写在前面，听完生信技能树的生信课之后受益匪浅，因此做一些整理和自己的理解，再次感谢生信技能树一、概述 转录组是RNA转录本的集合，包括了在单个细胞或者大量细胞内的编码和非编码RNA。RNA在中心法则中是基因表达的起始，在一定程度上可以指示基因的表达或者某些LncRNA microRNA调控RNA的表达。因此我们通过了解单个细胞或者整体的RNA水平
转录组unigene表达结果，依据亚细胞定位再分析（无参考RNA-seq）我们有一个几年前无参考转录组分析unigene的表达量结果，该转录组实验有两个处理（0 hour heat 和 6 hour heat treatment），想要从中查看铜相关基因在两个处理下的累积表达量情况，表达量分类是依据预测的亚细胞定位建立的。方便记录，具体操作步骤如下：1. balstx寻找与已知铜蛋白比对率高的un
结果评估1. 质控：单细胞测序产生数亿的结果序列，不可避免的会出现低质量的测序结果，存在各种情况的序列污染。因此序列过滤及质量评得极为重要。序列质量主要通过测序质量值Q20/Q30的占比来表征，即碱基测序结果的错误率在1% / 0.1%以下的比例。理想的测序结的碱基质量均高于30。2. 细胞数量判断：主要是对细胞数量、基因表达量、测序质量进行整体描述。1) 过滤标准：由于细胞破碎后游离RNA会释放
空间转录组测序 概述 在多细胞生物中，单个细胞的基因表达严格按特定的时间和空间顺序发生，即基因表达具有时间特异性
实验记录：实验目的：下载参考基因组:hg19.UCSCRefSeqCDS.fasta和参考蛋白质 hg19.UCSCRefSeqproteins.fasta首先，我创建了rna-seq-analysis/目录来存放本次实验数据 目录如下：/public/biology2017/gaojiarui/customProDB/rna-seq-analysis 一、数据准备 参考基因组:hg19.UCSC
# R语言进行转录组测序
## 摘要
在转录组测序中，R语言是一个非常强大的工具，可以帮助我们进行数据处理、分析和可视化。本文将介绍如何使用R语言进行转录组测序，包括整个流程和每一步所需的代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start((开始))
Step1[数据预处理]
Step2[数据质控]
Step3[差异表达分析]
做转录组测序前需要知道的那些事1.转录组的研究对象转录组包括特定细胞或组织在某一时期内表达的所有RNA的集合，包括各种small RNA，lncRNA（long non-coding RNA）及mRNA等，因此做转录组测序理论上可以研究各种长度范围的RNA序列。针对转录组的测序，通常称为transcriptome sequencing，或简称为RNA-seq。RNA-seq的研究对象，特定细胞的所
单细胞测序主要涉及单细胞基因组测序和转录组测序两个方面，分别针对单细胞DNA及RNA进行序列分析和比较。单细胞测序一直是科学家关注的一个热点。单细胞基因组测序目前主要有两种扩增方法：MALBAC方法及MDA方法，而单细胞转录组目前主要有三种方法：SMART扩增技术、10×genomics技术及Andeplete技术。要实现单细胞转录组测序，需要解决2个难题： 1.PCR偏差：单个细胞含有
欢迎关注”生信修炼手册”!在传统的测序技术中，上机测序的样本是由多个细胞构成的，最后分析得出的结论也只是基于
原创
2022-06-21 05:56:59
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基于二代测序的RNA癌症研究方法 基于DNA层面的癌症研究：一本字典 基于RNA的癌症研究：从字典种挑取写
原创
2022-06-01 09:40:51
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1. 注册及登录账号1）注册账号：进入NCBI（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/）网页，选择对应的账号进行注册，按照提示填写。2）登录账号：输入账号及密码（注册时使用哪种账号注册，登录时选择对应的登录通道登录），点击Log in，然后点击左上角的NCBI大图标回到NCBI的主页，点击图中Submit按钮进入提交数据页面。2. 生成Biosample编号1）进入S
数据分析与解读1. Data Cleaning 从原始数据（Raw Data）到干净数据（Clean Data）的过程，有人翻译成“数据清洗”，实在叫不习惯 Illumina测序仪下机的数据通常为Bcl格式，是将同一个测序通道（Lane）所有样品的数据混杂在一起的，所以公司一般不会提供Bcl文件。测序公司使用Illumina官方出品的Bcl2FastQ软件，根据Index序列分
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2023-08-24 23:32:23
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转录组：一个细胞、组织或生物体的全部RNA的集合体，其他也包括非编码的RNA。转录物的复杂性主要来自mRNA转录组学：对转录水平上发生的事件及其相互关系和意义进行整体研究的一门科学。转录组学的研究方法： 1. RNA测序技术 2. 基因芯片技术 3. 基因表达系列分析技术 4. 转录物编目的研究方法 5. 转录物调节网络RNA-seq 转录组测序即RNA测序指将mRNA，miRNA，及其他non
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2023-06-25 10:08:15
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读文献获取数据文献名称：AKAP95 regulates splicing through scaffoldingRNAs and RNA processing factors查找数据：Data availabilityThe RIP-seq an RNA-seq data have been deposited in the GeneExpression Omnibus database,
在空间背景下量化RNA是了解复杂组织中基因表达和调控的关键。原位转录组方法可以在完整的组织中产生空间分辨率的RNA图谱。然而，目前还缺乏一个统一的计算工具来综合分析原位转录组数据。2021年10月，Nature Communications发表了一个无监督和无注释的计算工具：ClusterMap，其在二维和三维空间将RNA精确地聚类到亚细胞结构、细胞体和组织区域中，并在不同的组织类型（包括小鼠大脑
转录组背景知识1、测序平台有哪些Roche 454illuminaABI 2、有参无参有参是指我们研究的这个物种已经有比较完善的参考基因组了，这个时候只需要把RNA-cl数据比对到基因组，然后进行后续的组装、定量分析就好。但有些研究较少的物种或新物种是不存在参考基因组的，这时候就需要用到无参的、从头组装的方法。有参和无参使用的软件有较大的区别。（比如小鼠就有完善的参考基因组和注释信息）有
简介蛋白质是生物体最终的功能执行着，其含量随着生物体的生长、环境应激反应、疾病发生发展的过程不断变化，因此，对蛋白质的解析意义重大。转录组是连接基因组和蛋白质组的中间模块，从DNA转录成mRNA，再翻译成蛋白质的过程中，涉及到一整套精细的表达调控机制，如转录调控，转录后调控，翻译调控，翻译后调控等。研究表明转录组和蛋白质组的相关系数并不高，表明在这个过程中，翻译和翻译后调控对蛋白质的表达具有非常重
DeepST共三项工作，聚类分析、单细胞和空间转录组数据联合分析（解卷积）、空间对齐。第一项任务已经看完代码了，现在看第二项联合分析。此项以人类淋巴结Human_Lymph_Node数据为例（10X），作者已经处理好数据，并上传到谷歌云盘上了，直接下载用就好了。原始数据如下。https://support.10xgenomics.com/spatial-gene-expression/datase
前言使用工具：R 一.下载数据到网站NCBI下载数据我这次选择了两个样本GSM4138111和GSM4138110进行下载， 需要下载下面的三个文件，下载的时候要将文件归类，数据是那个样本的就放到以该样本命名的文件夹中。二.文件改名在使用的时候需要对文件名进行更改，改成如下名字：genes改成features就好如果样本很多，那么改名字就很麻烦了，可以使用以下R语言代码进行批量更改名字：
# Python分析转录组数据
转录组学是研究细胞在特定条件下转录产生的RNA的学科。转录组数据分析旨在揭示基因表达的调控机制、发现新的转录本和非编码RNA。近年来，随着高通量测序技术的发展，转录组数据的分析变得越来越重要。Python作为一种灵活而强大的编程语言，广泛应用于转录组数据的处理和分析中。
## 数据准备
分析转录组数据的第一步是准备数据。一般来说，转录组数据以FASTQ格式存储
