在转录组测序(RNA-Seq)中,基因的表达量是我们关注的重点.基因表达量的衡量指标有:RPKM.FPKM.TPM. RPKM:Reads Per Kilobase Million:说实话,这个英文说明真的很费解,其实可以理解为“Reads Per Kilobase Per Million Reads”​,即“每一百万条Reads中,对基因的每1000个Base而言,比对到该1000个base的Reads数”,计算公式. FPKM:Fragments per Kilobase Million,F

代码如下 df = pd.read_csv("../kmeans/gene.fpkm.csv",header=None) print df.head() #去掉第一行 tdf = df.drop(index=[0]) #去掉第一列 mdf = tdf.drop([0],axis=1) #获取第一列作为行的名称 rownames=tdf[0] #获取第一行作为列的名称 gene=df.loc[0][1:] #修改原始数据库的行列名 mdf.rename(index=rownames, c

初始数据类似: 蛋白质组数据虽不是严格的正态分布,但目前最常用的检验方法还是T检验(两组比较)和方差分析(多组比较).这个话题值得深究,这里不展开. 主要是求多个蛋白的Pvalue值或FDR,用于差异筛选. Pvalue <- c() type<-factor(c(rep("S01CC",3),rep("S11SC",3),rep("S12CC",3),rep("S12SC",3))) for(i in 1:nro

RNA-seq中的基因表达量计算和表达差异分析 差异分析的步骤:1)比对:2) read count计算:3) read count的归一化:4)差异表达分析: 背景知识:1)比对:普通比对: BWA,SOAP开大GAP比对:Tophat(Bowtie2):2) Read count(多重比对的问题):丢弃平均分配利用Unique region估计并重新分配表达量计算的本质目标基因表达量相对参照系表达量的数值.参照的本质:( 1)假设样本间参照的信号值应该是相同的:( 2)将样本间参照的观测值校

A survey of best practices for RNA-seq data analysis RNA-seq数据分析指南 内容 前言 各位同学/老师,大家好,现在由我给大家讲讲我的文献阅读报告! A survey of best practices for RNA-seq data analysis ,我把它叫做RNA-seq数据分析指南.这篇文章是由佛罗里达大学等单位的研究人员在1月26日发表在Genome Biology上的,该期刊的影响因子有10.8分.这是这篇文章的通讯作者,

对FPKM/RPKM以及TPM的理解 2018年07月03日 16:05:53 sixu_9days 阅读数:559 标签: FPKM/RPKMTPMRNA-Seq 更多 个人分类: RNA-Seq   虽然一直在接触FPKM/RPKM以及TPM,但是仅仅是知道它们是转录本定量的值,并未究其根本.最近看了几篇文献,对其深层次的含义有了进一步的理解,因而在这里记录下来. 首先来看FPKM/RPKM的起源: 在RNA-Seq中,最简单的定量基因表达量(gene expression)的方法就是将RN

总结起来就三句话: (1)当同一个数据集有n次(n>=2)假设检验时,要做多重假设检验校正 (2)对于Bonferroni校正,是将p-value的cutoff除以n做校正,这样差异基因筛选的p-value cutoff就更小了,从而使得结果更加严谨 (3)FDR校正是对每个p-value做校正,转换为q-value.q=p*n/rank,其中rank是指p-value从小到大排序后的次序. 举一个具体的实例: 我们测量了M个基因在A,B,C,D,E一共5个时间点的表达量,求其中的差异基因,具体

FPKM与RPKM (2015-01-09 23:55:17) 转载▼ 标签: 转载   原文地址:FPKM与RPKM作者:Fiona_72965 定义:  FPKM:Fragment Per Kilobase of exon model per Million mapped reads:每1百万个map上的reads中map到外显子的每1K个碱基上的Fragments个数.在ref中,使用FPKM:   RPKM:Reads Per Kilobase of exon model per Mil

转自:http://www.360doc.com/content/18/0112/02/50153987_721216719.shtml 1.问题提出 在RNA-Seq的分析中,对基因或转录本的read counts数目进行标准化(normalization)是一个极其重要的步骤,因为落在一个基因区域内的read counts数目取决于基因长度和测序深度. 很容易理解,一个基因越长,测序深度越高,落在其内部的read counts数目就会相对越多. 当我们进行基因差异表达的分析时,往往是在多个样

TPM.read counts.RPKM/FPKM你选对了吗? 已有 3940 次阅读 2017-12-15 15:04 |个人分类:RNA-seq|系统分类:科普集锦|关键词:RNA-seq| RNA-seq 本文转载自嘉因微信公众号,已获得授权.查看最新文章,敬请关注嘉因,微信ID:rainbow-genome 作者:小哈  来源:嘉因 在RNA测序分析,哪家公司适合我一文中,聊过类似的问题. 这次小哈搬来了statQuest的3个最新视频,https://statquest.org/vid

转自:https://baike.baidu.com/item/RPKM/1197657 均反应基因的表达水平 1.RPKM的计算公式 分母是总共比对到这个基因的reads的数目(条 为单位),分母是:比对上的reads的总数(百万条为单位):外显子的长度也就是基因的长度(KB为单位). 2.举个计算的例子 3.为什么需要这样计算呢? Reads Per Kilobase of exon model per Million mapped reads 具体含义是:每百万reads中来自于某基因每千

见文章:Benchmark of lncRNA Quantification for RNA-Seq of Cancer Samples Overall, 10-16% of lncRNAs can be detected in the samples, with antisense and lincRNAs the two most abundant categories. lncRNA的两大类要知道. lncRNA的表达特点要知道,组织特异性.低表达性. 其实,如果没做链特异性的RNA-se

基因组表达分析:如何选择RNA-seq vs. 芯片 发布日期:2017-03-29 10:00 DNA 芯片(上图左侧)由附着在表面的核酸探针组成.首先,从样品中提取 RNA 并转化为互补 DNA(cDNA),用荧光标签(1)进行标记. 接下来标记的 cDNA 片段与芯片(2)上的核酸杂交. 扫描芯片检测每个斑点的荧光水平,从而得到基因表达水平(3). 在 RNA-seq 中,RNA 也从样品中提取并转化为 cDNA,以备用于测序(A). 接下来对 cDNA 文库进行测序(B),将所得读数与基

背景:c-MET是肝细胞生长因子的酪氨酸激酶受体.MET 14号外显子编码部分c-MET的胞内跨膜结构域,包括重要的调节原件,比如酪氨酸1003,一个降解c-MET的相关酶的结合位点. 拥有MET 14号外显子跳跃突变的个体,可能出现c-MET活性增强,表达量增强. 目的:拥有MET 14号外显子及其内含子侧翼突变的非小细胞肺癌患者可能对c-Met抑制剂有应答.本文中探索了拥有MET 14号外显子突变的患者的临床特征,病理特征,基因特征. 从NGS数据,蛋白表达,转录本表达层面说明拥有met 1

上周收到一条求助信息:“如何用TCGA数据库分析LINC00152在卵巢癌与正常组织的的表达差异?” 所以以这个题目为记录分析过程如下: 一.下载数据 a)进入网站https://cancergenome.nih.gov/   网页截图如下: b)进入数据下载 Launch Data Portal   ,截图如下: 进入数据下载接口后,有Projects Exploration Analysis Repository 四个栏目,我们数据下载可进入Repository菜单栏,截图如下: 网页分成左

使用limma.Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析易如反掌 Charity Law1, Monther Alhamdoosh2, Shian Su3, Xueyi Dong3, Luyi Tian1, Gordon K. Smyth4 and Matthew E. Ritchie5 1The Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research, 1G Royal Parade, Parkville, VIC 3052, Melbo

https://blog.csdn.net/l_yivs?t=1 RNA-seq数据综合分析教程 2 4,055 A+ 所属分类:Transcriptomics   收  藏 2     RNA-seq数据分析 mRNA-seq是目前最常用的高通量测序技术,一般的用法就是看看基因表达谱,寻找差异表达的基因.我和高通量测序数据分析结缘,也是因为RNA-seq. 一开始我对mRNA-seq数据分析一无所知,跑了"tophat+cufflinks"的流程也不知道每一步的原因,把“RNA-se

RNA -seq RNA-seq目的.用处::可以帮助我们了解,各种比较条件下,所有基因的表达情况的差异. 比如:正常组织和肿瘤组织的之间的差异:检测药物治疗前后,基因表达的差异:检测发育过程中,不同的发育阶段,不同的组织之间的基因表达差异 等 在所有检测的差异类型中,最常用的一种检测就是:检测所有mRNA的表达量的差异. 还可以检测 RNA 的结构上的差异.例如:mRNA的剪接方式的差异,即“可变剪接”:还可以检测“融合基因”,同时还可以检测基因单点突变导致的SNP. 测序方法.步骤:人的细胞

 人类全基因组测序06 SNP(single nucleotide polymorphism):有了10倍以上的覆盖深度以后,来确认SNP信息,就相当可靠了. 一个普通黄种人的基因组,与hg19这个参考基因组序列相比,会有350万个左右的SNP.又有大概2万个是落在外显子上的,而非同义的SNP有大概9千个. 所谓非同义的SNP,就是这些SNP是会引起蛋白质的序列变化的. indel:(insertion & deletion)是指小于50个bp以内的微小的插入.和缺失突变.一个普通黄种人的基因组

作业要求: 实现这个功能的软件也很多,还是烦请大家先自己搜索几个教程,入门请统一用htseq-count,对每个样本都会输出一个表达量文件. 需要用脚本合并所有的样本为表达矩阵.参考:生信编程直播第四题:多个同样的行列式文件合并起来 对这个表达矩阵可以自己简单在excel或者R里面摸索,求平均值,方差. 看看一些生物学意义特殊的基因表现如何,比如GAPDH,β-ACTIN等等. [1]安装计数软件:htseq-count # conda安装 $ conda install -c bioconda