所谓有参 RNAseq,主要是指有参考序列的 RNAseq 分析,如图所示,对于有参RNAseq 不需要对转录本进行拼接,而是将测序数据与参考基因组序列进行短序列比对,所有分析内容基于比对结果进行计算,包括差异表达基因筛选,可变剪切,预测新转录本等分析。 RNAseq denovo 分析中, 需要先进行拼接,拼接出一个基因集,然后将这个基因...
RNA-seq是一种集合实验方法和计算机手段的一种技术,它可以确定生物样本中RNA序列的特征性和丰度。RNA-seq方法的产生源自于测序技术的世代革新。RNA-seq数据可以让我们知道很多未知的东西,比如,我们可以识别出胚胎干细胞中编码新蛋白质的转录本,可以找到皮肤癌细胞中那些过...
FPKM方法与RPKM类似,主要针对双末端RNA-seq实验的转录本定量。在双末端RNA-seq实验中,有左右两个对应的read来自相同的DNA片段。在进行双末端read进行比对时,来自同一DNA片段的高质量的一对或单个read可以定位到参考序列上。为避免混淆或多次计数,统计一对或单个read比对上的参考序列片段(Fragment),来计算FPKM,计算方法...
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...
一、RNA-seq原理 RNA-seq的原理基于测序技术,通过将RNA样本转录成cDNA,然后进行高通量测序,最后利用计算方法分析测序结果。具体步骤如下: 1. RNA提取:从细胞或组织中提取总RNA,包括mRNA、rRNA、tRNA等各种类型。 2. RNA片段化:将提取的RNA进行片段化处理,通常采用酶或碱性水解等方法。 3. cDNA合成:利用反转录酶...
早期的RNA-seq实验从细胞群(如来源于某个组织或器官的细胞)中得到DGE数据,并可以应用于很多物种,如玉米(Zea mays),拟南芥(Arabiodopsis thaliana),酿酒酵母(Saccharomyces cerevisae),鼠(Mus musculus)和人(Homo sapiens)。虽然RNA-seq这个词通常包含很多不同的RNA相关的方法或生物应用,但DGE分析始终是它的主要应用...
RNA-Seq 分析流程简书 RNA-Seq(RNA Sequencing)是一种高通量测序技术,用于研究生物体内RNA的转录组。以下是RNA-Seq数据分析的基本流程,旨在提供一个简明而全面的指南。 一、数据准备与质量控制 原始数据获取:从测序平台(如Illumina、PacBio等)下载FASTQ格式的原始序列文件。这些文件包含了测序仪生成的碱基序列及其质量...
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。
RNAseq定量方法 一、比对参考基因组还是参考基因集 为了获取表达矩阵,可以将测序数据比对到参考基因组然后通过坐标文件 GTF(GFF 或者 BED)统计每个基因比对上的数据计算丰度,或者直接与参考基因集进行比对,直接计算每个基因覆盖深度的方法。但是两种方法之间有较大的差别:...