CSS 首先对每个待整合的单细胞 RNA 测序样本进行细胞聚类，然后使用这些聚类得到的平均表达谱作为参考，来...
为了执行归一化的比率中值方法,DESeq2有一个estimateSizeFactors()函数,它将为我们生成大小因子。我们将在下面的例子中使用这个函数,但是在一个典型的RNA-seq分析中,这个步骤是由DESeq()函数自动执行的,我们将在后面看到。 代码语言:javascript 复制 dds<-estimateSizeFactors(dds) 通过将结果赋值给dds对象,我们将用...
meRIP-seq是参考Chip-seq发展出来的一种鉴定RNA修饰的方法,目前meRIP-seq已成功应用于m6A和m5C的检测。其原理和步骤为:首先通过polyA捕获mRNA,或者通过rRNA剔除技术去掉rRNA,然后将获得的RNA打成100nt左右的小片段;之后使用修饰特异性的抗体(m6A或m5C抗体)进行免疫共沉淀,含有修饰的RNA片段被富集并回收;进而对回收的RN...
还有从数据中估计出来的系数的先验分布。这和 DESeq 以及 nbinomWaldTest 用的对数倍数变化的收缩方法（...
2768 -- 11:23 App RNA-seq数据分析 485 -- 10:38 App Chip-seq 进行motifs 分析 1680 -- 22:18 App 转录组学基本分析流程 275 -- 11:32 App RNA-seq工作流程3 317 -- 1:17:27 App 麻省理工计算生物学6:基因表达分析之聚类分类 245 -- 6:04 App RNA Seq比对 708 -- 15:55 App ...
简述RNA-seq技术进行转录组学分析的原理。 答案 利用高通量测序技术对转录组进行测序分析,对测序得到的大量原始读长(reads)进行过滤、组装及生物信息学分析的过程被称为RNA-Seq。对于有参考基因组序列的物种,需要根据参考序列进行组装,对于没有参考序列的,需要进行从头组装,利用大量读长之间重叠覆盖和成对读长的相对位...
write.csv(resdata,file = "RNA-seq.csv") #查看上调下调基因 summary(res) #基础分析到这里就结束了,下面是可视化分析 参考:https://blog.csdn.net/qq_42458954/article/details/104078845 #提取差异OTU并进行注释 diff_OTU_deseq2 <-subset(res, padj < 0.05 & abs(log2FoldChange) > 1) ...
单细胞水平的研究一直是近年来研究的热点,如单细胞RNA-seq,单细胞ATAC-seq,单细胞核测序等;多组学联用也是现在研究的趋势,为了解决在同一个单细胞水平能够进行多组学的检测,10x genomics在单细胞RNA-seq和单细胞ATAC-seq的基础上推出了...
9.1 RNA-Seq分析(1) 本文将要介绍的是由Combine Australia所提供的一个针对有参基因组的基因差异表达分析流程。 9.2 RNA-Seq分析(2) 本文将要介绍的是在R中进行RNA-seq 数据预处理的实战代码 9.3 RNA-Seq分析(3) 本文将要介绍的是在R中进行RNA-seq 数据基因表达差异分析的实战代码 ...
按:RNA-seq 流程非常多样化,每一个步骤可选工具都非常多。我的选择是 StringTie 进行组装取得 read counts 数值,DESeq2 分析差异基因。这里把我方法跟大家共享。一来给新手一个指引,如果你毫无相关经验可以照着我这个出结果;二来抛砖引玉,如果你有相关经验欢迎一起交流进步。