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转录组数据拿到后怎么分析
单细胞
转录组
之拟时序
分析
答:
前面根据差异基因,推断好
了
拟时序,也就是说把差异基因动态化了,后面就可以具体推断哪些基因随着拟时序如何的变化 以qval前六的基因做图 将一个或多个基因的表达绘制点图 将前50个随拟时序变化的基因做聚类热图 分支表达
分析
建模 识别具有分支依赖性表达的基因。使用全部的基因进行绘图 创建一个热图来...
单细胞
转录组
之Scanpy - 轨迹推断/拟时序
分析
答:
scanpy作者使用
了
小鼠造血髓样数据进行了轨迹分析,我们这儿为了方便,我们直接使用pbmc3k数据进行测试。 注:pbmc这套数据集因为本身就是基本分化完全的细胞,分化轨迹没有啥实际生物学意义,这儿只是做测试。单细胞
转录数据分析
之Scanpy: https://www.jianshu.com/p/e22a947e6c60 单细胞
转录组
之S...
转录组
pca图
怎么
看
答:
方法:提取大
数据
的主要特征分量,又称为主成分
分析
。每一个检测到的基因都有一个表达量数值(FPKM/RPKM/TPM),所有基因的表达量都在二维空间中转化为一组向量,假设我们此次检测到一万个基因,那理论上全部数据的空间分布可能涉及到一万个维度,根据我们的降维思路,n维空间中的n个点一定能在一个k(k...
单细胞
转录组
差异表达
分析
——DEsingle
答:
载入包和数据 分组。划重点:这个包奔溃的一点是只能比较两个组。如果srurat出来还几个组,那就只能两两比较。或者,如果各位大神有其他妙招,欢迎留言交流学习。3、个人的具体
数据分析
自己的数据是10×genomics产生的,所以势必要到Seurat包里面分析一遍。但是经过Seurat包处理的数据是Seurat格式。而...
转录组分析
(3) - 质量控制
答:
% 以上。Fastqc每次对一个样本进行质量控制并生成评估报告,当样本数量过多时,查看报告显然极不方便。Multiqc能将fastqc生成的多个报告整合成一个报告(HTML和PDF格式),方便的查看所有测序
数据
的质量。Multiqc支持多种
分析
类型的质控结果查看,包括:RNAseq、Whole-Genome Seq、Bisulfite Seq、Hi-C等。
转录组数据
定量归一化
答:
因此,表达量归一化的精确计算需要同时考虑基因长度、测序深度等信息。下表列举
了
不同组学
数据分析
的归一化方法:早期,RNA-seq测序为单端测序,一般使用最为经典的RPKM(Reads Per Kilobase Million)进行数据归一化,俨然
转录组
归一化界的老大哥,不仅在转录组领域占有一席之地,而且在表观数据归一化方面...
求助,关于
转录组
测序结果
分析
答:
即测序所产生的reads在参考基因组比对所占的比例。比对率越高说明你的
数据
的利用率越高。一般情况下看参考基因组的情况和测序的质量,一般在70%以上都是可以接受的。
WGCNA
分析
--提升
转录组
测序文章档次的利器
答:
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、转录组文献解读 5. 微生物16S/ITS/18S分析原理及结果解读、OTU网络图绘制、cytoscape与网络图绘制课程 6. 生物信息入门到精通必修基础课,学习链接:linux系统使用、perl入门到精通、perl语言高级、R语言画图 7. 医学相关数据挖掘课程,不用...
单细胞
转录组
个体差异大
怎么
办
答:
1、样本选择:确保样本的一致性,尽量选择同一种细胞类型和相似的生理状态的细胞进行研究,以减少个体差异对结果的影响。2、技术优化:优化单细胞
转录组
测序的实验流程和分析方法,减少技术噪声的影响。例如,可以使用更高灵敏度的测序方法,减少PCR扩增的环节,提高数据的准确性。3、
数据分析
:在进行数据...
单细胞
转录组
基础
分析
七:差异基因富集分析
答:
本文是参考学习 单细胞
转录组
基础
分析
七:差异基因富集分析 的学习笔记。可能根据学习情况有所改动。此前的分析我们按转录特征把细胞分成
了
很多类别,例如seurat聚类分析得到的按cluster分类,singleR分析得到的按细胞类型分类,monocle分析得到的按拟时状态(state)分类。不同的细胞类型之间,有哪些表达差异...
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