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有参转录组分析常规步骤
转录组
学
分析
流程
答:
1. 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。 数据原始格式为 .fq ,共有12条测序数据文件(每个样本产生两条)2. 测序数据质量评估 利用fastQC软件对获得的fastq序列文件进行质量
分析
,生成html格式的结果报告,...
转录组
学
分析
流程
答:
3. 低质量序列过滤 Trimmomatic软件用于去除序列文件中的适配器,并进行碱基修饰和修剪,同时去除低质量序列。4. 序列比对到参考基因组 HISAT2软件用于将处理后的fasta序列与参考基因组比对,以
分析转录组
。转录组包括mRNA、非编码RNA(ncRNA)、核糖体RNA(rRNA)等。转录组测序关注特定细胞在特定状态下的...
有参转录组分析
答:
首先添加环境变量,如果使用conda的话需要 source activate hisat2支持对gtf文件构建索引,并且可以向其中添加外显子,SNP等信息,进一步完善索引 随后利用 ballgown 或者 featurecount 得到表达矩阵进行下游
分析
对于可变剪切一般使用 rMATs 进行统计,rMATS是一款对RNA-Seq数据进行差异可变剪切分析的软件。其通...
DESeq2
分析转录组
数据(一):构建DESeq数据集
答:
初学RNA-seq,用于
有参
原核
转录组
的
分析
,主要参照DESeq2说明书:(Analyzing RNA-seq data with DESeq2)和(RNA-seq workflow: gene-level exploratory analysis and differential expression)。reads的count矩阵来源于featureCounts的结果,为原始mapping上的reads数,其格式如下:接下来构建DESeq2分析所需的...
转录组分析
(3) - 质量控制
答:
关于测序数据的质量,我们一般关注以下几个方面:(1) read各个位置的碱基质量值分布;(2) 碱基的总体质量值分布;(3)read各个位置上碱基分布比例,目的是为了
分析
碱基的分离程度;(4) GC含量分布;(5) read各位置的N含量;(6) read是否还包含测序的接头序列;(7)read重复率,这个是实验的扩增过程...
重磅预告丨派森诺
转录组
云
分析
即将迎来2位新成员!
答:
自派森诺转录组真核有参云
分析
平台诞生以来,我们始终致力于为用户提供卓越的体验。从最初的精细化调整到如今的智能"一键分析",每一步都见证了我们的成长与进步。即将来临的革新 现在,我们即将揭开神秘面纱,带来两大全新产品——新真核
有参转录组
和医学转录组可视化系统,为您的科研之旅增添更多可能性...
cleandata比rawdata小太多
答:
不同的文章和公司可能会提供不一样的解释,不变的是:clean data是raw data经过处理得到的直接用来分析的数据。如果需要看懂公司提供的
转录组分析
结果,建议观看教程:转录组分析结果的解读(适合
有参
)或者转录组分析结果的解读(适合无参),如果想自己在公司提供标准分析的基础上做些个性化分析,可以观看...
转录组分析
怎样寻找代谢通路基因
答:
首先通过代谢物检测,发现不同颜色品种的菊花积累的花青素类型和含量并不一致;然后进行
转录组
测序,在众多差异基因及代谢通路中,我们可以重点研究与花青素合成相关的代谢通路上的基因,从而一方面快狠准地找到导致颜色差异的功能基因,另一方面代谢组的结果也相当于是对转录组结果的验证。
WGCNA
分析
--提升
转录组
测序文章档次的利器
答:
2.
转录组
数据理解不深入?图表看不懂?点击链接学习深入解读数据结果文件,学习链接:转录组(
有参
)结果解读;转录组(无参)结果解读 3. 转录组数据深入挖掘技能-WGCNA,提升你的文章档次,学习链接:WGCNA-加权基因共表达网络
分析
4. 转录组数据怎么挖掘?学习链接:转录组标准分析后的数据挖掘、转录...
转录组分析
怎样寻找代谢通路基因
答:
首先通过代谢物检测,发现不同颜色品种的菊花积累的花青素类型和含量并不一致;然后进行
转录组
测序,在众多差异基因及代谢通路中,我们可以重点研究与花青素合成相关的代谢通路上的基因,从而一方面快狠准地找到导致颜色差异的功能基因,另一方面代谢组的结果也相当于是对转录组结果的验证。
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