RNA-seq数据分析可以分为四个主要步骤：质量控制、比对、表达量计算和差异表达分析，接下来一一进行介绍~...
ComBat_seq是一个使用负二项回归的ComBat改进模型，专门针对RNA-Seq count数据。我需要分析的数据便是RNA...
进行RNA-seq转录组数据分析，通常有两种主要方法。一种是利用现成的软件进行分析，这种方式对新手友好，需要掌握的基本操作和原理。另一种则是自己下载并运行各种Linux程序，适用于有计算机编程基础及Linux命令操作能力的用户，对新手来说挑战较大。但无论是哪一种方法，都需要对RNA-seq测序原理和分析流程有...
# samtools view -b Seq_Data_ChimericAligned.sortedByCoord.out.bam chrHBV > Seq_Data_Aligned.sortedByCoord.out.bam 5、采用Picard提取junction文件 # cut -f 10 Seq_Data_ChimericChimeric.out.junction > Seq_Data.junction.ids # java -jar /path/to/file/picard.jar FilterSamReads I= Seq_Data_Ch...
F: GO 分析 BiNGO RNA-seq的一般流程是这样的 RNA-seq 流程图,图源网络,侵删 mRNA-seq 测序的最原始结果是核苷酸序列,文件大小在4-10GB之间,分析起来相当的繁琐,分析也不是一般的小本本能跑起来的,好在一般来说,我们从测序公司拿到的数据,已经是经过比对和Mapping之后的结果,公司给这个样子的表格: ...
图1. RNA-seq常规分析流程 叨叨完毕,进入正题。 进入尔云后,打开“测序数据处理”模块,我们会看到图2的结果。在这一模块,我们可以完成RNA-seq数据分析的前两步: 1、数据质控和过滤低质量数据; 2、基因组组装,计算基因表达量。对于上面两部,尔云又根据是双端测序还是单端测序,分了两块。以edgeR为例,输出的DEGs...
今天的推文主要是针对RNAseq数据处理这块,现在转录组的分析非常非常普遍,在大家的课题中,都会先去做一波RNAseq,而该分析最关键的步骤就是寻找不同的组别的差异表达基因。 大家都知道,生物学实验要求至少3个生物学重复,对于有生物学重复的数据(并且一般的转录组数据都会要求生物学重复,理论上我们做转录组测序,需要的样...
其中,经典的免疫组库分析软件MiXCR[1]可以通过调用rnaseq-cdr3模块来实现免疫组库分析。此外,哈佛大学刘小乐团队专门开发了对应的分析工具TRUST4[2],该软件可以兼容bulk RNA-seq、10x单细胞RNA-seq以及smart-seq2的数据分析。TRUST4的基本思想是:1)对含有V,J和C基因的候选reads进行de novo组装得到一致性contigs;...