RNAseq差异分析的目的是评估不同实验条件下哪些基因/功能发生了改变。一个典型的RNAseq分析流程如下图所示: img 在接下来的几节内容中,我们将带你通过使用各种R包完成端到端基因水平RNA-seq差异表达工作流程。我们将从读取Salmon获得的数据开始,将伪计数转换为计数,进行探索性数据分析以进行质量评估,并探索样本之间的...
conda create -n RNAseq#新建一个名为RNAseq的conda环境 conda activate RNAseq#激活进入新建的RNAseq环境 conda install fastqc multiqc trimmomatic STAR subread#在该环境下安装fastqc等软件 示例运行结果如下: 然后在R程序中安装DESeq2,参考代码如下: install.packages('BiocManager')#安装包管理软件 BiocManager::...
RNAseq分析流程 一般的来讲,RNA-seq的工作流程包含了实验设计、质量控制、比对、基因和转录水平的定量、表达可视化、差异基因筛选、选择性剪接、功能分析、基因融合检测等分析模块[3]。需要注意的是,RNA 测序 (RNA-seq) 具有广泛的应用,目前并没有一种分析流程可以适用于所有情况. 每个RNA-seq实验场景都可能有不同...
RNA-seq的counts值,RPKM, FPKM, TPM 的异同 现在常用的基因定量方法包括:RPKM, FPKM, TPM。这些表达量的主要区别是:通过不同的标准化方法为转录本丰度提供一个数值表示,以便于后续差异分析。 标准化的主要目的是去除测序数据的技术偏差:测序深度和基因长度。
RNA-seq数据分析 判断测序的质量 分析的第一步,一般是先把测到的RNA片段,先mapping(比对)到基因组上。在比对完后,可以先看一下,有多少RNA片段是在靠近基因的5'端位置,又有多少片段在是靠近基因的3'端位置。 上图就是把所有的基因,都按其外显子的长度拉直,然后归一化到“0 - 100”的长度。看比对上的片段...
RNA-seq数据分析通常包括以下几个步骤:数据预处理、序列比对、定量分析、差异表达分析、功能注释和可视化。其中,序列比对是RNA-seq数据分析的关键步骤之一,因为它直接影响到后续的基因定量和差异表达分析。序列比对的目的是将测序获得的reads(短序列片段)与参考基因组或转录组进行匹配,从而确定这些reads来源于哪些基因或转...
许多用于多维数据探索性分析的常用统计方法,尤其是聚类和排序方法(例如,主成分分析等),最适合(至少近似地)同方差数据;这意味着可观察量的方差(即,这里是基因的表达值)不依赖于均值。然而,在RNA-seq数据中,方差随平均值增加。例如,如果直接对归一化读取计数矩阵执行PCA,则结果通常仅取决于少数高表达的基因,因为它们...
转录组测序技术 (RNA-seq) 具有广泛的应用,RNA-seq数据分析主要步骤包括实验设计,质量控制,reads比对,基因和转录水平的定量,差异基因表达,可变剪接,功能分析,基因融合检测和eQTL定位等。 对于RNA-seq的不同分析方案,可根据研究目标生物及其研究目标进行设计。例如,如果基因组已知,则应该可以通过将RNA-seq reads比对到...
在本文中,我们将介绍RNA-seq数据分析的一般流程,包括数据预处理、基因表达分析和功能注释等步骤。 1. 数据预处理。 首先,我们需要对原始的RNA-seq数据进行质量控制(QC)。这包括使用软件如FastQC来评估测序数据的质量,检测是否存在低质量的碱基或测序错误。接下来,我们需要对数据进行去除接头(adapter trimming)和过滤低...