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...
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...
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...
然而,分析确实需要考虑测序深度和RNA组成。 为了对测序深度和RNA组成进行归一化,DESeq2使用了比率中位数法。在用户端只有一个步骤,但在后端有多个步骤,如下所述。 注意:下面的步骤详细描述了当你运行单个函数来获取DE基因时DESeq2执行的一些步骤。基本上,对于典型的RNA-seq分析,你不会单独运行这些步骤。 步骤1:...
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...
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 ...
【解析】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置关系,组装得到尽可能完整的转录本,并...
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 ...
SQUID是一种创新的计算方法,可以使单细胞RNA测序分析更容易获得,使医生能够个性化治疗决策,努力改善患者的结果。 为了改善癌症和其他疾病的治疗方法,研究人员努力确定每个患者的组织特异性治疗靶点和诊断性生物标志物。通过在单细胞水平上分析肿瘤的细胞组成,可以确定特定的靶点和生物标志物。尽管单细胞RNA和单核RNA测序等...
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...