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

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~:)

#http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2881355/ 一致聚类方法,采用重抽样方法来验证聚类合理性. library(ALL)data(ALL)d=exprs(ALL)d[1:5,1:5] #对上面这个芯片表达数据我们一般会简单的进行normalization (本次采用中位数中心化),然后取在各个样品差异很大的那些gene或者探针的数据来进行聚类分析 mads=apply(d,1,mad)# mad(x) 绝对中位数差 按行(1)取d数据的

数据分析流程 来自知乎孟浩巍的“快速入门生物信息学的”Live,超棒的~ 1.数据质控 首先是质控部分,使用fastqc进行对结果分析. 对于Illumia二代测序的结果质控包括两个方面,去掉测序质量不好的序列,即Quality Control:二是需要去掉连在玻璃上的短的接头,cut adaptor. -t 8表示调用8个核心去运算. 之后,对每一个序列文件都生成一个zip和一个html文件. 例如: 那么这2500000肯定是不同的基因,只不过这个机器的测序长度是150,所以所有的基因长度都

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

5. 4 本构方程 - 应力与变形之间的关系 5.4.1. 本构关系的一般形式 1. 若 Cauchy 应力张量 ${\bf T}$ 满足 $$\bex {\bf T}({\bf y})=\hat{\bf T}({\bf x},{\bf F}({\bf x})), \eex$$ 则称材料是 (Cauchy) 弹性的; 这里 $\hat {\bf T}$ 称为响应函数. 若再 ${\bf T}({\bf y})=\hat{\bf T}({\bf F}({\bf x}))$, 则称弹性体是齐次的,

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

函数定义 函数是由这样的方式进行声明的:关键字 function.函数名.一组参数,以及置于括号中的待执行代码. 函数的构造语法有这三种: 1.function functionName(arg0, arg1, ... argN) { statements }//function语句 2.var function_name = new Function(arg1, arg2, ..., argN, function_body);//Function()构造函数 3.var func = func

这里所说的转换,并不是Swift中字面量之间的转换.如果是字面量之间的转换,ios系统中已经自动帮我们转换了. 例如let number1:Int = 8let number2:Int = 0b1000let number3:Int = 0x8这三个常量都是同一个值. 接下来要写的是真正意义上的进制之间转换 1.十进制转二进制 //十进制转二进制,返回的是字符串格式 String(15,radix:2) 返回为“1111” //如果再想把字符串格式改成整型格式 let number = Stri

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

NGS又称为下一代测序技术,高通量测序技术 以高输出量和高解析度为主要特色,能一次并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列读取,在提供丰富的遗传学信息的同时,还可大大降低测序费用.缩短测序时间的测序技术. Sanger法测序(一代测序):是一种利用DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物的测序技术.每一次序列测定由一套四个单独的反应构成,每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP),并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP).由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团,使延长的

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Tophat+cufflinks分析差异表达  2017-06-15 19:09:43     522     0     0 使用TopHat+Cufflinks的流程图 序列的比对是RNA分析流程中核心的一步.序列的比对,或者说是字符串的比对本身就是计算机科学中的一个经典问题,在生物信息学中更加频繁的出现.序列比对中的错配,插入.缺失可以识别出样本和基因组之间的多态性,甚至可以找出肿瘤样本中的gene fusion.而map到没有注释的基因可能是新的编码基因,或者是非编码RNA.同时RN

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

第三章 RNA测序   RNA测序(RNA Sequencing,简称RNA-Seq,也被称为全转录物组鸟枪法测序Whole Transcriptome Shotgun Sequencing,简称WTSS),是基于二代测序技术研究转录组学的方法,可以快速获取给定时刻的一个基因组中RNA的种类和数量. RNA-Seq有助于查看基因的不同转录本.转录后修饰.基因融合.突变/SNP和基因表达随时间的变化,或在不同组中基因表达的差异. RNA-Seq除了可以查看mRNA转录本,还可以查看总RNA.小RN

无生物学重复RNA-seq分析 CORNAS: coverage-dependent RNA-Seq analysis of gene expression data without biological replicates BMC Bioinformatics 的一篇文章中提出了一种新的差异基因分析方法. 这篇文章提出了CORNAS(COverage-dependent RNA-Seq) 方法,利用贝叶斯方法来推断真实基因表达数的  后验分布. 其创新型之一该方法包括了由RNA样品浓度决定的

来自知乎Live-孟浩巍 1.文章重要技术及图讲解 首先在转录组RNA-seq中,有基因表达差异.基因融合.可变剪切.RNA单点突变. 在基因组中,单点变异.结构变异,CNV变异(拷贝数变异) 三类基本内容,主要是RNA-seq的分析. 从生物水平角度理解肺癌,掌握RNA-seq的建库流程 ,单细胞的建库流程和方法. 这个是通过热力图的方式,找出5种细胞中的特异性的gene marker,什么是基因标记,在某一个stage或者细胞内特异性表达的基因是基因marker. 0-15图标是取过log的

mysql 数据库是被广泛应用的关系型数据库,其体积小.支持多处理器.开源并免费的特性使其在 Internet 中小型网站中的使用率尤其高.在使用 mysql 的过程中不规范的 SQL 编写.非最优的策略选择都可能导致系统性能甚至功能上的缺陷. 恰巧就在前几天,本人所在公司的云事业部举办了一场关于 mysql 的技术交流会,其中一个 part 正是聚焦于开发过程中 mysql 数据库设计及使用的常见问题,并提出相关优化方案.根据会议内容并查阅相关资料,本人对这个 part 进行了一次小结,结合自

本文承接上文:Java研发岗位面试归类A(附答案): http://www.cnblogs.com/wp5719/p/5870243.html 答案自己网上找的,如有纰漏或错误,烦请指教. 七.数据库MySql 1.MySql的存储引擎的不同. MyISAM:拥有较高的插入,查询速度,但不支持事务. InnoDB:5.5版本后Mysql的默认数据库,事务型数据库的首选引擎,支持ACID事务,支持行级锁定. BDB:源自Berkeley DB,事务型数据库的另一种选择,支持COMMIT和ROLLB

本文将就以下三个问题进行展开: 1.库表设计 2.慢 SQL 问题 3.误操作.程序 bug 时怎么办 一.库表设计 1.1 引擎选择 在 mysql 5.1 中,引入了新的插件式存储引擎体系结构,允许将存储引擎加载到正在运新的 mysql 服务器中.使用 mysql 插件式存储引擎体系结构,允许数据库专业人员或者设计库表的软件开发人员为特定的应用需求选择专门的存储引擎,完全不需要管理任何特殊的应用编码要求,也无需考虑所有的底层实施细节.因此,尽管不同的存储引擎具有不同的能力,应用程序是与之分离