RNA-seq

玉米关联群体：155、368、527 自交系群体简介（Yan Jianbing，2010、2013）

368和527两个群体交集为282，其中368使用RNA-seq测序，测定到了大量的SNP位点。155和527群体是基因组与表型之间的关联分析，368是基因组与表达量之间的关联分析。
浓香鸭腿面·2023-01-11 17:53

木桶排序算法_【生信常识】二代测序的比对算法浅析

废话不多说，我们开始本次的主题吧~相信大家日常跑数据的时候总是要从检查数据质量，比对，转换格式，差异分析这么一套既定的流程对我们的rna-seq或者chip-seq数据进行
梦游前生·2023-01-11 08:28

PRO-seq数据分析

PRO-seq数据分析背景知识大多数RNA-seq都是研究不同条件下细胞内mRNA变化。
wangyunpeng_bio·2023-01-10 15:34

RNA-seq——上游分析练习2（数据下载+trim-galore+hisat2+samtools+featureCounts）

目录软件安装新建文件夹一、下载数据二、质控过滤1.数据质量检测2.数据质量控制3.对处理后的数据再次QC三、序列比对1.hisat2比对2.flagstat检查一下结果四、featureCounts定量写在前面——本文是转录组上游分析的实战练习。主要包含四个步骤：数据下载（包括sra数据、参考基因组、参考基因组注释文件）质控过滤（使用trim-galore进行质控，使用fastqc、multiqc
Dzfly..·2023-01-09 13:10

简单使用limma做差异分析

首先需要说明的是，limma是一个非常全面的用于分析芯片以及RNA-Seq的差异分析，按照其文章所说：limmaisanR/Bioconductorsoftwarepackagethatprovidesanintegratedsolutionforanalysingdatafro
xupeng_bio·2023-01-07 13:52

Unsupervised clustering reveals new prostate cancer subtypes

癌症基因组图谱（TCGA）RNA-Seq数据用于训练分类器。基于分类器的三个亚型被测试是否具有临床数据存在显着差异。其他三组按分类器分类并验证。结果：分类器有183个基因。
weixin_34208185·2023-01-01 13:04

没有网也可以安装 Conda 环境

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·2022-12-30 09:47

送书 | 222Beta多样性限制性排序CPCoA/CCA/RDA/LDA

生物信息学习的正确姿势NGS系列文章包括NGS基础、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(重磅综述
生信宝典·2022-12-29 15:55

关于RNA-seq 的那点事Count 数的标准化 （一) RPKM 和FPKM，TPM及C(R）PM

图片来自网络我们都知道，在RNAseq测序的过程中，我们测完序的最终目的是想根据测序的结果，最终分析得到差异基因以及潜在可能的功能分析，那么在进行差异分析以及对表达量进行分析的时候，对基因原始的Count进行标准化，消除由于测序过程中单个基因自身的长度以及测序深度对数据的影响，是非常关键的一步。RNAseq测序，对于一个基因的Count的计数呢，主要是基于匹配到该基因的外显子上的数目，那么按照这样
forever luckness·2022-12-29 15:52

RNA-seq 详细教程：注释（15）

学习内容了解可用的基因组注释数据库和存储信息的不同类型比较和对比可用于基因组注释数据库的工具应用各种R包检索基因组注释基因组注释对二代测序结果的分析需要将基因、转录本、蛋白质等与功能或调控信息相关联。为了对基因列表进行功能分析，我们通常需要获得与我们希望使用的工具兼容的基因标识符。在这里，我们讨论了您可以获得基因注释信息的方法以及每种方法的一些优缺点。数据库我们从存储信息的必要数据库中检索有关过程
冷冻工厂·2022-12-25 14:13

RNA 1. SCI 文章中读取 GEO 数据

依稀记得10年前一个样本的RNA-SEQ费用还是蛮高的，而现在就是洒洒水啦，所以这种转录组的数据也已经成为文章的主流，基本上就是WES结合RNA，但是个人感觉，真的能关联到突变基因和表达的水平上去的，还是很困难的
桓峰基因·2022-12-24 08:36

geo差异表达分析_如何使用GEOquery和limma完成芯片数据的差异表达分析

如何分析芯片数据我最早接触的高通量数据就是RNA-seq，后来接触的也基本是高通量测序结果而不是芯片数据，因此我从来没有分析过一次芯片数据，而最近有一个学员在看生信技能树在腾讯课堂发布的课程GEO数据库表达芯片处理之
weixin_39727976·2022-12-24 08:06

RNA-seq 详细教程：可视化（12）

学习内容了解如何为可视化准备数据了解如果利用可视化来探索分析结果火山图可视化热图可视化可视化结果当我们处理大量数据时，以图形方式显示该信息以获得更多信息，可能很有用。在本课中，我们将让您开始使用探索差异基因表达数据时常用的一些基本和更高级的图，但是，其中许多图也有助于可视化其他类型的数据。我们将使用我们在前面的课程中创建的三个不同的数据对象：样本的元数据（数据框）：meta每个样本中每个基因的归一
冷冻工厂·2022-12-21 07:52

RNA-seq 详细教程：似然比检验（13）

学习内容应用似然比检验(LRT)进行假设检验将LRT生成的结果与使用Wald检验获得的结果进行比较从LRT显著基因列表中识别共享表达谱似然比检验在评估超过两个水平的表达变化时，DESeq2还提供似然比检验作为替代方法。被确定为重要的基因是那些在不同因子水平上在任何方向上表达发生变化的基因。通常，此测试将产生比单独的成对比较更多的基因。虽然LRT是对因子的任何水平差异的显着性检验，但不应期望它与使用
冷冻工厂·2022-12-21 07:52

RNA-seq 详细教程：时间点分析（14）

学习内容了解如何使用DESeq2进行时间的分析LRT使用LRT进行Timecourse分析尽管基因表达的静态测量很受欢迎，但生物过程的时程捕获对于反映其动态性质至关重要，特别是当模式复杂且不仅仅是上升或下降时。在处理此类数据时，似然比检验(LRT)特别有用。我们可以使用LRT来探索一系列时间点之间是否存在任何显著差异，并进一步评估样本类之间观察到的差异。例如，假设我们有一个实验来观察随着时间的推移
冷冻工厂·2022-12-20 16:50

RNA-seq全流程分析

RNA-seq数据处理记录（2）原始数据的处理去除adapter找到接头序列可以通过建库的试剂盒在Illumina官网查找，也可以通过trim_galore自动找到接头并去除。
SD道法自然·2022-12-15 23:41

WGCNA：概念初探

在RNA-seq数据中的应用鉴定高相关的基因module。
老实人谢耳朵·2022-12-14 19:46

RNA-seq数据分析

一、数据收集1.NCBIGEO数据库收集相关RNA-seq数据样本信息以及引用文献可以点击对应链接查看2.SRARunSelector查看数据单双端类型（SINGLEorPAIRED)及分组信息可以点击
yiyaaaaaaaa·2022-12-12 14:29

RNA-seq 详细教程：假设检验和多重检验（8）

Hypothesistesting2.广义线性模型如前所述，RNA-seq生成的计数数据表现出过度分散（方差>均值），用于对计数建模的统计分布需要考虑到这一点。因
冷冻工厂·2022-12-12 14:53

Stringtie详解

StringTie是一种快速高效的将RNA-Seq比对到潜在转录本的组装器。它使用新的网络流算法以及可选的从头组装步骤来组装和定量代表每个基因位点的多个剪接变体的全长转录本。
songyi10·2022-12-12 14:23

在B站学习大名鼎鼎的StatQuest 系列统计和生信分析视频（中文字幕）- 也见证助理教授到创业者的华丽转身...

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·2022-12-12 14:49

RNA-seq分析_DEseq2代码整理总结

#首先整理TCGA基因表达矩阵，在肿瘤样本，有一个样本既有原位癌也有转移数据，要删去肿瘤转移表达数据rm(list=ls())library(DESeq2)library(limma)读入表达矩阵与样本信息，并查看表达矩阵与样本信息genesymbol1,]#要想用DEseq2进行下面的差异分析，首先将表达矩阵与样本列表的样本名字顺序一致!!genesymbol_alcohollogFC_cuto
橙子榴莲巧克力·2022-12-12 14:46

RNA-seq 详细教程：详解DESeq2流程（9）

学习目标了解DESeq2涉及的不同步骤了解变异的来源并检查sizefactors检查基因水平的离散估计了解差异表达分析过程中离散的重要性DESeq2流程前面，我们使用设计公式创建了DESeq2对象，并使用下面两行代码运行DESeq2：dds 学习目录更多教程->学习目录本文由mdnice多平台发布
冷冻工厂·2022-12-12 14:45

245热图展示微生物组的物种和功能丰度或有无、距离矩阵

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·2022-12-12 02:47

RNA-seq 详细教程： `DESeq2` 差异表达分析（7）

学习目标了解如何设计公式了解如何使用DESeq2执行差异表达分析1.DE分析差异表达分析工作流程的最后一步是将原始计数拟合到NB模型并对差异表达基因进行统计检验。在这一步中，我们本质上是想确定不同样本组的平均表达水平是否存在显著差异。PaulPavlidis,UBCDESeq2论文发表于2014年，但该软件包不断更新并通过Bioconductor在R中使用。它建立在分散估计和DSS和edgeR中的
冷冻工厂·2022-12-09 09:40

SCS【16】从肿瘤单细胞RNA-Seq数据中推断拷贝数变化 (inferCNV)

点击关注，桓峰基因今天来说说从肿瘤单细胞RNA-Seq数据中推断拷贝数变化，学会这些分析结果，距离发文章就只差样本的选择了，有创新性的样本将成为文章的亮点，并不是分析内容了！
桓峰基因·2022-12-07 17:00

单细胞测序数据分析（1）—数据下载

SRR7722937SRR7722938SRR7722939SRR7722940SRR7722941SRR7722942第二个患者：SRR7692286SRR7692287SRR7692288SRR7692289下载的方式，有两种，第一种，采用ASPERA下载，我的RNA-seq
leo12354·2022-12-07 04:57

一文掌握Conda软件安装：虚拟环境、软件通道、加速solving、跨服务器迁移

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·2022-12-06 08:29

数据库数据 | TCGA数据库33种癌症的 transcriptome profiling (RNA-Seq) 数据

该数据是我自己下载整理过的数据。下载日期：2021年7月12日下载方式：TCGAbiolinks包数据类型：RData变量名称：expDataTPM/Counts/FPKM>##加载数据，数据对象是一个数据框，变量名称是：expDataTPM>load("processedTCGAdata/TCGA-RNASeq-TPM/TCGA-ACC_RNASeq_TPM.RData")>head(expDa
【云森】·2022-12-04 08:30

常用数据库ID

最近在学GEO数据库和RNA-seq，一直都有关于id转换的步骤，一直搞不清楚，今天参考常用数据库的基因ID，归纳整理一下。
你真的不能替我学吗·2022-11-30 01:33

2022-11-29 RNA-seq数据处理

之前用hisat2尝试处理RNA-seq数据，这里使用tophat21.使用前建立index使用bowtie2建立indexbowtie2-buildgenome.fabowtie2index/genomegenome.fa
Zheng_xy·2022-11-29 16:56

RNA_seq生物分析学习--RNA-seq实验

目录第五课RNAseq样品提取与处理第六课RNAseq建库测序第7课链特异性文库第五课RNAseq样品提取与处理RNA-Seq实验流程总RNA提取样品检测(主要检测样品是否合格,是否发生降解等)样品要求合格的样品
Drone_xjw·2022-11-28 04:04

StatQuest学习笔记23——RNA-seq简介

StatQuest学习笔记23——RNA-seq简介前言——主要内容这篇笔记是StatQuest系列笔记的第58节，主要内容是讲RNA-seq的原理。
wangchuang2017·2022-11-28 04:01

第五章 RNA-seq分析

第五章RNA-seq分析主要为RNA-seq相关知识，部分内容作笔记自查使用。如有错误或遗漏还请海涵，可评论或邮箱联系。
wangchuang2017·2022-11-28 04:00

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·2022-11-28 04:00

RNA-seq数据分析(HISAT2+featureCounts+StringTie)

RNA-seq数据分析简介1生物基础1.1中心法则1.2RNA-seqProtocol1.3RNA-seq总的路线图2数据分析2.1前期准备2.1.1创建目录&安装conda2.1.2常用文件格式简介2.2
生信小菜鸟啊·2022-11-28 04:29

RNA-seq最强综述名词解释&思维导图|关于RNA-seq，你想知道的都在这（续）

前言NGS系列文章包括NGS基础、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(重磅综述：三万字长文读懂单细胞
生信宝典·2022-11-28 04:28

转录组RNA-seq分析前沿进展综述

RNA测序（RNA-seq）已经成为分析基因差异表达和mRNAs差异剪接不可或缺的工具。随着下一代测序技术的发展，RNA-seq也在发展。
生物数据处理小白·2022-11-28 04:57

RNA-seq Review：RNA-seq数据分析

文献：RNA-seq数据分析最佳实践调查本次阅读GenomeBiology杂志2016年Online的RNA-seq数据分析方法的Review论文，题目为：AsurveyofbestpracticesforRNA-seqdataanalysis
我是大南瓜·2022-11-28 04:57

RNA-seq中的生物学重复

生物学重复：经过相同方式处理相同样品（不是同一个体）。指样本重复，比如3只小鼠，同时做一种处理，就是三个生物学重复。消除组内误差：生物学重复可以测量变异程度。增强结果可靠性：测序的样本数越多，越能够降低背景差异。检测离群样本：异常样本的存在，会严重影响测序结果的准确性，通过计算样本间的相关性可以发现异常样本，将其排除。没有生物学重复实验发文章困难，如确实无法设置生物学重复。就得结合强有力的实验数据
bannerDr·2022-11-28 04:57

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·2022-11-28 04:55

一招解决Conda安装卡在solving environment这一步！

生物信息学习的正确姿势NGS系列文章包括NGS基础、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(重磅综述
生信宝典·2022-11-27 19:52

收藏|北大生信平台"单细胞分析、染色质分析"视频和PPT分享

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·2022-11-26 13:41

单细胞测序原理10X UMI Barcode

什么是单细胞测序单细胞RNA-Seq提供成千上万个单个细胞的transcriptionalprofiling。
hs6605015·2022-11-25 15:06

QQ plot 的解读

这个图形的形式非常简单，有点类似RNA-seq中评价两个样本相关性的散点图（图1）。这类图形为什么那么相似呢？因为它们本质上就是做两组数据的比较，判断它们是否基本一致。
hs6605015·2022-11-25 15:29

Hemberg-lab单细胞转录组数据分析（三）

单细胞转录组数据分析（二）收藏|北大生信平台"单细胞分析、染色质分析"视频和PPT分享生信老司机以中心法则为主线讲解组学技术的应用和生信分析心得-限时免费scRNA-seq原始数据加工FastQC得到单细胞RNA-seq
生信宝典·2022-11-25 13:33

2022.04.14【读书笔记】|WGCNA分析原理和数据挖掘技巧

文章目录背景RNA-seq分析一般逻辑局限性基因表达和调控方式与网络相关的基础概念无尺度网络模块以及模块特征值连通性非权重网络权重网络核心基因WGCNA网络原理和构建过程简介哲学理念网络构建的两个核心步骤基因的过滤去除低丰度的基因去除没有变化的基因最终期望
穆易青·2022-11-25 01:55

差异表达基因提取limma+WGCNA分析全代码

用limma包和WGCNA包进行RNA-seq数据分析#数据提取#GE512*0.8){re=0#去除在少于50%的样本中表达的基因}else{re=1}})table(tag)exprSet=1&FDRp-value
Shannon.Y·2022-11-25 01:20

Linux做RNA-seq上游分析基本流程

本机处理器两核心两线程（多核心多线程在比对时占优），操作系统是Linux，发行版是deepin20.1社区版参考http://www.bio-info-trainee.com/2218.htmlhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE50177一、安装minicondaminiconda相对于anaconda更为便捷和容易上手，a
Senoh.·2022-11-24 16:39

RNA-seq入门实战（五）：差异分析——DESeq2 edgeR limma的使用与比较

本节概览：1.DESeq2、edgeR、limma的使用2.三类差异分析软件的结果比较——相关性、韦恩图3.选取差异基因绘制火山图和热图承接前期文章：RNA-seq入门实战（四）：差异分析前的准备——数据检查一
嘿嘿嘿嘿哈·2022-11-24 01:51
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