[转载]如何通过RNA-Seq了解转录本的结构 已有 1942 次阅读 2014-12-26 15:22 |个人分类:转录组测序|系统分类:科研笔记|关键词:RNA-Seq,转录组测序,转录本结构| RNA-seq, 转录组测序, 转录本结构 |文章来源:转载 测序转录组的方法可不止一种.一些研究人员的目标是计数转录本,评估表达水平,则测序可代替DNA芯片.而另一些研究人员感兴趣的是转录本的结构.大家都知道,真核生物的基因常常经过选择性剪接.是否包含特定的外显子,这有着深远的生物学影响. 前一个

两种RNA seq的基因表达量计算方法: 1. RPKM:http://www.plob.org/2011/10/24/294.html 2. RSEM:这个是TCGAdata中使用的.RSEM据说比RPKM更有优势.anyway,原来还以为TCGA 的data需要重新换算成RPKM,现在不需要了~:)

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

RNA测序相对基因表达芯片有什么优势? RNA-Seq和基因表达芯片相比,哪种方法更有优势?关键看适用不适用.那么RNA-Seq适用哪些研究方向?是否您的研究?来跟随本文了解一下RNA测序相对基因表达芯片有什么优势? 无假设的研究设计和更高的发现能力RNA-Seq是一种基于测序的强大方法,让研究人员能够打破传统技术的低效和花费,如实时定量PCR(RT-PCR)和芯片.无论是将RNA-Seq添加到现有的研究方法中,还是从一种方法彻底转换到另一种,RNA-Seq都带来了许多显而易见的优势.这种方法不

长链非编码RNA(lncRNA) 转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_909da11301010bkz.html     长链非编码RNA(lncRNA)是一类转录本长度超过200nt的RNA分子,它们并不编码蛋白,而是以RNA的形式在多种层面上(表观遗传调控.转录调控以及转录后调控等)调控基因的表达水平. lncRNA起初被认为是基因组转录的“噪音”,是RNA聚合酶II转录的副产物,不具有生物学功能.然而,近年来的研究表明,lncRNA参与了X染色体沉默,基因组

featuresCounts 软件用于定量,不仅可以支持gene的定量,也支持exon, gene bodies, genomic bins, chromsomal locations的定量: 官网 : http://bioinf.wehi.edu.au/featureCounts/ 只需要输入reads的比对情况,就是BAM 文件,再输入一个你感兴趣的区间的注释(通常是基因或者转录本的注释gtf 文件,就可以了),所以不论是DNA seq 还是RNA seq, 这个软件都是可以定量的. fea

单细胞在脑科学方面的应用 Session 1: Deciphering the Cellular Landscape of the Brain Using Single Cell Transcriptomics Single cell/nucleus transcriptomics has emerged as a powerful approach to classify cell types and dynamic cell states in any multicellular organ

 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

听名字就可以看出,remote views是一种远程view,感觉有点像远程service,其实remote views是view的一个结构,他可以在其他的进程中显示,由于它可以在其他的进程中显示,那么他就可以跨进程的更新其他进程的view,这听起来有点不可思议,感觉有点像aidl,但是我要告诉你这确实不是,那它的原理是什么呢?且听后面慢慢道来. remote views在Android中有两个常见的应用场景:通知栏和桌面小部件. Remote Views的应用 桌面部件与通知栏分别由AppWi

生物信息学 Sanger采用链终止法进行测序 带有荧光基团的ddXTP+其他四种普通的脱氧核苷酸放入同一个培养皿中,例如带有荧光基团的ddATP+普通的脱氧核苷酸A.T.C.G放入同一个培养皿,以此类推,存在4种不同类型碱基的识别机制,同时,该ddXTP一旦结合在互补链上则会迫使复制停止. 高通量测序是二代测序,先建库后测序: 建库方法: 单末端测序:将DNA双链打碎并接上接头序列,通过改变条件使双链变单链,将待测的单链固定在flowcell上,再加入游离的脱氧核苷酸,采用边合成边测序方法比配并

解Bug之路-NAT引发的性能瓶颈 笔者最近解决了一个非常曲折的问题,从抓包开始一路排查到不同内核版本间的细微差异,最后才完美解释了所有的现象.在这里将整个过程写成博文记录下来,希望能够对读者有所帮助.(篇幅可能会有点长,耐心看完,绝对物有所值~) 环境介绍 先来介绍一下出问题的环境吧,调用拓扑如下图所示: 调用拓扑图 合作方的多台机器用NAT将多个源ip映射成同一个出口ip 20.1.1.1,而我们内网将多个Nginx映射成同一个目的ip 30.1.1.1.这样,在防火墙和LVS之间,所有的请

前言 最近工期紧.任务多,没有时间更新博客,就水一期吧.虽然是水,也不能太水,刚好最近工作中遇到一个 sorter 多条件排序的问题,花费了半天时间来定位解决,就说说它吧. 背景 公司产品是一个跨端的数据传输 sdk,当下载资源时,会先从服务器拉取一批 peer,每个 peer 是包含要下载资源分片的 p2p 端,每个节点有一个序号,sdk 根据这个值从小到大排序后依次选取 peer 进行连接,序号是由服务器决定的,主要根据地域.连通率.带宽等决定的,可以简化为下面的 demo: #includ

灵敏度高 == 假阴性率低,即漏检率低,即有病人却没有发现出来的概率低. 用于判断:有一部分人患有一种疾病,某种检验方法可以在人群中检出多少个病人来. 特异性高 == 假阳性率低,即错把健康判定为病人的概率低. 用于:被某种试验判定为患病的人中,又有多少是真的患了这种病的. 好的检测方法:有高的灵敏度(低的假阴性率).同时又有高的特异性(低的假阳性率). ROC 曲线: 横轴:100 — 特异性..即100减去特异性,特异性高,100减去特异性就低,故越小越好. 纵轴:灵敏度值. ROC分析图的

为进一步了解这种连接性产生的差异,在认识soma这个独立的逻辑单元后,进化过程设计了一整套系统设计来使用这个逻辑单元.为促成细胞体之间发生连接构成系统dendrite和axon之间的连接需要引入新的功能单元Synapses.Synapse叫做突触,书上说得特别好,这玩意是特指细胞间通讯的部位,它本身不是一种细胞,而是细胞之间的连接点. 输入和输出的信号沿着神经纤维一直传递,这种单一材质内的活动(这种信号估计是离子迁移,我看的资料没咋说清楚)按照最快120m/s的速度在Dendrite和Axon中

一.题目 描述 老师交给小可可一个维护数列的任务,现在小可可希望你来帮他完成. 有长为N的数列,不妨设为a1,a2,-,aN .有如下三种操作形式: (1)把数列中的一段数全部乘一个值; (2)把数列中的一段数全部加一个值; (3)询问数列中的一段数的和,由于答案可能很大,你只需输出这个数模P的值. 输入 第一行两个整数N和P(1≤P≤1000000000).第二行含有N个非负整数,从左到右依次为a1,a2,-,aN, (0≤ai≤1000000000,1≤i≤N).第三行有一个整数M,表示操作

UML图有很多类型,这里只讨论最重要也最常用的两种 - 类图和时序图. 1. 类图 通过类图,我们可以很容易的了解代码架构,理清模块之间的关系, 包括继承(Inheritance),实现(realization),依赖(dependency),组合(Composition), 聚合(Aggregation), 关联 (Association) 等等. 下面就图中给出的7种关系一一解读.      1.1 Composition Compostion 是一种 Association 关系,但它更强

如何看UML图? UML能给我们带来什么? 这是本文要寻找的答案.UML图有很多类型,我们这里只讨论最重要也最常用的两种 - 类图和时序图. 1. 类图 通过类图,我们可以很容易的了解代码架构,理清模块之间的关系, 包括继承(Inheritance),实现(realization),依赖(dependency),组合(Composition), 聚合(Aggregation), 关联 (Association) 等等. 下面就图中给出的7种关系一一解读. 1.1 Composition Comp

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_8088f3700101pab7.html 权威发布:长链非编码RNA命名规则 对于人类基因命名标准的制定而言,雨果基因命名委员会(HGNC)是唯一官方授权的机构.HGNC的数据库中有38000个基因名称,其中大部分是编码蛋 白基因:但HGNC也命名了8500多个人类非编码基因及假非编码基因,通过与各层次专家们的合作,他们命名了大多数的小非编码RNA. 小非编码RNA一般可根据它们的同源性及相同功能来分类.相比而言,长链非编码R

讨论copy与deepcopy的区别这个问题要先搞清楚python中的引用.python的内存管理. python中的一切事物皆为对象,并且规定参数的传递都是对象的引用.可能这样说听起来比较难懂,对比一下PHP中的赋值和引用就有大致的概念了.参考下面一段引用: 1. python不允许程序员选择采用传值还是传引用.Python参数传递采用的肯定是“传对象引用”的方式.实际上,这种方式相当于传值和传引用的一种综合.如果函数收到的是一个可变对象(比如字典或者列表)的引用,就能修改对象的原始值——相当

引自:http://blog.csdn.net/xiaoqforever/article/details/27695569 1,登录后默认自动选中My Objects 默认情况下,PLSQL Developer登录后,Brower里会选择All objects,如果你登录的用户是dba,要展开tables目录,正常情况都需要Wait几秒钟,而选择My Objects后响应速率则是以毫秒计算的. Tools菜单 --> Object Brower Filters,会打开Brower Folders

公司的同事们在分析网页加载慢的问题,忽然使用到了Wireshark工具,我就像发现新大陆一样好奇,赶紧看了看,顺便复习了一下相关协议.上学时学的忘的差不多了,汗颜啊! 报文封装整体结构 mac帧头定义 /*数据帧定义,头14个字节,尾4个字节*/ typedef struct _MAC_FRAME_HEADER { char m_cDstMacAddress[6]; //目的mac地址 char m_cSrcMacAddress[6]; //源mac地址 short m_cType; //上一层