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
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
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,
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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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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零基础入门转录组分析——第二章（数据的准备） 目录零基础入门转录组分析——第二章（数据的准备）1. 准备原始数据2. 准备参考基因组3. 准备参考基因组注释文件 （我这里使用的虚拟机是vmwarewokstation，版本16.0.0， linux系统是ubantu64位，版本20.04.3）
本文选用的是模式生物——C57BL/6J小鼠，小鼠的基因组研究已经比较透彻，因此本文的转录组分析又被称
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
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
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
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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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
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
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
转录组分析数据准备在这之前，我们要明白，进行转录组分析，我们需要那些文件测序数据样本信息表基因组序列(genome.fasta)基因注释文件(genes.gtf)蛋白序列（proteins.fasta） 其中，测序数据可以自己去公司测序，或在公开的资源网站进行下载。 样本信息表，是自己根据测序数据进行编辑。至于基因组序列，基因注释文件和蛋白序列文件，则需要自己在网上下载，今天我们就介绍怎么样从en
NR(non-redundant,非冗余)数据库文献：Deng YY, Li JQ, Wu S F, Zhu YP, et al. Integrated NR Database in Protein Annotation System and Its Localization. Computer Engineering 2006.,32(5):71-74.特点： 1、对已知的或者可能的编码序列，
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
登录到NCBI的gemome界面： https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome 搜索框中选择：homo sapiens 接着就可以下载了 ...
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2021-08-07 18:40:00
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差异表达分析之FDR 随着测序成本的不断降低，转录组测序分析已逐渐成为一种很常用的分析手段。但对于转录组分析当中的一些概念，很多人还不是很清楚。今天，小编就来谈谈在转录组分析中，经常会遇到的一个概念FDR，那什么是FDR?为什么要用FDR呢?一起来学习吧！什么是FDRFDR (false discovery rate)，中文一般译作错误发现率。在转录组分析中，主要用在差异表达基因的分析中，控制最终
构建完Seurat对象之后，我们还需对数据进行一些列的质控，参能进行降维聚类分析，QC对于后续的分析影响还是比较大的，所以要重视。一般下游分析QC包含：细胞基因检出数，低质量细胞基因检出数通常较低，双细胞或者同时捕获多个细胞会有很高的基因数。所以要去除低质量的，和过高的细胞。细胞检测出的分子数线粒体基因比例，一般低质量细胞或者死细胞线粒体基因检出数很高。但是特殊情况特殊对待，有些细胞功能活跃，线粒
HISAT2是TopHat2/Bowti2的继任者，使用改进的BWT算法，实现了更快的速度和更少的资源占用，作者推荐TopHat2/Bowti2和HISAT的用户转换到HISAT2。官网：https://ccb.jhu.edu/software/hisat2/index.shtmlHISAT2安装下载HISAT2-2.0.1，并解压：unzip hisat2-2.0.1-beta-Linux_x8
