零基础照样做RNA-seq差异分析

GCBI知识库2018-08-24 14:43:36

基因表达谱的差异分析是RNA-seq中最常见的应用。你眼中的RNA-seq差异分析或许是酱紫的,对不会编程,不懂统计,纯正生物学出生的人, 内心简直SOS……

但有些人眼中的RNA-seq差异分析却是这样的,借助云平台和图形化界面,生信零基础同样可以做RNA-seq差异分析。

小编也是第一次尝试,一起来看看云平台如何拯救你我于水火之中。RNA测序原始数据太大,就直接用了demo数据。

平台用的是GCBI(www.gcbi.com.cn),之前也介绍过用GCBI做DNA测序和芯片分析,还不会用的在这里看攻略。(http://college.gcbi.com.cn/help/index.jhtml)

建方案

1.新建一个RNA测序方案,不知道怎么新建请看上面攻略。进去后的分析界面就是酱紫的。

 

样本分组

2.分析首先得有样本是不,点击“添加样本数据”将样本导入。导入数据后可在“数据表”和“结果图”中查看质控分析结果。

PS:如果用的是自己的测序数据,看下这里的数据上传说明(http://college.gcbi.com.cn/cexu/946.jhtml)。

接下去就是将导入的数据进行分组,点击“添加新分组”建立组别,小编建了两组,分别是EG(实验组)和CG(对照组)。

分好组后就可以进行差异分析啦,选择要分析的组别进行下一步。(一定要先分组)

3.差异分析参数选择

在差异分析中,参数主要就是P值,Q值和fold change,分析时可默认,也可自己设定,小编就直接用默认了。

PS:P值和Q值还模模糊糊的看这里(http://college.gcbi.com.cn/cexu/955.jhtml)。

4.运行结果

好啦,点击确定就ok啦。Demo数据是五对直肠癌和癌旁数据, 在默认参数条件下共筛选出了395个差异基因,上调的137,下调的258。

 

下方还提供给了一些标签分类,如统计了在cosmic中与肿瘤相关的基因数量等。看每个基因具体的表达值点击结果表即可。

面对那么多基因,该如何快速找出感兴趣的基因呢?

用筛选功能即可,通过疾病,也可自定义,自定义的选项分类很详细,针对性比较强。

这里附上数据筛选指南,给大家做筛选提供一些方向。(http://college.gcbi.com.cn/cexu/955.jhtml)

好啦,RNA-seq差异分析酱紫就完结啦。

GCBI RNA-seq分析流程和传统优势在哪?

看这(http://college.gcbi.com.cn/cexu/954.jhtml)。简单一句话,Tophat 首次被发表已经是7年前,Cufflinks也是6年前的事了。

想体验得等明天了,因为今天……

GCBI版本更新……

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