4、采用Samtools提取Viral reads # 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 ...
scRNA-seq的典型数据分析步骤一般可以分为三个阶段:原始数据处理和QC,适用于几乎所有scRNAseq数据集的基础数据分析,以及针对特定研究场景量身定制的高级数据分析。而基本的数据分析步骤包括数据归一化与整合、特征选择、降维、细胞聚类、细胞类型标注和标记基因鉴定。高级数据分析任务包括轨迹推断、CCC分析、轨迹推断和TF活性...
1 数据准备和质量控制：首先，使用如FastQC等工具对原始的RNA-Seq数据（通常是FASTQ格式）进行质量控制检...
使用DESeq2进行Mov10质量评估和探索性分析 现在我们已经很好地理解了通常用于RNA-seq的QC步骤,让我们为将要使用的Mov10数据集实现它们。 使用rlog转换标准化计数 为了改进PCA和分层聚类可视化方法的距离/聚类,我们需要通过对标准化计数应用rlog变换来调节均值方差。 在质量评估期间,标准化计数的rlog转换仅对这些可视化...
InPACT方法包括序列模块(Sequence Module)和读段模块(Read Module)两部分,分别用于对polyA位点上下游序列特征以及末端外显子上的RNA-seq读段分布特征的学习。通过基于Ribo-seq数据的翻译水平分析,以及3’RACE实验验证等,该研究进一步证实了I...
RNA-seq分析通常从基因水平的序列计数开始,涉及到数据预处理,探索性数据分析,差异表达检验以及通路分析,得到的结果可用于指导进一步实验和验证研究。 在这篇工作流程文章中,我们通过分析来自小鼠乳腺的RNA测序数据,示范了如何使用流行的edgeR包载入、整理、过滤和归一化数据,然后用limma包的voom方法、线性模型和经验贝叶斯...
与scRNA-seq整合 接下来，可以通过成人小鼠大脑的单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据集的标签，来对当前数据...
大概就是这样，运行下就可以啦。https://amp.pharm.mssm.edu/archs4/data.html# 此外数据下载后，就是做数据解析了,H5文件格式的解析，批次效应移除等，都有提供相应的代码 (DESeq2差异基因分析和批次效应移除)：提供代码链接：https://amp.pharm.mssm.edu/archs4/help.html 查询功能 按 meta data信息查询，...
RNA-seq数据从Count表达矩阵开始进行数据清洗整理、样本聚类分析、PCA分析、特定基因表达、差异表达分析、通路富集分析(GO、KEGG)及GSEA分析; 将以上数据分析结果进行聚类热图、PCA图、箱线图、富集分析(个性化展示)气泡图和柱状图、单样本及多样本GSEA分析图; ...
单细胞RNA-seq数据中的细胞发育轨迹推断在生物医学研究中具有广泛应用,包括: 4.1 发现新的细胞类型和状态 细胞发育轨迹推断可以揭示不同细胞类型之间的关系,有助于发现新的细胞类型和状态。 4.2 揭示基因表达的动态变化 通过伪时间分析,研究者可以揭示基因在细胞发育过程中的表达动态变化。