ASE又走到了关键的一步  要生成能决定是否有差异表达的table. 准备借鉴一下cuffdiff和edgeR 的结果 cuffdiff对差异表达基因的描述: 一共十四列: 第一列, test_id a unique identifer describing the transcript, gene, primary transcript, or CDS being tested. eg XLOC_000003 第二列,gene_id eg XLOC_000003 第三列, gene 第四列,

RNA-seq差异表达基因分析之TopHat篇 发表于2012 年 10 月 23 日 TopHat是基于Bowtie的将RNA-Seq数据mapping到参考基因组上,从而鉴定可变剪切(exon-exon splice junctions). 安装 最简单的安装方法,注意版本 下载Bowtie.TopHat.Cufflinks的二进制发布包,解压到相同的目录 下载samtools,make,将生成的可执行samtools程序也cp到同一个目录 增加该目录到PATH 参数与使用 Usage: t

前言 本文主要演示GEO数据库的一些工具,使用的数据是2015年在Nature Communications上发表的文章Regulation of autophagy and the ubiquitin-proteasome system by the FoxO transcriptional network during muscle atrophy.[pubmed:25858807] 作者通过将FoxO1-3-4-floxed小鼠(FoxO1,3,4 f / f)与表达Cre重组酶的转基因系

RNA-seq是利器,大部分做实验的老板手下都有大量转录组数据,所以RNA-seq的分析需求应该是很大的(大部分的生信从业人员应该都差不多要沾边吧). 普通的转录组套路并不多,差异表达基因.富集分析.WGCNA network以及一些没卵用的花式分析.DEG分析是基础,up and down,做个富集,了解一下处理后到底是什么通路被改变了:WGCNA主要就是根据相关性来找出一些co-express的gene module. 单细胞的转录组的玩法就比较多了,可以理解为超多样本的普通转录组,普通转录

在做基因表达分析时必然会要做差异分析(DE) DE的方法主要有两种: Fold change t-test fold change的意思是样本质检表达量的差异倍数,log2 fold change的意思是取log2,这样可以可以让差异特别大的和差异比较小的数值缩小之间的差距. Let's say there are 50 read counts in control and 100 read counts in treatment for gene A. This means gene A is

使用Trinity拼接以及分析差异表达一个小例子  2017-06-12 09:42:47     293     0     0 Trinity 将测序数据分为许多独立的de Brujin graph,理论上每一个图对应一个表达的基因. 整个流程分为三个步骤:Inchworm, Chrysalis, and Butterfly Inchworm: 从reads中提取所有的重叠k-mers,根据丰度递减的顺序检查每个k-mers,然后将重叠的k-mers延长到不能再延长,称为一个contig C

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FDR FDR (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,控制最终分析结果中,假阳性结果的比例. 为什么要用FDR 在转录组分析中,如何确定某个转录本在不同的样品

如果你获得了一个肿瘤差异表达基因,想研究其是否可作为某种肿瘤的潜在标志物和靶点,又怕做实验会得到阴性结果,浪费时间和金钱,这时候你就应该想到Oncomine数据库了(www.oncomine.org). Oncomine整合了GEO.TCGA和已发表的文献等来源的RNA和DNA-seq数据,只要你用非营利机构邮箱注册了就可以免费使用了.下面就以ERBB2基因为例跟着小诺一步一步搞定Oncomine吧. 第一步:ERBB2在肿瘤中的表达 在搜索框中输入ERBB2并设定P值.差异表达倍数和差异的排序

Sensitivity, specificity, and reproducibility of RNA-Seq differential expression calls RNA-Seq差异表达调用的灵敏度 特异性 重复性 抽象背景:MAQC / SEQC联盟最近编制了一个关键基准,可用于测试微阵列和RNA-seq表达谱分析工具的最新发展.这些客观基准是基础研究和应用研究所需,对临床和监管结果至关重要.超越原始SEQC研究中提出的第一次比较,我们在此提出包括效果的扩展基准常见实验的典型优势.

Differential expression analysis for paired RNA-seq data 抽象背景:RNA-Seq技术通过产生序列读数并在不同生物条件下计数其频率来测量转录本丰度. 为了鉴定两种条件之间差异表达的基因,重要的是要考虑实验设计以及数据的分布特性. 在许多RNA-Seq研究中,表达数据以多对获得,例如来自相同个体的治疗前和治疗后样品.我们寻求将配对结构纳入分析. 结果:我们提出了一个用于RNA-Seq数据的贝叶斯分层混合模型,以分别考虑变异性来自配对数据结构的

RNA-Seq differential expression analysis: An extended review and a software tool   RNA-Seq差异表达分析: 扩展评论和软件工具 正确鉴定特定条件之间的差异表达基因(DEG)是理解表型变异的关键.高通量转录组测序(RNA-Seq)已成为这些研究的主要选择. 因此,用于RNA-Seq数据的差异表达分析的方法和软件的数量也迅速增加. 但是,对于最合适的管道还是没有达成共识用于从RNA-Seq数据鉴定差异表达基因的方

http://software.broadinstitute.org/gsea/index.jsp GSEA(Gene Set Enrichment Analysis)是一种生物信息学的计算方法,用于确定是否存在这样一个基因集,能在两个生物学状态中显示出显著的一致性的差异.表达谱数据里的基因数目众多,我们需要对基因进行功能注释,看哪些基因属于同一通路,以及该通路上的上调.下调情况,这就是富集分析了. 例如2019年4月在Cancer cell(PMID 30991027)上发表的一篇文章中有一张

参考:产品手册 PacBio三代全长转录组有什么优势? 近年来,随着高通量测序技术的发展,转录组测序已经成为研究基因表达调控的主要手段.但二代的转录本重构准确率很低,三代可以直接得到全长转录本,无需组装.可改善基因表达定量结果,发现新的基因和转录异构体,鉴定可变剪切及基因融合现象. Google第一个就是官网介绍,可以立马理解Iso-Seq的字面意思了. Iso-Seq 就是 isoform sequencing,中文就是同源异构体测序,其实也是一种 RNA 测序技术. The challeng

来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b1c9ed50101l02a.html,http://wenku.baidu.com/link?url=3mRTbARl0uPHHRFO9CdqhBNeUj-nb8dRwtqRN2oGqu8u1kN6IsqgYy-H8ggB7jOkPXhx703oM9YW9ftfOlh2dz7KJmlliOhDa4-WZFEEus_,http://www.dxy.cn/bbs/thread/28263194#28263194 一.假设检验基

非原创 参考资料: 一文掌握GO和pathway分析 - 生物信息学讨论版 -丁香园论坛http://www.dxy.cn/bbs/thread/34904124#34904124 GO富集 GO是Gene ontology的缩写,GO数据库分别从功能.参与的生物途径及细胞中的定位对基因产物进行了标准化描述,即对基因产物进行简单注释,通过GO富集分析可以粗略了解差异基因富集在哪些生物学功能.途径或者细胞定位. Pathway Pathway指代谢通路,对差异基因进行pathway分析,可以了解实

RNA提取和建库流程对mRNA-Seq的影响 已有 10460 次阅读 2014-8-14 14:21 |个人分类:转录组测序|系统分类:科研笔记|关键词:转录组测序,RNA-Seq,,链特异性RNA-Seq,转录组文库构建,总RNA提取| RNA-seq, 转录组测序, 链特异性RNA-Seq, 转录组文库构建, 总RNA提取   目前RNA-Seq是挖掘不同生长时期及不同胁迫条件下.不同组织细胞中其差异表达基因通常所采用的研究方法,同时还可以鉴定获得新的转录本信息以及不同的可变剪切事件,因而

GO的主要用途之一是对基因组进行富集分析.例如,给定一组在特定条件下上调的基因,富集分析将使用该基因组的注释发现哪些GO术语被过度表示(或未充分表示). 富集分析工具    用户可以直接从GOC网站的主页进行浓缩分析.此服务连接到PANTHER分类系统的分析工具,该分类系统使用GO注释进行最新维护.PANTHER分类系统在Mi H等人,PMID:23868073中有详细说明.支持基因ID的列表可以从PANTHER网站获得. 使用GO富集分析工具 1.粘贴或键入要分析的基因的名称,每行一个或用逗号

我们的云平台上的GO富集分析工具,需要输入的文件表格和参数很简单,但很多同学都不明白其中的原理与结果解读,这个帖子就跟大家详细解释~ 一.GO富集介绍:       Gene Ontology(简称GO)是一个国际标准化的基因功能分类体系,提供了一套动态更新的标准词汇表(controlled vocabulary)来全面描述生物体中基因和基因产物的属性.GO总共有三个ontology(本体),分别描述基因的分子功能(molecular function).细胞组分(cellular compon

与之对应的是single cell RNA-Seq,后面也会有类似文章. 参考:https://github.com/xuzhougeng/Learn-Bioinformatics/ 作业:RNA-seq基础入门传送门 资料:RNA-seq Data Analysis-A Practical Approach(2015) Bioinformatic Data Skill biostar handbook A survey of best practices for RNA-seq data an

p值还是 FDR ? 差异分析 如何筛选显著性差异基因,p value, FDR 如何选 经常有同学询问如何筛选差异的基因(蛋白).已经计算了表达量和p value值,差异的基因(蛋白)太多了,如何筛选.其中最为关键的是需要对p value进行校正. 基本概念: 零假设:在随机条件下的分布. p值:在零假设下,观测到某一特定实验结果的概率称为p值. 假阳性:得到了阳性结果,但这个阳性结果是假的. 假阴性:得到了阴性结果,但这个阴性结果是假的. 单次检验: 针对单个基因(蛋白),采用统计检验,假设