首先将reads与GRCh38 reference genome 参考基因组比对,然后通过量化比对的reads产生这些值。为了促进样品间归一化,所有RNA-Seq读数在分析过程中都被视为unstranded的状态. 二、数据处理步骤 1. RNA-Seq 比对流程 以Alignment Workflow 开始比对的流程, 该流程使用STAR 中重复比对方法执行. STAR 分别比对每个 read gro...
Non-stranded RNA-Seq与Stranded RNA-seq的建库方法有所不同,有文献(DOI: 10.1186/s12864-015-1876-7)分析认为Stranded RNA-seq 得到的mRNA数据更为准确。 但是,对于大多数的分析来说,Non-stranded RNA-Seq数据用于常规分析已经足够(https://web.azenta.com/stranded-vs-non-stranded-rna-seq)。 Stranded RNA-...
TCGA mRNA定量分析流程测量HT-Seq 原始reads统计中的基因表达水平,Fragments per Kilobase of transcript per Million mapped reads(FPKM)和FPKM-UQ(上四分位标准化)。首先将reads与GRCh38 reference genome 参考基因组比对,然后通过量化比对的reads产生这些值。为了促进样品间归一化,所有RNA-Seq读数在分析过程中都被视...
Non-stranded RNA-Seq与Stranded RNA-seq的建库方法有所不同,有文献(DOI: 10.1186/s12864-015-1876-7)分析认为Stranded RNA-seq 得到的mRNA数据更为准确。 但是,对于大多数的分析来说,Non-stranded RNA-Seq数据用于常规分析已经足够(https://web.azenta.com/stranded-vs-non-stranded-rna-seq)。 Stranded RNA-...
最近发现,TCGA的RNAseq数据好像更新了。应该就是在2022年4月初这几天发生的事情。我们来看看具体有那些差别。我们还是以CHOL这套数据为例,来讲解一下如何下载和处理新版TCGA中的RNAseq数据。miRNA的数据并没有变化。 1.打开TCGA官网https://portal.gdc.cancer.gov/。在搜索框输入chol,选择第一个PR(project),TCGA...
首先将reads与GRCh38 reference genome 参考基因组比对,然后通过量化比对的reads产生这些值。为了促进样品间归一化,所有RNA-Seq读数在分析过程中都被视为unstranded的状态. 二、数据处理步骤 1. RNA-Seq 比对流程 以Alignment Workflow 开始比对的流程, 该流程使用STAR 中重复比对方法执行. STAR 分别比对每个 read ...
TCGA大作战——初步分析RNA-seq数据01 本篇为第一部分,主要记录重要资源地址以及TCGA数据的下载方式。名词及资源TCGA (The Cancer Genome Atlas):人类癌症基因组图谱,数据库,主要用来收集癌症病人癌组织及癌旁正常组织标本以及极少量正常人相应组织的对照标本(并非每种癌都有),通过多种高通量方法,获取DNA、RNA乃至...
1.TCGA RNA-seq数据更新情况 2022年3月29日,GDC官网(https://portal.gdc.cancer.gov/)发布了新的更新版本(Data Release 32.0)数据。此次数据更新范围广、变化大,导致许多网上的教程一夜之间不再直接可用。 具体的更新情况,在官网页面(https://docs.gdc.cancer.go...
首先打开RNA-Seq数据目录的fileID.tmp(用Excel打开),然后可以看到两列: 将第二列复制,并且替换-01.gz为空 使用Excel的vlookup命令将临床病理资料的那100个样本进行映射 然后筛选非N/A的就得到了这一百个样本对于的RNA-seq数据信息 进一步删除其他的样本,还原成fileID.tmp格式保存退出: ...
在分析TCGA数据库里的RNA-seq数据之前,先了解一下TCGA样本的id名称里的小秘密:参考文章:TCGA的样本id里藏着分组信息 根据文章里的内容,我查看了前一篇文章里我下载的count文件(利用R包TCGAbiolinks进行各种数据下载),打开是这样的: 列是样品名称,格式举例:TCGA.BA.A4IF.01A.11R.A266.07,这里面包含分组信息,比如...