNA-seq项目中,常见的结果图片包括:火山图、韦恩图、聚类热图、log2(ratios)折线图、有向无环图、散点图、代谢通路图、蛋白互作网络图等等。 本期,我们先来看看火山图、韦恩图、聚类热图和折线图。 火山图 RNA-seq中,火山图(Volcano Plot)显示了两个重要的指...
RNA-seq是一种非常可靠的方法,能够全面评估转录水平的变化。已经有无数文献证明了RNA-seq结果与传统方法的高度相关性。然而,过去人们总是用传统的qPCR方法去验证RNA-seq的结果,这似乎理所当然。早期,RNA-seq的上一代产品micro-array的结果并不总是可靠,因此需要进行验证。然而,现在RNA-seq已经成为一种久经考验的方...
两者的区别在于RPKM是单末端RNA-seq,FPKM是双末端RNA-seq,后者的两个末端均可匹配到基因组,故每个DNA片段可得到2个reads。有时候双末端中一个末端reads质量低,仅余下一个末端具有高质量的reads。FPKM记录的是DNA片段的轨迹,故配对的2个reads并不会被记录两次。...
说明：⼈类基因组中，AT配对，GC配对，⾼等⽣物中GC含量会略低于AT含量。所以好的测序结果应该 是A与T平⾏且接近，G与C平⾏且接近，AT平⾏线所占⽐例略⾼于25%。通常测序⼀开始或者结束的时候，会 有⼀些含量的突然变化，属于正常的测序bias。Pat2⽤于展⽰RNA-seq测序数据是否来源于RNA ...
RNA-seq可以做的大都是相关性研究,通过比较找到一些差异,从基因表达上给你的课题指明一定的方向,一般来说,单独做RNA-seq,有如下几个常见的目的。 1. 如果你的样本是实验组与对照组的关系,那么寻找差异基因是关键,这可以通过RNA变化来推测蛋白的差异。找差异基因的软件有很多,上面说的处理count的软件都可以。(这里...
唯一分子标识符（UMIs）：在扩增前，构建RNA-seq文库的时候加入的短序列或barcodes，理想情况下每条转录...
我们可以简单的把这张图理解为2个样本的RNAseq结果关联度散点图。X,Y轴分别是两个样本,每个点代表一个基因在两个样品中FPKM的对数值(FPKM是RNAseq中衡量基因表达高低的常用数值)。从这张图可以观察,偏离对角线的点越多,说明样品表达量的相关性越低,重复性越差;偏离对角线的点越少,则说明样品间表达量的相关性...
做过scRNA-seq的都知道,Seurat包中有一个PercentageFeatureSet函数可以计算每个细胞中比对到线粒体的UMI/read Count比率。如果把组织当作一个细胞来看待,能不能计算线粒体的read Count在整个测序样本中的比率呢? 1. 导入Count基因表达矩阵 matrix <-read.csv(myfiles[1],sep =",",header=T,row.names=1,check...
RNA-seq 详细教程:结果汇总与提取(11) 学习目标 评估每次比较产生的差异表达基因的数量 从每次比较中构建包含重要基因的 R 对象 1. 汇总 为了汇总结果,DESeq2中一个方便的函数是summary()。它与用于检查数据帧的函数同名。当使用DESeq结果表作为输入调用此函数时,将使用默认阈值padj < 0.1汇总结果。但是,由于...
几个用于差异表达分析的R包如DESeq2和edgeR等,都是基于负二项分布模型设计的,整体而言结果相差不大。Limma包也可以用来分析RNA-seq数据,但主要用于分析芯片数据,现在用的人不多了。当然如果用泊松分布来做差异表达分析的话,也存在缺点,可能会忽视生物学样本间的个体差异。 阿凡亮 2020/04/13 4.2K0 RNA-seq入门...