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转录组测序数据分析流程
...®技术的近期单细胞研究文献综述(
数据分析
)
答:
在分析单细胞DNA-Seq数据前,必须将DNA拷贝数异常与WGA杂峰区分开。该要求使得单细胞
测序数据
DNA拷贝数分析和单倍型分析有难度。在本研究中,作者研发了一种单细胞基因
组分析
法,可在单细胞全基因组确定单倍型和拷贝数——称为haplarithmisis的程序。方法解读单细胞的SNP等位基因片段,并将这些数据整合到计算工作
流程
中进...
scRNA-seq和snRNA-seq有什么区别?
答:
在AD(阿尔茨海默病)研究中,单核
转录组分析
揭示了异常的细胞类型,如血管生成内皮细胞的表达异常,这是snRNA-seq独特洞察力的体现。整合策略:scRNA-seq与snRNA-seq的整合并非易事,纯scRNA-seq的整合效果通常更好。但要小心处理批次效应,确保
数据
一致性。snRNA-seq的合并
过程
需谨慎,以免引入额外的...
如何快速从
转录组数据
中筛选目标基因!
答:
7. 医学相关数据挖掘课程,不用做实验也能发文章,学习链接: TCGA-差异基因
分析
、 GEO芯片数据挖掘 、 GSEA富集分析课程 、 TCGA临床数据生存分析 、 TCGA-转录因子分析 、 TCGA-ceRNA调控网络分析 8.其他课程链接: 二代测序
转录组
数据自主分析 、 NCBI数据上传 、 二代
测序数据
解读 。
NGS基础 - 高通量
测序
原理
答:
I5双端Index的
测序
,理论上可以做到更精准的识别。4.DNA文库冗余度:Nova6000明确优于X-ten平台。有木有发现随着二代测序仪器的发展,测序结果真是又快又好,目前二代测序较多的应用于基因组重测序,
转录组分析
,小分子RNA研究等领域。基于二代测序技术进行遗传图谱构建,基因定位的研究也越来越多。
怎么从
转录组数据
中筛调控萜类的转录因子
答:
根据你的
测序
需要,如果是仅仅检测表达,可以使用单端的短序列测序,一般10M以上reads都满足要求,如果是还要检测SNP或可变剪切以及新基因之类的话需要使用更长片段的双端测序,一般2x100以上或者2x125,
数据
量大概在2-3G以上,当然越多越好。
转录组
学的研究对象包括mRNA和非编码RNA等。新一代高通量测序技术...
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...
转录组测序
和cDNA文库的区别
答:
是目前深入研究
转录组
复杂性的强大工具。基因表达谱指通过构建处于某一特定状态下的细胞或组织的非偏性cDNA文库,大规模cDNA
测序
,收集cDNA序列片段、定性、定量
分析
其mRNA群体组成,从而描绘该特定细胞或组织在特定状态下的基因表达种类和丰度信息,这样编制成的
数据
表就称为基因表达谱。
全长
转录组测序
技术算不算生物信息学
答:
这个是真正的全
转录组
学
测序
及
数据分析
,喉鳞癌(LSCC)和 ANM(癌旁正常黏膜) 组织的两个分组,可以获得差异表达的miRNA、circRNA、lncRNA、mRNA,预测关键分子主要参与的信号通路及生物学
过程
。全转录组的芯片 我记得2019年讨论的全转录组学测序及数据分析还是8000一个样品,因为要获得差异表达的miRNA、...
全
转录组测序
可以选近缘物种作为参考基因组吗
答:
对于有参考基因组的物种,可以分析基因组信息,统计编码基因的个数,及其碱基数,从而估计物种转录组的大小,另外可以查询相关或相近物种转录组研究的文献,作为参考。对于无参考基因组的物种则只能参考相近物种的转录组大小。
转录组测序
所需的测序量随研究目的的不同而有所差异。目前,为保证
数据分析
结果的...
大规模基因
组测序
技术是什么?
答:
对有参考序列的物种,进行全基因组重测序(resequencing),在全基因组水平上扫描并检测突变位点,发现个体差异的分子基础。在转录组水平上进行全
转录组测序
(whole transcriptome resequencing),从而开展可变剪接、编码序列单核苷酸多态性(cSNP)等研究。或者进行小分子RNA测序(small RNA sequencing),通过...
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