差异表达分析之FDR 随着测序成本的不断降低,转录组测序分析已逐渐成为一种很常用的分析手段.但对于转录组分析当中的一些概念,很多人还不是很清楚.今天,小编就来谈谈在转录组分析中,经常会遇到的一个概念FDR,那什么是FDR?为什么要用FDR呢?一起来学习吧! 什么是FDR FDR (false discovery rate),中文一般译作错误发现率.在转录组分析中,主要用在差异表达基因的分析中,控制最终分析结果中,假阳性结果的比例. 为什么要用FDR 在转录组分析中,如何确定某个转录本在不同的样品…

Differential expression analysis for paired RNA-seq data 抽象背景:RNA-Seq技术通过产生序列读数并在不同生物条件下计数其频率来测量转录本丰度. 为了鉴定两种条件之间差异表达的基因,重要的是要考虑实验设计以及数据的分布特性. 在许多RNA-Seq研究中,表达数据以多对获得,例如来自相同个体的治疗前和治疗后样品.我们寻求将配对结构纳入分析. 结果:我们提出了一个用于RNA-Seq数据的贝叶斯分层混合模型,以分别考虑变异性来自配对数据结构的…

Ballgown是分析转录组差异表达的R包. 软件安装: 运行R, source(“http://bioconductor.org/biocLite.R”) biocLite(“ballgown”) R会自动安装Ballgown,及相应的依赖包. Ballgown的输入文件 StringTie使用-B参数直接生成Ballgown的输入文件,Cufflinks的输出结果需要使用Tablemaker生成Ballgown的输入文件. 一个有5个输入文件,分别是: e_data.ctab,外显子水平表达…

RNA-Seq differential expression analysis: An extended review and a software tool   RNA-Seq差异表达分析: 扩展评论和软件工具 正确鉴定特定条件之间的差异表达基因(DEG)是理解表型变异的关键.高通量转录组测序(RNA-Seq)已成为这些研究的主要选择. 因此,用于RNA-Seq数据的差异表达分析的方法和软件的数量也迅速增加. 但是,对于最合适的管道还是没有达成共识用于从RNA-Seq数据鉴定差异表达基因的方…

仍然是两年前的笔记 1. prepare-reference 如果用RSEM对比对后的bam进行转录本定量,则在比对过程中要确保比对用到的索引是由rsem-prepare-reference产生的. ~/software/rsem/rsem-prepare-reference \ --transcript-to-gene-map ~/project/RNA-seq/ref_cds/gene_transcript.txt \ #作用是在后面的定量结果文件中,添加gene名称, 转录本名称两列,该文…

使用Tophat+cufflinks分析差异表达  2017-06-15 19:09:43     522     0     0 使用TopHat+Cufflinks的流程图 序列的比对是RNA分析流程中核心的一步.序列的比对,或者说是字符串的比对本身就是计算机科学中的一个经典问题,在生物信息学中更加频繁的出现.序列比对中的错配,插入.缺失可以识别出样本和基因组之间的多态性,甚至可以找出肿瘤样本中的gene fusion.而map到没有注释的基因可能是新的编码基因,或者是非编码RNA.同时RN…

非原创 参考资料: 一文掌握GO和pathway分析 - 生物信息学讨论版 -丁香园论坛http://www.dxy.cn/bbs/thread/34904124#34904124 GO富集 GO是Gene ontology的缩写,GO数据库分别从功能.参与的生物途径及细胞中的定位对基因产物进行了标准化描述,即对基因产物进行简单注释,通过GO富集分析可以粗略了解差异基因富集在哪些生物学功能.途径或者细胞定位. Pathway Pathway指代谢通路,对差异基因进行pathway分析,可以了解实…

Sensitivity, specificity, and reproducibility of RNA-Seq differential expression calls RNA-Seq差异表达调用的灵敏度 特异性 重复性 抽象背景:MAQC / SEQC联盟最近编制了一个关键基准,可用于测试微阵列和RNA-seq表达谱分析工具的最新发展.这些客观基准是基础研究和应用研究所需,对临床和监管结果至关重要.超越原始SEQC研究中提出的第一次比较,我们在此提出包括效果的扩展基准常见实验的典型优势.…

参考:产品手册 PacBio三代全长转录组有什么优势? 近年来,随着高通量测序技术的发展,转录组测序已经成为研究基因表达调控的主要手段.但二代的转录本重构准确率很低,三代可以直接得到全长转录本,无需组装.可改善基因表达定量结果,发现新的基因和转录异构体,鉴定可变剪切及基因融合现象. Google第一个就是官网介绍,可以立马理解Iso-Seq的字面意思了. Iso-Seq 就是 isoform sequencing,中文就是同源异构体测序,其实也是一种 RNA 测序技术. The challeng…

文献:Sahraeian S M E, Mohiyuddin M, Sebra R, et al. Gaining comprehensive biological insight into the transcriptome by performing a broad-spectrum RNA-seq analysis[J]. Nature Communications, 2017, 8(1):59. 这是一篇在NC上发表的使用RNAseq工具对比的一篇文献,解读这篇文献对我们使用RNAseq…

转录组分析---Hisat2+StringTie+Ballgown使用 (2016-10-10 08:14:45) 转载▼ 标签: 生物信息学 转录组   1.Hisat2建立基因组索引: First, using the python scripts included in the HISAT2 package, extract splice-site and exon information from the gene annotation file:   $ extract_splice_…

转录组分析综述 转录组 文献解读 Trinity cufflinks 转录组研究综述文章解读 今天介绍下小编最近阅读的关于RNA-seq分析的文章,文章发在Genome Biology 上的A survey of best practices for RNA-seq data analysis .由于文章较长和枯燥,小编认为重要的信息,已经加粗加红,可以直接看重要信息.不要问我为啥这么好,请叫我雷锋. 摘要 现在RNA-seq数据使用广泛,但是没有一套流程可以解决所有的问题.我们重点关注RNA-…

无生物学重复RNA-seq分析 CORNAS: coverage-dependent RNA-Seq analysis of gene expression data without biological replicates BMC Bioinformatics 的一篇文章中提出了一种新的差异基因分析方法. 这篇文章提出了CORNAS(COverage-dependent RNA-Seq) 方法,利用贝叶斯方法来推断真实基因表达数的  后验分布. 其创新型之一该方法包括了由RNA样品浓度决定的…

一些参考资料 http://www.360doc.com/content/17/0528/22/19913717_658086490.shtml https://www.cnblogs.com/triple-y/p/9338890.html 一.对miRNA进行分析  1.bowtie比对 "bowtie -q -v 2 -l 10 -k 15 /data/pub/shehb/Spinach_genome/spinach_genome_v1.fa "+fq+" -S &quo…

基因表达谱数据 基因表达谱可以用一个矩阵来表示,每一行代表一个基因,每一列代表一个样本(如图1).所有基因的表达谱数据在“gene_exp.txt”文件中存储,第一列为基因的entrez geneid,第2~61列是疾病样本的表达,第62~76列是正常样本的表达. 图1 基因表达谱的矩阵表示 寻找差异表达的基因: 原理介绍: 差异表达分析是目前比较常用的识别疾病相关miRNA以及基因的方法,目前也有很多差异表达分析的方法,但比较简单也比较常用的是Fold change方法.它的优点是计算简单直观…

1)airway简介 在该workflow中,所用的数据集来自RNA-seq,气道平滑肌细胞(airway  smooth muscle cells )用氟美松(糖皮质激素,抗炎药)处理.例如,哮喘患者使用糖皮质激素来减少呼吸道炎症,在该实验设计中,4种细胞类型(airway smooth muscle cell lines )用1微米地塞米松处理18个小时.每一个cell lines都有对照与处理组(a treated and an untreated sample).关于实验设计的更多信息可…

作业要求: 实现这个功能的软件也很多,还是烦请大家先自己搜索几个教程,入门请统一用htseq-count,对每个样本都会输出一个表达量文件. 需要用脚本合并所有的样本为表达矩阵.参考:生信编程直播第四题:多个同样的行列式文件合并起来 对这个表达矩阵可以自己简单在excel或者R里面摸索,求平均值,方差. 看看一些生物学意义特殊的基因表现如何,比如GAPDH,β-ACTIN等等. [1]安装计数软件:htseq-count # conda安装 $ conda install -c bioconda…

RNA-seq中的基因表达量计算和表达差异分析 差异分析的步骤:1)比对:2) read count计算:3) read count的归一化:4)差异表达分析: 背景知识:1)比对:普通比对: BWA,SOAP开大GAP比对:Tophat(Bowtie2):2) Read count(多重比对的问题):丢弃平均分配利用Unique region估计并重新分配表达量计算的本质目标基因表达量相对参照系表达量的数值.参照的本质:( 1)假设样本间参照的信号值应该是相同的:( 2)将样本间参照的观测值校…

https://blog.csdn.net/l_yivs?t=1 RNA-seq数据综合分析教程 2 4,055 A+ 所属分类:Transcriptomics   收  藏 2     RNA-seq数据分析 mRNA-seq是目前最常用的高通量测序技术,一般的用法就是看看基因表达谱,寻找差异表达的基因.我和高通量测序数据分析结缘,也是因为RNA-seq. 一开始我对mRNA-seq数据分析一无所知,跑了"tophat+cufflinks"的流程也不知道每一步的原因,把“RNA-se…

NGS ngs(hisat,stringtie,ballgown) #HISAT (hierarchical indexing for spliced alignment of transcripts) is a highly efficient system for aligning reads from RNA sequencing experiments. HISAT uses an indexing scheme based on the Burrows-Wheeler transfor…

StringTie 参考链接: https://ccb.jhu.edu/software/stringtie/index.shtml?t=manual#input https://www.cnblogs.com/adawong/articles/7977314.html 参数简介 StringTie的基本用法: stringtie <aligned_reads.bam> [options]* 其中,aligned_reads.bam 是输入文件,该输入文件要求必须按其基因组位置排序, HISA…

与之对应的是single cell RNA-Seq,后面也会有类似文章. 参考:https://github.com/xuzhougeng/Learn-Bioinformatics/ 作业:RNA-seq基础入门传送门 资料:RNA-seq Data Analysis-A Practical Approach(2015) Bioinformatic Data Skill biostar handbook A survey of best practices for RNA-seq data an…

HISAT2+StringTie+Ballgown安装及使用流程 2015年Nature Methods上面发表了一款快速比对工具hisat,作为接替tophat和bowtie的比对工具,它具有更快的比对速度和更高的比对率,最近把这个流程走完一遍,感觉优势还是很明显的. 一.HISAT2: 1.下载安装: hisat2下载地址:ftp://ftp.ccb.jhu.edu/pub/infphilo/hisat2/downloads/hisat2-2.1.0-Linux_x86_64.zip his…

简单使用DESeq2/EdgeR做差异分析 Posted: 五月 07, 2017  Under: Transcriptomics  By Kai  no Comments DESeq2和EdgeR都可用于做基因差异表达分析,主要也是用于RNA-Seq数据,同样也可以处理类似的ChIP-Seq,shRNA以及质谱数据. 这两个都属于R包,其相同点在于都是对count data数据进行处理,都是基于负二项分布模型.因此会发现,用两者处理同一组数据,最后在相同阈值下筛选出的大部分基因都是一样的,但是…

使用limma.Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析易如反掌 Charity Law1, Monther Alhamdoosh2, Shian Su3, Xueyi Dong3, Luyi Tian1, Gordon K. Smyth4 and Matthew E. Ritchie5 1The Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research, 1G Royal Parade, Parkville, VIC 3052, Melbo…

单细胞流程跑了不少,但依旧看不懂结果,是该好好补补了. 有些人可能会误会,觉得单细胞的RNA-seq数据很好分析,跟分析常规的RNA-seq应该没什么区别.今天的这篇文章2015年3月发表在Nature Genetics Review上,专门说明了一下单细胞RNA测序数据在数据分析和计算上的挑战(虽然已经过去1年多了,这里指出的问题和挑战仍然是不过时的,至于这些问题和挑战现在是不是完美解决了,这里就暂且先不讨论了.). 主要说了以下问题: 1. 单细胞RNA测序 (single cell RNA…

1)简介 edgeR作用对象是count文件,rows 代表基因,行代表文库,count代表的是比对到每个基因的reads数目.它主要关注的是差异表达分析,而不是定量基因表达水平. edgeR works on a table of integer read counts, with rows corresponding to genes and columns to independent libraries. The counts represent the total number of…

引用自https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NjU4ODQ2MQ==&mid=2247484662&idx=1&sn=194668553f954e231f4526f5c944a195&chksm=fdf84cb4ca8fc5a2c0e8355377f9d6abdc4fa36b304aa8c533b5e82e49de30d443366ff3346a&mpshare=1&scene=1&srcid=09097IKbsc…

A survey of best practices for RNA-seq data analysis RNA-seq数据分析指南 内容 前言 各位同学/老师,大家好,现在由我给大家讲讲我的文献阅读报告! A survey of best practices for RNA-seq data analysis ,我把它叫做RNA-seq数据分析指南.这篇文章是由佛罗里达大学等单位的研究人员在1月26日发表在Genome Biology上的,该期刊的影响因子有10.8分.这是这篇文章的通讯作者,…

1.基因分析 --Using standard microbiome reference groups to simplify beta-diversity analyses and facilitate independent validation 使用标准微生物组参考组来简化β多样性分析并促进独立验证 --Grouper: graph-based clustering and annotation for improved de novo transcriptome analysis Gro…