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
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2024-01-25 16:52:32
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非链特异性转录组测序转录组（transcriptome）在广义上是指细胞内全部转录产物的集合，狭义上是指细胞中所有转录本（mRNA）的集合。转录组测序通常来说是指依托于高通量测序平台对细胞中的mRNAs进行测序。经过信息的整理和分析，可在不同的样本中挖掘具有意义的差异表达基因，研究可变剪切，融合基因事件和在转录水平上进行性状定位等。转录组测序现已广泛的应用到科研基础研究，临床疾病研究和药物研发等领
# Python转录组学入门指南
转录组学是研究细胞转录产物（尤其是mRNA）的学科，是理解基因表达的重要工具。本文将教你如何使用Python进行转录组学分析。从数据获取到结果可视化，我们将逐步讲解每一个环节。
## 流程概述
下面是转录组学分析的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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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,
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2024-08-30 16:12:56
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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
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2023-11-06 22:18:57
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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
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2023-11-27 00:42:33
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引入clusterProfiler与注释数据library(clusterProfiler)
library(DOSE)
library(DO.db)
library(org.Mm.eg.db)GO(gene ontology)分析GO，Gene Ontology，是基因功能国际标准分类体系。它旨在建立一个适用于各种物种的，对基因和蛋白质功能进行限定和描述的，并能随着研究不断深入而更新的语言词汇标
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
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2024-04-11 14:56:46
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# 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
原创
2024-09-19 04:29:40
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# 用Python分析转录组：从数据到生物学意义
转录组学是研究细胞中全部mRNA转录本的学科，能够揭示基因的表达模式和调控机制。随着高通量测序技术的发展，转录组数据的生成变得越来越简单。然而，如何有效地分析和解读这些数据是一个复杂的过程。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python进行转录组数据的分析，并通过示例代码和可视化工具（如甘特图和旅行图）来帮助说明。
## 数据获取与预处理
在进
原创
2024-08-07 07:18:11
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文库构建转录组测序文库是以样本的Total RNA为基础，从中提取mRNA构建测序文库，因此文库构建包括mRNA富集和碎片化、mRNA反转录、接头添加和PCR富集等过程。文库构建流程mRNA富集在生物的Total RNA中，mRNA所占比例很低，绝大部份时核糖体RNA (rRNA)，因此如果直接使用Total RNA进行测序，得到的结果必然是不准确的，因此需要先将Total RNA中的mRNA分类
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
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2024-01-27 23:11:25
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对于刚接触高通量测序的老师来说，海量的测序数据和难于上青天的分析结果让每一个初次接触它的老师们都望而生畏。同样的测序数据经由生信大神的手在那里妙笔生花，开出一朵朵美丽而迷人的SCI论文。同为科研人的你，甚至自己想要的结果文件都不知道在哪里找。作为一个科技服务工作者，小编自然能够明白每一位老师的痛处和难点。今天开始，小编将开始为期6期的基于百迈客云的转录组数据分析和挖掘讲解，从原始的测序数据上传百迈
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2023-08-03 11:40:37
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一、nt和nr数据库nt库和nr库大家都比较熟悉，一个核酸库，一个蛋白库，两者既可以通过NCBI进行在线BLAST,也可以在ftp://ftp.ncbi.nih.gov/blast/db地址中将如下文件下载后，进行本地BLAST。在此还是简单说明一下在线比对方法：打开https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi，根据下表选择合适的程序（图表来自网络）然后可以直接
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2023-08-16 18:03:01
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今天分享的学习笔记是一套转录组分析简单流程，适用于初学者入门阅读，从原始测序数据开始，经过质控、序列比对、定量表达、差异表达、功能富集等一系列分析步骤，最终获得基因表达信息，制作出火山图和功能富集图。本文所有数据都经过特殊修改，仅供学习参考使用。转录组是在特定时空条件下细胞中基因转录表达产物，广义的转录组包括信使RNA，核糖体RNA，转运RNA及非编码RNA，狭义上是指所有mRNA的集合，转录组分
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2023-10-18 19:22:34
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“三代转录组”是什么？对于混迹在科研领域的一员，如果现在还不了解全长转录组测序，恐怕都不好意思说自己了解高通量测序了呢！今天小编总结了一些三代全长转录组测序的相关问题，给大家来一个详细全面的解释，希望可以帮到爱学习的您哦！1.什么是三代全长转录组测序三代全长转录组测序，即利用PacBio三代测序平台对某一物种的mRNA进行测序研究。它以平均超长读长10-15kb的优势、结合多片段文库筛选技术，实现
问：我做了疾病发展过程六个阶段的转录组研究，可是文章投稿编辑说我的研究太单薄？除了差异分析，我还能不能用转录组的数据再挖掘一些信息出来呢？答：您可以试试WGCNA分析呀？相信很多老师都有这样的困扰——利用转录组数据，仅仅做差异表达就够了吗？其实不光是转录组项目，如何利用已有的数据，挖掘更多的信息来丰满我们的研究结果呢？这里，线条姐给大家推荐的WGCNA分析便是其中的一种方法。WGCNA（Weigh
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2023-10-24 09:00:07
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随着二代测序技术的高速发展，人们获得了大量的转录组数据序列如何从数据中挖掘具有生物意义的信息已经成为很多研究的关键，对未知基因的功能进行预测和注释就是一个重要问题这篇文章主要是跟着 刘粉香，杨文国，孙勤红，三位老师的文献对测序数据进行分析以及GO注释，旨在学习测序数据分析的方法以及GO注释的方法数据来源于NCBI上的SRA数据库 SRR0637841.原始测序数据下载与质控#下载数据
~/.asp
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2024-08-13 10:39:53
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很容易在文章里面找到数据地址GSE81916 这样就可以下载sra文件数据下载部分第一步：在PubMeb上查找文献
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第二步： 根据文献的method部分找到RNA-Seq是如何存放的 第三步： 在GEO上查找GSE81916 GEO站点： https://www.ncbi.nl
