GO 数据库适用于各个物种。包含三个主要分支,即:生物学过程(Biological Process)、分子功能(Molecular...
Fig 1.肾脏scRNA-seq数据创建和分析流程。数据矩阵生成和质量控制 单细胞分析的关键是barcode,在逆转录过程中,barcode被添加到RNA分子中,从而可以识别单个细胞。第一个分析步骤是生成数据矩阵,数据矩阵表示来自原始测序文件的转录本数据库的barcode(细胞)。对于10×基因组学数据,CellRanger (table1,总结了文中提...
质量控制:首先需要检查RNA-seq数据的质量,可以使用FastQC等工具对原始数据进行质量评估,这一步也可以使...
这份指南覆盖了 RNA-seq 数据分析的所有主要步骤,比如质量控制、读段比对、基因和转录本定量、差异性基因表达、功能分析、基因融合检测、eQTL 图谱分析等等。研究人员绘制的 RNA-seq 分析通用路线图(标准 Illumina 测序),将主要分析步骤分为前期分析、核心分析和高级分析三类。前期预处理包括实验设计、测序设计和质量...
今天和大家分享一个关于利用RNA-seq数据分析病毒整合情况的应用。一个关于新冠病毒整合的具体应用实例如下,本文中的代码也都参考自这篇文章,大家可以结合自己具体的研究课题做一些尝试。以下我们以HBV作为案例进行学习。 前期准备: 1、首先前往GENCODE官网(https://www.gencodegenes.org)下载人基因组注释文件(“gen...
接下来我们继续多时间点样本实战分析流程的第二部分:聚类和富集分析。第一部分的完整流程请参照:RNA-Seq 分析流程:多时间点样本分析实战(一) 多时间点数据的聚类 前面我们发现70% 的基因是差异表达的,几乎所有通路都受到处理的影响。因此,分析流程的下一步是根据基因表达对处理的动态反应进行聚类。
RNA-seq中,对差异表达基因进行KEGG富集分析,可以通过散点图展示。此图中,KEGG富集程度通过Rich factor、qvalue和富集到此通路上的基因个数来衡量。 横坐标是Rich factor,数值越大表示富集程度越大。Rich factor=位于该pathway term下的差异表达基因数/位于该pathway term...
目前的版本是1.1.4,可以看到红色框内部指出gfold软件特别适合当没有生物学重复的情况下的RNAseq的数据分析。该软件称尤其适合做无重复样本的差异分析,它对foldchange 的计算考虑到posterior distribution,即克服了pvalue评估显著性的缺点,同时也克服了 fold change 在评估低counts 数的gene时的缺点。
scuttle可以将高维的scRNA-seq数据转化为低维空间,如主成分分析(PCA)和t分布随机邻域嵌入(t-SNE)等方法,从而在二维或三维平面上呈现细胞的分布。这使得研究人员能够更准确地识别和理解细胞的聚类模式、不同细胞类型以及在发育过程中细胞状态的变化。 通过这种降维和可视化的手段,scuttle赋予了研究人员深入探索细胞多样性...