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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我们在服务器上跑完WRF时，不免会有许多的wrfout文件，这时候就需要进行后处理。 当然我们可以直接在服务器上进行后处理，但有时由于一些原因，比如笔者的服务器上无法连接conda channel(ˉ▽ˉ；)…，便将其下载至本地再进行后处理。 通过xftp软件一个个下载未免有些困难，正巧python也有支持ssh与sftp的库，我们就用python批量下载吧。SSH连接paramiko库提供了多种
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2023-11-30 15:45:54
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1 https://angus.readthedocs.io/en/2019/diff-ex-and-viz.html[https://angu...
原创
2022-03-18 10:12:53
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# R语言转录组学差异分析教程
欢迎来到这个教程，我将向你介绍如何使用R语言进行转录组学差异分析。作为一名经验丰富的开发者，我将会逐步引导你完成整个分析过程。
## 第一步：准备工作
在进行转录组学差异分析之前，你需要安装一些必要的R包，并准备好你的实验数据。确保你已经安装了`DESeq2`和`ggplot2`这两个常用的R包。
## 第二步：数据加载
首先，我们需要加载实验数据，假设你
原创
2024-05-09 03:37:38
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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
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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# 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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普通转录组：以组织或细胞混合物为单位，结果反映的是平均表达水平单细胞转录组：以单个细胞为单位，能够揭示细胞间的异质性普通转录组：强度高，噪音相对较低单细胞转录组：存在大量零值(dropout)，数据稀疏性高，技术噪音大普通转录组：DESeq2、edgeR等方法直接比较组间差异单细胞转录组：需要先分群，再进行细胞类型特异性分析，可使用MAST、Wilcoxon等特殊方法普通转录组：无法区分细胞类型特异性变化单细胞转录组：可以揭示特定细胞类型的变化，避免少数细胞类型的被稀释。
基于 RNA 数据的分析还有很多展示形成，我这里都会一次介绍，以及最后的 SCI 文章中的组图，完成所有分析流程，首先讲下 MA 图形的绘制流程，这里还是非常全面的，仅供参考！MA plotMA-plot （M-versus-A plot），也称为 Bland-Altman plot，主要应用在基因组数据or 转录组的数据展示，主要是对于数据分布情况的可视化。该图将数据转换为M（对数比）和 A（平
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2024-04-28 16:26:40
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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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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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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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perl script/support_scripts/run_TMM_scale_matrix.pl --matrix genes.TPM.not_cross_norm > genes.TMM.EXPR.matrix
原创
2022-10-13 22:55:34
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一、单细胞与普通转录组差异基因分析的区别单细胞转录组(scRNA-seq)与普通转录组(bulk RNA-seq)在差异基因分析方面存在本质区别：1. 分析单位不同：普通转录组：以组织或细胞混合物为单位，结果反映的是平均表达水平单细胞转录组：以单个细胞为单位，能够揭示细胞间的异质性2. 数据特性不同 ...
欢迎关注”生信修炼手册”!实验设计对于转录组数据的分析是非常重要的，对于常规的case/control实验设
原创
2022-06-21 06:16:17
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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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继续前文：基于Salmon的转录组定量流程循环定量多个样品的表达量整理样本信息表，
原创
2023-04-26 09:37:09
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基因表达差异的显著性分析简称表达差异分析，其目的是比较两个条件(包括种属、表型等)下的基因表达差异，通过一定的统计学方法，从中识别出与条件相关的特异性基因，然后进一步分析这些特异性基因的生物学意义。基因表达差异分析的第一步是要识别在两个条件下有显著性表达差异的基因，简称差异表达基因。那么怎样才能称得上显著性表达差异？通常是指一个基因在两个条件中表达水平的检测值差异具有统计学意义，往往基于一定的统计
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2023-12-13 12:30:26
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