RNAseq 第4页

CopyKAT：从高通量单细胞RNASeq数据推断人类肿瘤的基因组拷贝数和亚克隆结构

CopyKAT：从高通量单细胞RNASeq数据推断人类肿瘤的基因组拷贝数和亚克隆结构人类肿瘤单细胞RNA测序的一个主要挑战是区分癌细胞和非恶性细胞类型，以及存在多个肿瘤亚克隆。

Seurat_Satija·2021-04-21 10:42

R实战 | 用R也可以完成的RNA-Seq分析-2

Pre-processing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原文地址：https://bioinformatics-core-shared-training.github.io/RNAseq-R

尘世中一个迷途小书僮·2021-04-20 21:34

RNA-Seq：差异表达分析及可视化

上一篇已经系统介绍了有参RNASeq上游分析，从测序数据fastq文件到最终生成表达矩阵。这一系列基本都是RNASeq通用常规分析，其下游差异表达及可视化则根据需求及研究目标而有所不同。

胡小兵plus·2021-04-19 12:38

T检验：两样本数据的差异性

带公式版本的，请浏览博客文章：T检验：两样本数据的差异性我最近在研究TCGA的RNAseq数据表达差异性的分析，常用的并且最简单的方法是统计量T检验。下面用一个例子来验证T检验的弊端问题所在。

Bioconductor·2021-03-11 22:38

rnaflow 一个新的全自动RNA_Seq数据分析流程

最近接了个帮学院其他老师分析水稻转录组的活，但是媳妇赶着毕业，要帮她搞文章和数据，没空干这个，自己虽然会分析转录组，但是一直没有实现自动化办事，所以在谷歌学术瞎逛，想找一个rnaseq的pipline，

挖泥种地·2021-01-14 18:30

转录组测序2-测序数据质控

RNAseq涉及到原始数据，数据质控，基因组比对，差异基因鉴定，差异基因功能富集分析，重要基因如转录因子激酶的靶基因预测等，我们用10讲的时间，全面讲解转录组测序报告，及在上百个项目中遇到的近百个常见问题

纪伟讲测序·2021-01-02 12:03

RNAseq教程(2.2)

目录1.Module1-IntroductiontoRNAsequencingInstallationReferenceGenomesAnnotationsIndexingRNA-seqDataPre-AlignmentQC2.Module2-RNA-seqAlignmentandVisualizationAdapterTrimAlignmentIGVAlignmentVisualizationA

周小钊·2020-12-28 17:18

RNASeq

参考：https://tiramisutes.github.io/2018/12/04/ref-RNA-seq.html一、质控1.fastqcfastqcrawdata/*.fq.gz-ofastqc-t32.1trim_galoretrim_galore-q25--phred33--stringency3--length25--pairedB_1_R1.fq.gzB_1_R2.fq.gz--g

wanghaihua888·2020-12-28 17:20

RNAseq教程(1.2)

目录1.Module1-IntroductiontoRNAsequencingInstallationReferenceGenomesAnnotationsIndexingRNA-seqDataPre-AlignmentQC2.Module2-RNA-seqAlignmentandVisualizationAdapterTrimAlignmentIGVAlignmentVisualizationA

周小钊·2020-12-22 20:35

RNAseq教程(1.3)

目录1.Module1-IntroductiontoRNAsequencingInstallationReferenceGenomesAnnotationsIndexingRNA-seqDataPre-AlignmentQC2.Module2-RNA-seqAlignmentandVisualizationAdapterTrimAlignmentIGVAlignmentVisualizationA

周小钊·2020-12-22 20:32

生信分析学习笔记 - RNAseq （六）FeatureCounts

下图为某一条RNAseq从数据预处理，序列回帖到数据可视化的工作流程，包含了较多的软件（Linux环境运行）和若干个包（R语言环境运行），本系列将按下图，对每一个步骤进行学习和理解。

班朱朱UP·2020-11-14 19:44

生信分析学习笔记 - RNAseq （四） trimmomatic

下图为某一条RNAseq从数据预处理，序列回帖到数据可视化的工作流程，包含了较多的软件（Linux环境运行）和若干个包（R语言环境运行），本系列将按下图，对每一个步骤进行学习和理解。

班朱朱UP·2020-11-13 10:49

生信分析学习笔记 - RNAseq （一）前传

RNAseq，也被称为全转录组测序，是检测样品RNA含量的测序。这是一种可以获得某时刻转录组状态的方法。

班朱朱UP·2020-11-13 08:53

生信分析学习笔记 - RNAseq （二）双端测序与单端测序

下图为某一条RNAseq从数据预处理，序列回帖到数据可视化的工作流程，包含了较多的软件（Linux环境运行）和若干个包（R语言环境运行），本系列将按下图，对每一个步骤进行学习和理解。

班朱朱UP·2020-11-13 08:48

生信分析学习笔记 - RNAseq （三） FastQC评估

下图为某一条RNAseq从数据预处理，序列回帖到数据可视化的工作流程，包含了较多的软件（Linux环境运行）和若干个包（R语言环境运行），本系列将按下图，对每一个步骤进行学习和理解。

班朱朱UP·2020-11-13 08:42

RNAseq转录组分析流程：fastp+hisat2+samtools+featureCounts+DESeq2

使用工具fastp(质控),hisat2(比对),samtools(sam文件转bam文件),featureCounts(count计数),DESeq2(差异分析)环境配置使用conda配置环境,安装fastp,hisat2,samtools,subread。featureCounts整合在subread中。DESeq2为R包。使用DESeq2进行差异分析前的流程都在linux环境下进行，DESe

WuYankang·2020-10-29 19:00

RNAseq005 转录组入门(5)：序列比对

1比对的目的1.1差异表达基因只需要确定不同的read计数，可以用bowtie,bwa这类比对工具，或者是salmon这类align-free工具，并且后者的速度更快。1.2寻找新剪切位点但是如果需要找新的isoform，或RNA的可变剪切，看外显子使用差异的话，需要TopHat,HISAT2或者是STAR这类工具用于找到剪切位点。2RNA-Seq数据比对和DNA-Seq数据比对有什么差异RNA-

caoqiansheng·2020-09-13 22:20

RNAseq004 转录组入门(4)：参考基因组下载

1参考基因组以下内容主要参考jimmy大佬的生信技能树及生信菜鸟团公众号1.1【直播】我的基因组（五）:测试数据及参考基因组的准备这个对新手来说，是一个很大的坑，hg19、GRCH37、ensembl75这3种基因组版本应该是大家见得比较多的了，国际通用的人类参考基因组，其实他们储存的是同样的fasta序列，只是分别对应着三种国际生物信息学数据库资源收集存储单位，即NCBI，UCSC及ENSEMB

caoqiansheng·2020-09-13 22:15

RNAseq002 转录组入门(2) ：数据下载

1获取文章数据1.1获得文章数据地址AKAP95regulatessplicingthroughscaffoldingRNAsandRNAprocessingfactors.NatCommun2016Nov8;7:13347.PMID:27824034https://www.nature.com/articles/ncomms133471.2打开GEODataSets官网https://www.n

caoqiansheng·2020-09-13 21:40

单细胞||SingleR鉴定细胞类型

给定具有已知标签的样本（单细胞或RNAseq）参考数据集，它将基于与参考数据的相似性标记测试数据集中的新细胞。

生信编程日常·2020-09-04 22:01

inDrop scRNA-seq: Droplet-based single-cell RNA-seq

原理如下：inDropscRNA-seq1.用消化酶分离细胞，制成细胞悬浮液2.microparticle，试剂中含有微颗粒，和细胞在一个液滴(droplet)中时，能够在细胞中建立RNAseq文库。

Brickvstar·2020-08-27 01:34

2、RNAseq(2)--测序原始数据处理（Clean data）

1、fastq文件一般我们从公司里得到的原始测序数据都是属于fastq.gz文件,.gz是一种压缩格式的缩写，于是首先第一步是对这些压缩格式进行解压操作gzip-d19R576_combined_R1.fastq.gz19R576_combined_R2.fastq.gz19R577_combined_R1.fastq.gz19R577_combined_R2.fastq.gz解压好的文件即正常的

莫讠·2020-08-20 08:45

干货 | 一文教会你如何采用Linux系统处理RNAseq测序数据

转录组是指细胞在某一功能状态下转录出来的所有RNA的总和。转录组测序（Transcriptomesequencing）是基于IlluminaHiSeq测序平台检测细胞内所有mRNA的一项技术，能够快速获得细胞在某一状态下所有的转录本信息，因而被广泛应用于基础研究、药物研发和临床诊断等多个领域。在获得原始测序数据（FASTQ文件格式）后，该如何就FASTQ测序文件进行后续分析处理呢？下面，让我们一起

拾柒Zzz·2020-07-29 10:00

39个转录组分析工具，120种组合评估

RNAseq其分析内容包括序列比对、转录本拼装、表达定量、差异分析、融合基因检测、可变剪接、RNA编辑和突变检测等，具体流程和常用工具如下图所示。

生信宝典·2020-07-28 13:20

基因本体论The learning notes of the biostar handbook(3)

geneontology在早两个月前，按照班长的RNAseq教程，把整个流程模仿了一遍，最终得出很多差异表达的基因，可是这些基因（基因产物）到底是干什么的？对细胞、对生物体到底有怎么的影响的呢？

Hypdoctor·2020-07-14 07:30

RNA-seq数据分析

话休絮烦主要流程：将reads比对到基因组上；将比对好的reads进行拼装；量化基因的表达水平；计算在不同条件下的差异表达分析image原始数据：ftp://ftp.ccb.jhu.edu/pub/RNAseq_protocol

Luster_Li·2020-07-13 19:36

RNA-seq: differential gene expression analysis

http://monashbioinformaticsplatform.github.io/RNAseq-DE-analysis-with-R/99-RNAseq_DE_analysis_with_R.htmlMonashBioinformaticsPlatformRNA-seq

chenzeyu110·2020-07-11 03:24

差异分析流程（二）limma

1.制作三个矩阵2.建模前归一化3.建模及结果4.检查参考链接：https://www.bioconductor.org/packages/devel/workflows/vignettes/RNAseq123

hachi_dl·2020-07-06 06:19

RNA-seq实战

说明：由于我已经将RNAseq需要用到的软件安装在conda中，或软件编译后安装，并添加到环境变量道中，所以直接调用。

谢俊飞·2020-07-01 11:31

RNASeq的分析流程软件

之前一直用的是Tophat+Htseq-count+Deseq2的分析组合来做rnaseq的回帖，确定基因表达量，以及做差异基因的分析。

傅小潇·2020-06-29 17:12

32、Differential Gene Expression using RNA-Seq (Workflow)

转载：https://github.com/twbattaglia/RNAseq-workflowIntroductionRNAseqisbecomingtheoneofthemostprominentmethodsformeasuringcelluarresponses.NotonlydoesRNAseqhavetheabilitytoanalyzedifferencesingeneexpres

清，纯一色·2020-06-28 01:38

SuperCT: sc-RNA-seq 单细胞细胞类型定义在线工具

单细胞RNAseq技术允许对单个细胞进行高通量的表达分析，极大地提高了我们完成这项任务的能力。目前，大多数scna-seq数据分析都是采用无监督聚类方法进行的。

周运来就是我·2020-06-27 19:51

单细胞RNAseq的生物分析

一、聚类分析scRNA-seq分析的最经常应用之一是基于转录谱的细胞类型（cell-type）的新发现和注释。从计算角度来看，这就是一个困难的无监督聚类问题。也就是说，我们需要在没有先验知识标签的情况下，根据转录组的相似性来识别细胞群。此外在大多数情况下，我们无法预先知道cluster的数量。而且由于高水平的技术噪声（技术和生物上）和大量的维度（eg基因数），这个问题变得更具有挑战性。1、降维在处

ddupyy·2020-06-24 16:28

TCGA下载RNA-seq数据的区别

但如果有心就会发现，UCSC上的RNAseq数据有3个下载链接，以下将以cohort:TCGABreastCancer(BRCA)为例做一整理说明：https://xenabrowser.net/datapages

白介素2·2020-06-22 00:52

RNA-seq摸索：1.配置环境

这篇写的特别好：RNAseq-workflowRNA-seq流程RNA-seq一般流程本科生搞定RNA-seq上游数据分析所需要的软件-数据下载：sra-tools-质控:fastqc,multiqc;

没有猫但是有猫饼·2020-06-06 14:12

【转载整合】RNAseq data的network analysis的不同做法，原理和方案

网络：其实就是“图”，由点（node）和边（edge）组成一般来讲，探索基因表达数据的标准流程是这样：差异表达分析:研究转录水平不同处理的差别的原因基因富集分析(GO/KEGG)。得到差异基因，需要注释一下，但只能两两比较（如：实验与对照），然后得到的结果也只是知道哪些上调哪些下调，是一个宏观的结论生物网络分析:蛋白互作（PPI）:表示蛋白之间物理联系，它们几乎占据了细胞生物过程的中心位置。蛋白作

Geekero·2020-05-06 09:24

RNAseq，转录，isoform相关概念

transcription转录过程1.DNA上有转录启动位点和终止位点，RNA聚合酶结合到上面。得到RNA2.RNA被切掉内含子，加上5帽子和3尾巴，得到成熟mRNA3.mRNA到核外，翻译成蛋白。image.pnglncRNAlongnon-codingRNA定义：长度大于200bp的，noncodingRNA。有很多mRNA的特性：5帽子，内含子剪切？，3AAA，但几乎没有ORFprimary

琼脂糖·2020-04-14 04:41

多图详解RNAseq转录组测序分析原理

今天下午要去师兄开的公司跟小伙伴们见面交流，提前收集了他们感兴趣的问题（见留言），这次讲讲第三点—RNA测序原理，包括测序原理及平台的选择，通用有参无参转录组分析流程，部分软件的算法原理等等ppt中使用到的图片均来自公开的官网,结题报告,文献,我只是知识的搬运工，用到的参考资料均打包，有需要可以拿去用：百度云链接:https://pan.baidu.com/s/1jJ7GWiq密码:vwyi（约4

rapunzel0103·2020-04-12 18:43

RNA-seq摸索：3.基因表达水平分析→featureCounts计量→差异表达分析及可视化

这篇写的特别好：RNAseq-workflow本科生搞定RNA-seq上游数据分析RNA-seq一般流程1.下载gtf基因组注释文件ftp://ftp.ensembl.org/pub/current_gtf

没有猫但是有猫饼·2020-04-09 16:59

单细胞测序教程

小伙伴们，大家好，今天我们来开启一个新的话题，Singlecellsequence，近来单细胞测序在探索生物过程、疾病机理等方面展现了前所未有的精度，通过对单细胞进行DNA和RNAseq我们得以高精度的了解单个细胞水平的体细胞突变情况

生信狗·2020-04-07 09:07

Bioconda 安装转录组分析工具详细指南

陆地棉三代出了，意味着我那一大坨RNAseq的结果还要重新跑一遍，先自己鼓捣这把软件安好吧...软件安装（conda命令安装）Bioconda安装：要使用conda命令，需要先安装它。

ShawnMagic·2020-04-02 23:59

4、RNAseq(4)--Hisat2进行序列比对及Samtools格式转化

概况：使用处理后的fastq文件和基因组与转录组比对，确定在转录组或者基因组中的关系。在转录组和基因组的比对采取的方案不同。分别是ungappedalignmenttotranscriptome和Gappedaligenmenttogenome。软件：hisat2和STAR在比对上都有比较好的表现。有文献显示，hisat2在纳伪较少但是弃真较多，但是速度比较快。STAR就比对而言综合质量比较好，在

莫讠·2020-03-27 17:44

改造IGV （八）- 基于RNAseq测序数据 - 人工进行基因结构注释矫正

生信札记·2020-03-26 23:24

初识RNAseq

1背景细胞染色体中的基因并不是所有都是活跃表达的，只是只有一部分基因是可以表达，而表达的中间过程就要经历mRNA转录本，通过高通量测序，我们就能得知：哪些基因是活跃可以表达的，并且产生了多少转录本（也就是衡量基因表达量的指标）图1先将正常的细胞测一遍，再将变异的细胞测一遍，得到它们的表达量，我们后来就是比较它们的表达量差异图2可以看出，基因1在两组样本中差异不大或者没有差异；基因2在正常组中基本不

莫讠·2020-03-26 20:47

2018-08-29用R分析蛋白质组学数据（1）：数据获取和清洗

R在RNAseq和基因组关注的比较多，在蛋白质组研究中虽然用的多，但是专门的博客和文章比较少，转载一个蛋白质组学数据分析的文章。

iColors·2020-03-26 13:58

【原创】R语言实战：edgeR-RNASeq差异基因鉴定

输入数据为readcounts数据，而不是normalize之后的FPKM/TPM输入文件：第一列为基因名，2-4列为control组3个重复，5-7列为infected组3个重复#载入数据mycounts1.5,logFC即为log2foldchangge）diffSig=diff[(diff$FDR0.585|diff$logFC<(-0.585))),]write.table(diffSig

酷睿_1991·2020-03-21 18:01

转录组分析之DESeq2包

参考教程：https://4va.github.io/biodatasci/r-rnaseq-airway.html#data_needed数据来源Himesetal.

M78_a·2020-03-16 19:12

UV-M6A 数据分析流程

fastq测序文件去除rRNA、mappinginput（双端测序）foriinUV_12hUV_2hWT_2hWT_12h;dobowtie2-x~/RNASEQ/index/rRNA_index/hg38

547可是贼帅的547·2020-03-15 17:43

生信星球转录组培训第一期Day4--善良土豆

今天将会用到第二天建立的rnaseq环境及对应文件路径和Day3下载好的.sra数据rnaseq分析路径完成现在.sra数据（在raw文件路径中）今天主要学习内容是配置相关软件环境，开始数据转换，质量控制

善良土豆·2020-03-15 14:54

RNA-seq选择参考基因组

例子：小鼠RNAseq首先，获取小鼠基因组序列，一般基因组数据库有：UCSC的genomedataNCBI的GenomesEnsembl但是，需要注意的是，不管哪一个数据库，关于小鼠基因组序列，除了很熟悉的组装的染色体序列

_eason_·2020-03-05 06:30

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