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DESeq2分析转录组数据(一):构建DESeq数据集
1、在构建DESeq数据集时,使用design参数告诉DESeq分组信息:至此,完成了从featureCounts原始数据到R中DESeq2分析所需数据集的建立。
2、DESeqDataSet 是 DESeq2 流程中储存read counts和中间统计分析数据的对象,之后的分析都建立在该对象之上进行。
3、用于绘制PCA图或聚类的数据可以有多种:counts、CPM、log2(counts+1)、log2(CPM+1)、vst、rlog等。DESeq2假定基因的表达量符合负二项分布,有两个关键参数,总体均值和离散程度α值。
4、DESeq2用来处理转录组数据。那么先来完成第一步:安装。传统方式安装 麻蛋,报错了!!为什么受伤的总是我。开启查阅资料模式,然后得到的结论是这个包的安装需要利用BiocConductor或者BiocManager。
5、在shell下写R语言脚本 vim DESeqR ;运行脚本 Rscript DESeqR。 或者进入R,分别执行每行的命令 导出SY14_VSBY474csv所有基因的表格,可用于GSEA差异分析 导出SY14_up.csv,可用于GO、KEGG通路分析。
转录组数据分析RNA-seq
RNA-Seq即对转录组进行测序和分析。一般来说在研究所会委托公司测序得到数据自己进行后续的生信分析(质控,mapping,差异基因表达分析,SNV分析等)。RNA-Seq有着巨大的应用前景。
RNA-seq即转录组测序技术,就是把mRNA,smallRNA,and NONcoding RNA等或者其中一些用高通量测序技术把它们的序列测出来。反映出它们的表达水平。
RNA-seq即转录组测序技术,就是用高通量测序技术进行测序分析,反映出mRNA,smallRNA,noncodingRNA等或者其中一些的表达水平。
转录组时间序列数据处理
1、对应处理列为1,非对应为0。maSigPro采用多项式回归,参数degree设置多项式使用的次数,在本示例中有3个时间点,degree设置为2,多项式次数设置过高会导致过拟合,一般在能够解释自变量和因变量关系的前提下,次数应该越低越好。
2、最近的研究表明,基因表达的时间导数被称为“RNA velocity”,可以通过在scRNA-Seq数据集中区分未剪接(内含子reads)和剪接(外显子reads)的mrna来估计,并用于告知单个细胞的转录状态如何随时间(以小时为尺度)变化。
3、sort指令是STATA数据库的维护的排序指令。附图 tsset指令是时间序列数据的估计命令。如何创建一个截面数据文件?先把数据转移到stata中,然后用tsset命令。
4、首先按Excel中的格式录入时间后,切换至“变量视图”界面。然后点击“类型”,会跳出“变量类型”对话框,类型选择“日期”,可以调整成需要的时间格式。最后spss即可导入时间序列数据时的日期处理方式。
转录组分析1——原始数据以及过滤
1、 原始数据: Illumina测序仪下机的数据通常为Bcl格式,然后公司使用Bcl2Fastq软件,根据Index序列分割转换成每个样品的Fastq文件,用户拿到的就是fastq格式的原始数据。
2、数据来源 假设有两个不同组织(PR和SR),每个组织各区三个样本,一共六个样本,利用illumina平台进行转录组测序,得到双端测序数据。
3、RNAseq涉及到原始数据,数据质控,基因组比对,差异基因鉴定,差异基因功能富集分析,重要基因如转录因子激酶的靶基因预测等,我们用10讲的时间,全面讲解转录组测序报告,及在上百个项目中遇到的近百个常见问题。
4、然后转换之后的文件是XXX.fastq.gz,可以使用zless命令查看 可以看到数据格式是4行表示一段序列,每一行都有自己的意义。
5、转录组原始数据包括递交原始序列。转录组有两部分数据要递交,首先是拼接的转录组序列,一般递交到tsa上,另一个是fastq的原始测序数据,一般递交到sra上。前两年还有论文只提交tsa不递交原始数据,目前发表的论文基本都要提交。
6、转录组分析指对细胞内所有转录产物的集合的分析。转录组(transcriptome)广义上指某一生理条件下,细胞内所有转录产物的集合,包括信使RNA、核糖体RNA、转运RNA及非编码RNA;狭义上指所有mRNA的集合。