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...
GATK Germline SNP/Indel V1.0分析流程文件,可以一键导入分析平台(点击查看操作)不想复制shell的,可以使用平台一键导入流程,当然reference文件和软件还需要自己下载和安装 ucsc.hg19.gtf.tar.xz ucsc.h19.gtf ucsc.hg19.gtf.bed 从ucsc.hg19.gtf中列数据中生成的bed文件 ucsc.hg19.gtf.interval_list 使用gatk Inter...
前面所述的都是基于RNA表达量的差异分析,接下来我们要说到的就是在RNA-seq中可以检测到的mRNA上的各种结构上的变异。 所谓结构上饿变异,就是RNA序列的变异。主要包括3种:1、可变剪接 2、融合基因 3、点突变(SNP) 注意:要想测RNA结构变异就必须测序的深度要比较深,一般要测10G的数据量!!! 1、可变剪接 可变...
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...
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...
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...
下游分析:下游分析就非常的多样化了,最基本的有差异表达分析、各种数据库的基因注释、富集分析、WGCNA、SNP、可变剪辑等等。 如果没有参考基因组,可以组装转录本然后直接定量,也会有基因表达量的数据。 下面推荐一款可以不需要会linux命令的分析软件TBtools,可以直接做RNA-seq分析,对初学者比较友好: 数据质控 有参的分...
如果测序的质量不错,接下来就可以进行表达差异的分析。 RPKM 指标 目前最常用的,对基因表达量进行相对定量的一个指标,就是「RPKM 值」(Reads Per Kilobase of exon model per Million mapped reads),翻译成中文就是每一百万条比对到基因组上的 Reads 当中,...
RNA-seq分析核心为基因和转录本的定量分析,基于比对到转录本上的数量。 最简单的定量方法是用HTSeq-count或featureCounts累积原始数量。 基因水平定量使用GTF(genome transfer format )文件,包含外显子和基因,通常丢弃很多序列。原始序列数量不能用于比较样本与样本间的表达水平,由于受到转录本长度,总测序数以及测序偏好...