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转录组测序数据分析流程
转录组测序
中的“比对率”是什么意思?
答:
转录组测序
中的“比对率”【bǐ duì lǜ】,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。比对【bǐ duì】,意思有,比并,相当。比较对照,核对。实验室间比对是按照预先规定...
RNA-seq摸索:3.基因表达水平
分析
→featureCounts计量→差异表达分析及可...
答:
raw count 作为原始的read计数矩阵是一个绝对值,而绝对值的特点是规模不同(基因长度、
测序
深度),不可以比较。进行这些基因标准化方法的目的是将count矩阵转变为相对值,去除技术偏差的影响,使后续的差异
分析
具有统计学的意义。limma/voom,edgeR,DESeq2,
转录组
差异分析的三大R包!
转录组测序
的转录组测序平台
答:
Illumina
测序
技术的优点是单次测序获得的
数据
量大,能够得到更高的覆盖率,检测到更多低丰度的转录本,在已知基因组序列物种的
转录组分析
中更具优势。Roche 454测序技术的优点是单序列读长可以达到500bp,在未知基因组序列物种的转录组分析中更有优势,其较长的读长便于拼接,能获得更好的转录本数据。Phi...
RNA_Seq
分析
中的标准化(reads_count,FPKM, RPKM, TPM)
答:
基因越长read数目越多,
测序
深度越高,则一个基因对应的read数目也相对越多。所以必须要标准化,而标准化的两个关键因素就是 基因长度 与 测序深度 。我们常用RPKM、FPKM和TPM作为
转录组数据
定量的表示方法。FPKM/RPKM/TPM都是描述相对定量的单位。RPKM: Reads Per Kilobase of exon modelper Mill...
转录组
研究技术主要有
答:
转录组研究技术主要有的如下:1、表达序列标签技术:通过PCR方法检测细胞在特定生理条件下表达的基因。2、全长
转录组测序
技术:能够检测细胞中所有基因的表达情况。3、表达量
分析
技术:主要用于定量分析基因的表达水平,其中qPCR是一种常用的技术。4、序列比对法:利用同源序列比对参考基因组上已知的基因的CDS...
真·高通量单细胞全长
转录组
答:
3. 单细胞三代
转录组测序
: 在获得单细胞全长cDNA后经过扩增和建库,用Nanopore平台或者Pacbio平台测序。由于cDNA不会被打断,避免了短reads的拼接
过程
带来的错误,因此检测的是真实的转录本全长信息,缺点是目前测序通量太低,测序错误率较高,单价过高。目前主要有基于 两个 三代测序 平台 的 三种 单...
如何来设定
转录组测序
中的生物学重复
答:
2.设置生物学重复的意义 由于新一代
测序
技术的优越性以及高成本,曾一度忽略了“生物学重复”的重要性。但生物学重复对于测序实验的设计以及实验
数据
的解读和
分析
都非常重要。设置生物学重复:能够消除组内误差:生物学重复可以测量变异程度 增强结果的可靠性:测序的样本数越多,越能够降低背景差异 检测离...
转录组分析
(8) - 可变剪接
答:
相比之下,三代全长
转录组
利用其读长更长的优势,可以直接读取转录本的全长序列,无需打断、组装,直接获得全长转录本的结构信息,能够更加准确的
分析
生物体内存在可变剪接事件。选择哪种
测序
方式需要考虑实际情况综合考虑。rMATS是一款对RNA-Seq
数据
进行差异可变剪切分析的软件。其通过rMATS统计模型对不同...
转录组数据
量12g和6g的差异
答:
12G和6G的数据量差异主要在于样本数量和测序深度的不同。一般来说,12G的
测序数据
会比6G的数据更丰富,有更多的数据可以用来
分析
RNA表达水平,进行差异分析等。此外,如果将每个样本的数据量配平,则12G的数据量通常可以提供更高的测序覆盖度,也就是说,同样的样本的RNA
转录
本测序覆盖数量会更高,因此更...
单细胞
转录组测序
知识一隅
答:
想了解更多单细胞相关知识,点击查看: 1.单细胞
转录组
(Single cell RNA)概述 2.单细胞转录组亚群
分析
3.单细胞转录组高级分析介绍 4.单细胞RNA系列专题之一:单细胞RNA
测序
中质控之重要细节 (上篇) 5.单细胞RNA系列专题之一:单细胞RNA测序中质控之重要细节 (下篇)10xGenomics单细...
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