数据预处理 🛠️ 对测序得到的原始数据进行质量控制和过滤,去除低质量的读段和接头序列等。 序列比对 🔄 将处理后的序列与参考基因组或转录组进行比对,确定每个读段的位置和来源。 基因表达定量 📊 计算每个基因或转录本的表达量,常用的指标包括 FPKM(Fragments Per Kilobase of exon per Million fragments ...
📚 探索转录组数据分析的奥秘,从原始数据到深入解析,每一步都至关重要。1️⃣ 🔍 初始接触:原始数据 在生物样品测序后,我们获得原始数据,其中关键文件为**.fastq**格式,存储着测序信息。2️⃣ 🛠️ 质量控制 利用FastQC软件对数据进行质量监控,生成报告,确保测序数据可靠。3️⃣ 🧬 比对参考基...
转录组测序数据分析流程 1.样品准备:根据研究需求,选择适当的样品,如病人和对照组组织、不同发育阶段的样品等。提取总RNA,并通过凝胶电泳、紫外线分析、比色法等方法鉴定RNA的完整性和浓度。 2. 测序:使用高通量测序技术,如Illumina HiSeq、Ion Torrent等对RNA样品进行测序。根据实验的需要,可以采用不同的测序策略...
全长转录组(Full-length transcriptome)测序和分析是基于PacBio和Oxford Nanopore三代测序平台,利用其长读长的特性,建库测序时无需对RNA进行打断,如直接获得包含5’UTR、3’UTR、polyA尾的mRNA全长序列及完整结构信息,从而准确分析有参考基因组物种的可变剪接及融合基因等结构信息,克服无参考基因组物种转录本拼接组装较...
这是一套非常流行的转录组定量分析流程,即Hisat2+Stringtie经典组合,其步骤为: fastp,进行质量控制,去除测序数据中不合格的序列,保留高质量序列用于后续分析; hisat2,将经过质控得到的 Clean data,比对到参考基因组上; samblaster,去除PCR或光学重复; samtools,去除不合格的比对序列,将 SAM 文件转换成 BAM 文件; ...
📈 生物信息学转录组数据分析包括多个步骤,从原始测序结果到下游差异基因表达分析。以下是详细流程:1️⃣ 原始测序结果文件处理:首先,获取原始测序结果文件,这是数据分析的起点。2️⃣ 质量控制:对原始数据进行质量控制,确保数据的准确性和可靠性。3️⃣ 映射到参考基因组:将测序数据映射到参考基因组,以确...
1️⃣ 转录组分析(RNA-seq):从原始测序结果文件开始,通过一系列步骤到达下游差异基因表达分析,包括GO/KEGG富集分析。2️⃣ circRNA-seq:专门针对环状RNA的测序和分析。3️⃣ chip-seq数据分析:从原始测序文件开始,最终确定motif。4️⃣ CUTTag数据分析:针对特定类型的测序数据进行处理和分析。
最近在学习转录组数据的整套分析流程,顺便记录一下。 转录组是在特定时空条件下细胞中基因转录表达产物,广义的转录组包括信使RNA,核糖体RNA,转运RNA及非编码RNA,狭义上是指所有mRNA的集合,转录组分析能够获得不同基因的表达情况。 步骤 1.数据来源 这里使用的是茶树不同组织的样本,共6个组织,每个组织三个生物学重复...
Scanpy 是一款用于单细胞转录组数据分析的 Python 工具,推出于 2017 年,主要应用于细胞聚类、差异表达和细胞发育轨迹分析。其优点包括强大的可扩展性、灵活的数据处理流程和丰富的可视化功能。Scanpy 为研究人员提供了高效而全面的工具,帮助他们深入了解单细胞水平的生物学特征,促进了单细胞转录组研究领域的发展。