什么是RNA-Seq (RNA Sequencing) 2011-07-14 ~ ADMIN 随着ome为词尾的各种组学的出现,转录组学已经成为了人们了解生物信息的一个重要组成部分.人们使用了许多办法来掌握转录组的情况,主要分为两类,一类是基于杂交,一类是基于下一代测序技术(Next Generation Sequencing, NGS). 基于杂交的办法,主要是依靠印刷有荧光标记探针的基因芯片来实现.比如说基因组芯片,它高密度的集成了分辨率高达几bp~100bp的探针,通过与样品杂交荧光显色的

RNA Sequencing 选择其他单元: RNA Sequencing 国内领先的转录组定序基地 Transcriptome Sequencing可全面性并快速地获得某一物种特定细胞或组织在某一状态下的几乎所有的转录体(transcriptome)及基因序列,可以用于研究物种基因结构和基因功能.选择性剪接和新的转录序列(transcript)预测等.针对转录体定序研究,与全基因体定序研究一样,可分为两种类型:一种未知参考序列  (No Referenece Genome)的物种转录体定序:另

单细胞转录组确实是利器,但我们大多只利用了表达的信息,而从reads到表达之间的信息完全被我们忽略了. 最近nature发了一篇单细胞方法类文章,讲得就是如何利用RNA velocity来做细胞发育路径的推断. velocyto velocyto-notebooks RNA velocity of single cells 首先需要了解一些基本概念: RNA velocity:the time derivative of the gene expression state—can be dire

RNA测序的质量控制 发表评论 3,112 A+ 所属分类:Transcriptomics   收  藏 ENCODE项目向我们揭示,人类基因组中超过70%能得到转录,只不过不会发生在同一个细胞里.为了研究如此多样的转录本,研究人员开发了许多技术,其中RNA测序(RNA-seq)是最全面也最有效的. 许多人相信,未来基因组数据将会对患者的治疗产生重要的影响.不过也有不少专家质疑基因组分析的准确性和可靠性.为此,美国FDA牵头了RNA测序质量控制(SEQC)项目,评估了多个试验室RNA-seq数据

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

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

Strand Specific mRNA sequencing 之重要性与分析 发表评论 2,761 A+ 所属分类:Bioinformatics   收  藏 研究生物基因转录体的方法有许多种,而使用次代定序仪系统进行转录体定序是目前相当热门的一种方式,科学家们使用 RNA-seq 分析转录体表现主要期望能够获得三种重要信息: 1. 了解整个转录体构造.splicing 位置以及批注基因的功能. 2. 将所有转录体的表现量多寡定量. 3. 找出 alternative splicing 的可能

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

SMRT portal安装教程: http://www.pacb.com/wp-content/uploads/2015/09/SMRT-Analysis-Software-Installation-v2.3.0.pdf ISO-seq数据地址: /share/backups/pacbio/20160222_68 的 A01 和 B01. <1kb的得到1.28G数据,>1kb的得到了2.8G的数据. SMRT portal 地址: http://59.79.232.10:8080/smrtp

PacBio公司的业务范围也就5个(官网): Whole Genome Sequencing Targeted Sequencing Complex Populations RNA Sequencing Epigenetics 其中全基因组测序应该是PacBio的拿手好戏,因为它这么贵(貌似是二代的10倍),但它的核心优势就是长,还有无偏向性:这在科研上可就立马变成香饽饽了,现在用纯二代技术根本就发不了基因组的文章了,稍微高端点的分析都会用上三代的技术. Fully characterize g

[怪毛匠子-整理] awesome-single-cell List of software packages (and the people developing these methods) for single-cell data analysis, including RNA-seq, ATAC-seq, etc. Contributions welcome... Software packages RNA-seq anchor - [Python] - ⚓ Find bimodal,

NGS ngs(hisat,stringtie,ballgown) #HISAT (hierarchical indexing for spliced alignment of transcripts) is a highly efficient system for aligning reads from RNA sequencing experiments. HISAT uses an indexing scheme based on the Burrows-Wheeler transfor

Directional RNA-seq data -which parameters to choose? REF: https://chipster.csc.fi/manual/library-type-summary.html Directional RNA-seq methods are gaining popularity. Several protocols and products are available for the library preparation step, and

转载生信技能树 https://mp.weixin.qq.com/s/JB_329LCWqo5dY6MLawfEA TCGA数据源 - R包RTCGA的简单介绍 - 首先安装及加载包 - 指定任意基因从任意癌症里面获取芯片表达数据 - 绘制指定基因在不同癌症的表达量区别boxplot - 更多boxplot参数 - 指定任意基因从任意癌症里面获取测序表达数据 - 用全部的rnaseq的表达数据来做主成分分析 - 用5个基因在3个癌症的表达量做主成分分析 - 用突变数据做生存分析 - 多个基因在多

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

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

各种平台的表达芯片跟mRNA-seq数据比较 RNA-Seq 表达谱 芯片数据分析 文章见:http://journals.plos.org/plosone ... ournal.pone.0078644指定的细胞系是:Human CCR6+ CD4 memory T cell ,测了6个时间点,共12个样本表达芯片用的是Affymetrix GeneChip HT HG-U13... 文章见:http://journals.plos.org/plosone ... ournal.pone.00

单细胞流程跑了不少,但依旧看不懂结果,是该好好补补了. 有些人可能会误会,觉得单细胞的RNA-seq数据很好分析,跟分析常规的RNA-seq应该没什么区别.今天的这篇文章2015年3月发表在Nature Genetics Review上,专门说明了一下单细胞RNA测序数据在数据分析和计算上的挑战(虽然已经过去1年多了,这里指出的问题和挑战仍然是不过时的,至于这些问题和挑战现在是不是完美解决了,这里就暂且先不讨论了.). 主要说了以下问题: 1. 单细胞RNA测序 (single cell RNA

OMICtools可谓是组学研究的航空母舰,其收集了基因组学.转录组学.蛋白质组学和代谢组学等分析研究常用的4400余个工具和数据库.它允许用户submit自己的工具/数据库,每一个上传的工具/数据库都按照用途进行了分类,有相应的描述和链接,并且可以对这些工具/数据库作出评价,以利于他人借鉴和使用.网站:http://omictools.com/ Figure OMICtools structuration. (A) Classification by technologies. (B) Cla

##Genomic sequence variation ###1000 Genomes Projecthttp://www.1000genomes.org/Data collection and a catalog of human variation ###dbSNPhttp://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/SNP/A catalog ofSNPs and short indels ###dbVar and Database of Genomic Varian