RNA-SEQ

一文做会漂亮的火山图

、归一化处理在利用limma包进行差异分析处理之前，要对数据进行归一化处理：输入文件1在使用limma包之前首先要对数据进行标准化处理rm(list=ls())setwd('/lab412C/LSM/RNA-SEQ
ShanSly·2023-03-14 01:39

RNA-seq

可以帮助我们了解，各种比较条件下，所有基因的表达情况的差异。应用：正常组织/肿瘤组织；治疗前/治疗后；不同发育阶段；不同组织之间等。检测范围：mRNA表达量；mRNA的可变剪接；融合基因；SNP测序方法建库（illumina公司的TruseqRNA建库）正常抽提到的总RNA有95%是rRNA，只有2-3%是mRNA。文库质量要求：mRNA要完整。建议先对总RNA进行一次电泳质检，并进行打分。RIN
没有眼镜·2023-03-13 06:22

RNA-seq 详细教程：分析流程介绍（1）

学习目标了解从RNA提取到获取基因表达矩阵，既RNA-seq分析的整个流程。1.workflow进行差异表达基因分析的前提是，获取代表基因表达水平的矩阵。
冷冻工厂·2023-03-12 18:01

RNA-seq：DEseq2归一化

陆嘉祺2019.6.14主要能解决以下2个问题：①测序深度/文库大小导致的差异②文库补偿导致的差异DESeq2均一化步骤：step1：以原有reads数目取log2/10/e为底的对数![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/10627644-0c81f5903ed8f72b.png?imageMogr2/auto-orient/stri
Larrylu007·2023-03-12 05:59

1.Empirical assessment of analysis workflows for differential expression analysis of human sample...

RNA-seq分析流程分析：RNA-seq数据分析流程主要由序列对比，表达矩阵构建，差异基因鉴定等三大步骤构成【1-8】。目前，已有大量的软件被开发用于分析流程。
WH川川·2023-03-11 01:03

运行FastQC报错

近期使用RNA-seq，在NCBI上获取原始数据后，想使用fastqc检查二代测序数据是否存在问题。于官网下载fastqc的软件包，并解压至Biosofts文件夹。
孤久成瘾_1180·2023-03-10 21:58

RNA-seq中的基因表达量计算和表达差异分析

RNA-seq中的基因表达量计算和表达差异分析原文链接：RNA-seq中的基因表达量计算和表达差异分析-生物知识学习(biotechknowledgestudy.com)差异分析的步骤：1）比对；2）readcount
太甜了不要加糖·2023-03-10 16:01

BSA专题2—缩小定位区间和后续验证怎么做？

相关实验内容整理哟~缩小候选区间的方法总结如下：☑与遗传图谱结果相结合，基于表型数据，进行QTL定位，与BSA结果相结合；☑开发SNP或者InDel分子标记，通过大群体性状与分子标记的共分离缩小候选区间；☑结合RNA-seq
felix108·2023-03-08 23:47

学习笔记--转录组测序数据分析笔记【生信技能树】

第一次就大概浏览了一下，这一次非常认真地做了笔记，收货还是非常大的，了解了整个测序数据的分析过程，从原始的测序数据到后面的一些简单的分析有了更深的理解，对之前分析处理数据的一些疑惑有了解答，算是基本掌握了整个RNA-seq
FFwizard·2023-02-19 07:49

TCGA甲基化数据下载以及相关临床信息整理

之前的文章里已经按照教程进行了TCGA数据库的一些练习（RNA-seq、芯片、生存分析），现在学习TCGA甲基化数据的分析过程。
生信start_site·2023-02-18 23:24

【文献解读】-单细胞调控网络的推理和聚类（SCENIC）

SCENIC是一种同时重建基因调控网络并从单细胞RNA-seq数据中鉴定stablecellstates的工具。
基因侦探·2023-02-18 07:06

【零基础练习一个RNA-seq分析】CH7：DEseq2探索表达矩阵

我们已经得到了一个表达矩阵，下面我们就用DEseq2筛选差异表达基因，并进行简单的visulization。DESeq流程第一步我们需要准备两个表，借用Y大宽姐姐的图来说明一下。countData表示的是count矩阵，行代表gene，列代表样品，中间的数字代表对应count数。colData表示sample的元数据，因为这个表提供了sample的元数据。becausethistablesuppl
josia_luo·2023-02-17 05:17

RNA-seq 详细教程：实验设计（2）

学习目标了解设置重复对于RNA-seq分析的重要性了解生物重复次数、测序深度和鉴定到的差异表达基因之间的关系了解如何设计RNA-seq实验，以避免批次效应1.注意事项了解RNA提取和RNA-seq文库制备实验过程中的步骤
冷冻工厂·2023-02-17 04:21

一文搞定参考基因组序列下载

比如通过与参考基因组序列进行比对，检测各种变异；RNA-seq数据与参考基因组比对，进行定量。给大家介绍如何下载某一个物种的参考基因组序列，分为浏览器版与命令行版2种方式。
亮亮就是亮·2023-02-16 23:23

学习limma: Linear Models for Microarray and RNA-Seq Data

一、简介limma应用于RNA-seq数据时，readcounts被转换为log2-counts-per-million（logCPM）。
果蝇饲养员的生信笔记·2023-02-07 08:30

2.通过WGNCA发现缺血性卒中相关LncRNA及其靶基因和相关信号通路

LncRNAsrelatedkeypathwaysandgenesinischemicstrokebyweightedgeneco-expressionnetworkanalysis(WGCNA).DOI：10.1016/j.ygeno.2020.01.001数据来源：临床外周血样本：3对照，3IS，RNA-seq
D2聚体·2023-02-07 03:17

2022-04-25 GSVA相关

GSVA的运行注意事项如果是芯片的数据是需要对数据进行过滤的，可以参考下面的测试数据代码，或者看官方的文档GSVA本身提供了三个算法，一般使用默认的算法就可以了对于RNA-seq的数据，如果是readcount
青蒿素2·2023-02-05 20:30

Week28 — 单细胞RNA-seq揭示哺乳动物细胞中动态的、随机的单基因表达

Week29:2018—11.26-11.30Title:Single-CellRNA-SeqRevealsLineageandXChromosomeDynamicsinHumanPreimplantationEmbryosDOI(url):10.1126/science.1245316PublicDate：2014Jan10Journal：ScienceKeyword：scRNA-seq,mon
六六_ryx·2023-02-05 05:07

根据RNA-seq差异基因进行GSEA分析

如果你觉得GO或KEGG不够解释，或许可以试试GSEA具体内容参考这篇#GSEAanalysissteps#得到差异分析结果DESeq2_DEG=as.data.frame(read.table("路径/DESeq2_result.txt",sep="\t",header=T,row.names=1))#提取log2FoldChange这列geneList<-as.data.frame(DESeq
没有猫但是有猫饼·2023-02-04 19:37

学习笔记| RNA-seq之biomart基因注释

biomart是一个Rpackage，能够完成基因注释的工作。在我得到差异表达基因之后，可以直接使用该包直接注释。网络上许多代码已经过时，特此更新用法。1安装#Windows10,R4.0.5install.packages("BiocManager")BiocManager::install("biomaRt")2pipeline首先要选择数据库合dataset先强迫自己看文档学习，help("
史智凌·2023-02-04 03:39

RNA-seq 详细教程：count 数据探索（4）

学习目标了解RNA-seqcount数据的特征比较count数据的不同数学模型确定最适合RNA-seqcount数据的模型了解设置生物学重复对于鉴定样本间差异的好处1.计数矩阵当开始差异表达基因分析时，先从一个矩阵开始，该矩阵总结了数据集每个样本中的基因水平表达。矩阵中的行对应基因，列对应样本。在矩阵的每个位置，有一个整数值，表示源自样本中特定基因的序列读取总数（如下图）。count计数越高表明与
冷冻工厂·2023-02-04 01:04

癌症基因图谱（ TCGA）数据库（二）数据前处理

、分类2、数据整理2.1换ID名2.2矩阵整理1、分类数据：癌症基因图谱（TCGA）数据库中5种不同类型癌症（包括BRCA,BLCA,LGG,LUAD和LUSC,每种为一个数据集）病例的RNA转录组（RNA-seq
WuYle·2023-02-03 20:00

转录组RNA-SEQ上游分析2020

安装配置conda使用清华源下载sh脚本并安装#使用清华源下载sh脚本wget-chttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh#从官网下载最新版Miniconda3安装包，但速度较慢wget-chttps://repo.anaconda.com/miniconda/
superqun·2023-02-02 19:17

关于NGS数据处理中的PCR Duplicate

具体可以参考fastQC对RNA-seq质控。这项指标统计了reads的重复水平。其中就谈到，如果折线图重复出现峰值，就
不玩手机的蛇佬腔·2023-02-02 10:00

m6a-lncRNA week02

【LGG数据下载】从CGGA数据官网下载RNA-seq数据，选择其中包含325个样本的测序数据，下载表达矩阵和临床信息表达矩阵：CGGA.mRNAseq_325.RSEM-genes.20200506.
Hannisal·2023-02-02 03:51

RNA-seq常见报错

1、Solvingenvironment:failedwithinitialfrozensolve.Retryingwithflexiblesolve.#更新condacondaupdate-nbasecondacondaupdate-all#更新conda安装的所有软件#修改频道condaconfig--addchannelsconda-forgecondaconfig--setchannel_
javen_spring·2023-02-02 03:25

Bulk RNA-seq上游分析流程（Salmon）

转录组分析一般通过比对或非比对的方法对基因表达进行定量，得到一个样本-基因表达矩阵用于下游数据分析。下游分析通常是进行差异表达分析，对差异基因进行功能注视，如GeneOntology(GO)或KEGGpathway。也可以对差异基因进行蛋白互作网络(PPI)分析，找出可能存在的关键基因。除了差异表达分析，还可以进行WGCNA分析，多与临床数据相关。原始测序数据质控测序数据有可能含有测序接头和质量较
BioGou·2023-02-01 22:02

用limma对芯片数据做差异分析

用limma对芯片数据做差异分析用limma对芯片数据做差异分析jmzeng2016年3月12日用基因芯片的手段来探针基因表达量的技术虽然已经在逐步被RNA-seq技术取代，但毕竟经历了十多年的发展了，
皮肤科大白·2023-02-01 17:44

【生信技能树】GEO数据库挖掘 P7 6差异分析

用limma包对芯片数据做差异分析|生信菜鸟团http://www.bio-info-trainee.com/1194.html用limma包的voom函数来对RNA-seq数据做差异分析|生信菜鸟团http
学海溺子·2023-02-01 17:44

Hisat2-Stringtie-DESeq2复现Transcript-level expression analysis of RNA-seq experiments with ...

目录整体流程标准流程：比对-转录本组装-转录本合并-定量-分析快速流程：比对-定量-分析多看手册详细步骤分析前准备工作新建工作目录对RNA-seq结果进行QC下载基因组生成索引文件偷懒神器-python
linuxonly801·2023-02-01 17:37

复现Transcript-level expression analysis of RNA-seq experiments with HISAT, StringTie and Ballgown文章代码

文章目录前言一、安装R和Rstudio和相应的包二、文章复现0.前期准备：下载文章中的数据1.把所有的测序数据map到referencegenome。2.将SAM文件转换成BAM文件3.组装transcripts4.把所有样品的transcriptsmerge到一起5.optional-使用gffcompare检查transcripts与参考基因组比对情况6.估算transcript的abunda
linuxonly801·2023-02-01 17:37

GEO数据库挖掘--芯片数据--使用limma包

转换获取分组信息表达矩阵质控差异分析结果可视化富集分析主要参考：https://www.jianshu.com/p/8dd7dc1e1719一点点说明：用基因芯片的手段来研究基因表达量的技术已经逐步被RNA-seq
linuxonly801·2023-02-01 17:32

使用 R 语言 DESeq2 对 RNA-seq 数据的下游分析

参考文章：使用R语言DESeq2对RNA-seq数据的下游分析—小小羊最后作heatmap图时报错：解决方法：这是不报错时的df报错时，红框中为1，2，3......数字，所以应改为
MissL_78e0·2023-02-01 11:09

The Immune Landscape of Cancer 方法汇总

文章结果和资源链接屏幕快照2020-06-20上午4.48.52.png工具列表从RNA-seq文件推断TCRMiTCRv1.0.3，由Bolotin等人开发，它允许对TCR和免疫球蛋白序列进行高度可定制的分析
JUpter_·2023-01-30 06:51

STRING数据库的蛋白质相互作用（PPI）网络分析

具体而言，这些相关的文献中首先通过RNA-seq、表达谱芯片或者蛋白质组分析等，找到了在不同分组样本间一系列的差异表达基因或蛋白。
纪伟讲测序·2023-01-29 04:53

Graphpad绘制qpcr结果验证转录组数据图

软件：Graphpad步骤1.输入qpcr与转录组数据表达量，格式如下：输入表达量2.加入两个纵坐标：双击左边Y轴，进行设置：右Y轴设置3.双击空白区域，进行外观设置（注意：RNA-Seq数据一般为折线
队长的生物实验室·2023-01-28 09:17

RNA-Seq(5):构建表达矩阵，归一化样本数据以及检测数据可信度并可视化

1.为什么要归一化：RNA-Seq归一化问题-(jianshu.com)2.如何归一化（归一化步骤）这里我采用的是使用DESeq2包归一化的两种方法获取归一化
Z_bioinfo·2023-01-27 13:20

Bulk RNA-Seq 差异表达分析流程

以前写过不少零散的RNA-Seq分析文章，现在整理为流程，同时修改一些错误。流程包含质控、比对、定量、差异分析。流程概况前处理拿到原始fastq数据先进行前处理。前处理包含质控、比对和定量。
BeeBee生信·2023-01-27 07:03

DNA和RNA修饰的鉴定和编辑技术前沿综述 （全文翻译版）

生物信息学习的正确姿势NGS系列文章包括NGS基础、高颜值在线绘图和分析、转录组分析（Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析（ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析
生信宝典·2023-01-21 10:31

积微论坛--用微生物组时序数据重现生物膜装配动态过程PPT对应的讲解和提问

生物信息学习的正确姿势NGS系列文章包括NGS基础、高颜值在线绘图和分析、转录组分析（Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析（ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析
生信宝典·2023-01-21 10:31

RNA 28 SCI 文章中基于RNA-seq数据反褶积揭示肿瘤免疫结构的分子和药理学 (quanTIseq)...

桓峰基因公众号推出转录组分析教程，有需要生信的老师可以联系我们！转录分析教程整理如下：RNA1.基因表达那些事--基于GEORNA2.SCI文章中基于GEO的差异表达基因之limmaRNA3.SCI文章中基于TCGA差异表达基因之DESeq2RNA4.SCI文章中基于TCGA差异表达之edgeRRNA5.SCI文章中差异基因表达之MA图RNA6.差异基因表达之--火山图(volcano)RNA7.
桓峰基因·2023-01-19 15:03

RNA 3. SCI 文章中基于TCGA 差异表达基因之 DESeq2

在比较高通量测序分析中，一项基本任务是分析计数数据，如RNA-seq中每个基因的Readcount，以获得跨实验条件的系统性变化的证据。离
桓峰基因·2023-01-19 08:17

RNA-seq——学习路线、学习经验、实战项目、学习总结

1.参考课程和博客B站：RNA-seq转录组数据分析入门实战【生信技能树】转录组测序数据分析简书：RNA-seq(1):用conda安装RNA-seq所需要的工具-简书RNA-seq(2)-1:原始数据下载的几种方法
Dzfly..·2023-01-18 18:09

RNA-SEQ转录组数据，由Count 计算TPM 和FPKM

1、先根据gtf文件提取基因的长度参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_56259962/article/details/1231406302、根据count计算tpmrm(list=ls())options(stringsAsFactors=F)rawcount<-read.csv("C:/Users/Desktop/2cell.id.txt",skip=1,sep
佛系盼毕业·2023-01-18 09:18

转录组表达量计RPKM、FPKM、TPM说明

在转录组测序（RNA-Seq）中，基因的表达量是我们关注的重点。基因表达量的衡量指标有：RPKM、FPKM、TPM。
weixin_30539835·2023-01-18 09:17

多组学-转录组RNA-seq 中Counts值,RPM,RPKM,FPKM,TPM

一个基因区域内的readcounts数目取决于基因长度和测序深度。基因长度影响：同一样本，基因越长，随机打断得到的片段越多，该基因被测到概率越大，比对到该基因的reads越多。测序深度影响：不同样本，样本的测序深度越高，同一基因被测到次数越多，比对到该基因的reads越多。Counts比对到每个基因的reads有多少条，在转录组测序中，称为Count数。每个测序样品的起始RNA量不同，文库量不同，
bannerDr·2023-01-18 09:47

RPKM、FPKM和TPM的区别

前言在RNA-Seq的分析中，我们常用RPKM、FPKM和TPM作为转录组数据定量的表示方法。
生信学习小达人·2023-01-18 09:47

RPKM与TPM值的区别

对于RNA-Seq，目前主流还是用RPKM/FPKM来形容一个基因的表达量。有人说TPM更好。
高锦-生信·2023-01-18 09:17

生信人（R、LINUX、RNA-seq习题）

R、LINUX、RNA-seq习题R语言的练习题初级10个题目，尽量根据参考代码理解及完成：http://www.bio-info-trainee.com/3793.html中级要求是：http://www.bio-info-trainee.com
awk_bioinfo·2023-01-17 09:42

送书《R语言数据分析和可视化》 | 这个为生信学习和生信作图打造的开源R教程真香！！！...

生物信息学习的正确姿势NGS系列文章包括NGS基础、在线绘图、转录组分析（Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析（ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析
生信宝典·2023-01-17 09:41
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