在很多情形中,建立差异表达基因列表并非分析的最终步骤;可以通过寻找基因集的表达变化获得对试验系统的深入生物学见解。很多聚焦于基因集检验、网络推断 和知识库的工具为分析微阵列数据集的差异表达基因而设计出来。然而,RNA-seq受到微阵列数据所没有的一些偏倚所影响。例如,基因长度偏倚是RNA- seq数据的一个问题,其中...
本教程[1]将涵盖处理和分析差异基因表达数据的基本工作流程,旨在提供设置环境和运行比对工具的通用方法。由于完整版过长,因此分为两部分,需要获取完整版的,请跳转文末。 7.差异分析 将基因计数导入R/RStudio 工作流程完成后,您现在可以使用基因计数表作为DESeq2的输入,使用 R 语言进行统计分析。 7.1. 安装R包 so...
RNA-seq目前是测量细胞反应的最突出的方法之一。RNA-seq不仅能够分析样本之间基因表达的差异,还可以发现新的亚型并分析SNP变异。本教程[1]将涵盖处理和分析差异基因表达数据的基本工作流程,旨在提供设置环境和运行比对工具的通用方法。请注意,它并不适用于所有类型的分析,比对工具也不适用于所有分析。此外,本教程的重点...
利用CoveragePlot()功能,我们可以同时观察基因表达和DNA可及性数据。这种方式便于对不同细胞类型在特定区...
RNA结构变异分析(可变剪接、融合基因、点突变) 结构上的变异,也就是RNA序列的变异。主要是3种:可变剪接、融合基因、点突变(SNP)。 结构分析需要较深的测序深度,一般建议测10G以上的数据量。原因是二代测序目前的测长还不是很长,每一个Read只有大约100到125个Bp左右。如果测序深度不够,那么读到的这些read在整个...
主要的分析工具有FeatureCounts、StringTie以及HTSeq等工具 2、变异分析:利用RNA-seq测序数据进行基因组变异分析可以帮助研究人员鉴定和分析基因组中的变异,包括单核苷酸变异(SNP)、插入/缺失变异和结构变异等。变异分析一般是利用WGS(全基因测序)或者WGE(全外显子测序)测序,但是因为转录组测序深度较低,更多的是SNP分析...
本文介绍RNA-seq的具体分析流程。 1、cutadapt去接头 我们拿到的测序数据一般是带有接头的fastq格式文件,需要用cutadapt把接头去掉。具体代码如下: #cut NAT sample#-u 20(正值u表示切除R1的前20个碱基) -u -30(负值u表示切除R1的前20个碱基)/#-U 20(正值U表示切除R2的前20个碱基) -U -30 (负值U表示切...
对筛选到的差异基因进行功能富集分析(GO,KEGG 富集分析),进一步全面地挖掘与样本性状相关的分子机制。 (3)分子标记开发: 通过转录组测序进行SNP、SSR 等分析,能够更加全面高效地挖掘样本的分子标记。该分析广泛应用于遗传育种、基因定位、物种亲缘关系鉴别、基因库构建、基因克隆等方面。
RNA-seq在检测eQTL方面有两个优势:发现影响转录过程的变异;杂合性SNP可以分布比对到父本和母本上,对个体内等位基因特异性表达进行定量分析。 2. DNA甲基化 DEGs和甲基化模型的相关分析,然而通过线性相关性,贝叶斯相关性,逻辑相关性模型得出两者的相关性较低。网络互作分析RNA-seq与DNA甲基化之间的关系,发现一个或多...
最后,本研究利用鸡的一个F2代群体进行了SNP与lncRNA的关联分析,发现lncLTR上的c242.G > A多态性与体重等性状关联,暗示了lncLTR中的SNP可能会影响甘油三酯合成和鸡胴体性状。 上述两篇文章,充分利用了RNA-Seq数据,系统分析了产蛋鸡脂肪代谢的mRNA和lncRNA变化情况,为进一步研究分子调控机制奠定了基础。