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转录组测序数据分析流程
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...
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...
qRT-PCR差异
分析
及P值计算
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 。 已赞过 已踩过< 你...
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...
空间
转录组
技术的应用
答:
应用领域:一、肿瘤生物学:1.肿瘤微环境研究:空间
转录组
学可以揭示肿瘤和周围微环境之间的相互作用,帮助理解不同细胞类型在肿瘤进展中的作用。2.异质性
分析
:揭示肿瘤内部的细胞异质性,理解不同细胞克隆之间的空间分布。二、发育生物学:1.细胞命运决定:研究在发育
过程
中细胞如何根据它们的空间位置做出...
RNA-seq
转录组
名词解释基础
答:
9 。读长长度:read length:每个 测序读长的长度,在短读长RNA
测序过程
中,这个长度通常是50-150bp。10. 灵敏度: Sensitivity,一种指标,它表示在每个样本中,能够 检测到
转录
本的比例 。样本处理,文库制备,测序以及
数据分析
都会影响这个指标。11. 特异性:specificity: 一种检测指标,它...
第二代DNA
测序
技术的应用展望
答:
如果是
转录组测序
,则文库的构建要相对麻烦些,RNA片段化之后需反转成cDNA,然后加上接头,或者先将RNA反转成cDNA,然后再片段化并加上接头。片段的大小(Insert size)对于后面的
数据分析
有影响,可根据需要来选择。对于基因组测序来说,通常会选择几种不同的insert size,以便在组装(Assembly)的时候...
怎么知道
测序数据
是
转录组
还是基因
答:
怎么知道
测序数据
是
转录组
还是基因 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可以全面快速地获得特定细胞或组织在某一个状态下几乎所有转录本的序列信息和表达信息,从而准确地
分析
基因表达差异、基因结构变异、筛选分子标记(SNPs或SSR)等生命科学的重要问题。基因表达谱测序是直接对某...
宏基因
组测序流程
答:
通过宏基因组深度
测序
可以揭示或估计环境中真实的物种多样性和遗传多样性,挖掘具有应用价值的基因资源,应用于开发新的微生物活性物质,为研究和开发新的微生物活性物质提供有力支持。技术
流程
生物信息
分析
1. 原始
数据
整理、过滤及质量评估 2. 基于物种丰度分析:?物种丰度列表 ?稀释曲线 3. 基于物种...
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