做单细胞RNA-seq分析,自然就能想到我们测到的其实是一个概率学的东西,就像女士品茶里的酵母的泊松分布一样. 真实的细胞里,一切都是连续的,从DNA到mRNA到蛋白,是有一个时间间隔的,每一个process也不是瞬间完成的,而是有一个周期,我们可以叫做半衰期. 看一篇文献先:Database for mRNA Half-Life of 19 977 Genes Obtained by DNA Microarray Analysis of Pluripotent and Differentiat…

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…

RNA测序相对基因表达芯片有什么优势? RNA-Seq和基因表达芯片相比,哪种方法更有优势?关键看适用不适用.那么RNA-Seq适用哪些研究方向?是否您的研究?来跟随本文了解一下RNA测序相对基因表达芯片有什么优势? 无假设的研究设计和更高的发现能力RNA-Seq是一种基于测序的强大方法,让研究人员能够打破传统技术的低效和花费,如实时定量PCR(RT-PCR)和芯片.无论是将RNA-Seq添加到现有的研究方法中,还是从一种方法彻底转换到另一种,RNA-Seq都带来了许多显而易见的优势.这种方法不…

参考: 分子生物学教材 再一次,翻看真核生物基因结构! mRNA基本结构特点 Structure and function of Messenger RNA (mRNA ) 基因结构 其实这个结构不完整,完整的如下: 主要注意UTR这个结构 真核生物的基因结构包括编码区和非编码区. 编码区 编码区其实是断裂基因结构,也就是不连续基因.具有蛋白编码功能的不连续 DNA 序列称为外显子,外显子之间的非编码序列为内含子. 每个外显子和内含子接头区都有一段高度保守的一致序列,即内含子5'末端大多数是 G…

MicroRNA in Control of Gene Expression:An Overview of Nuclear Functions微RNA控制基因表达:核功能概述 抽象:小的非编码RNA(ncRNA)能够以序列特异性方式控制基因表达的发现对生物学产生了巨大影响.最近的改进很高吞吐量排序和计算预测方法已经允许发现和几种类型的ncRNA的分类.基于它们的前体结构,生物发生途径和作用模式,ncRNA被分类为小干扰RNA(siRNAs),microRNAs(miRNA),PIWI相互作用的R…

灵敏度高 == 假阴性率低,即漏检率低,即有病人却没有发现出来的概率低. 用于判断:有一部分人患有一种疾病,某种检验方法可以在人群中检出多少个病人来. 特异性高 == 假阳性率低,即错把健康判定为病人的概率低. 用于:被某种试验判定为患病的人中,又有多少是真的患了这种病的. 好的检测方法:有高的灵敏度(低的假阴性率).同时又有高的特异性(低的假阳性率). ROC 曲线: 横轴:100 — 特异性..即100减去特异性,特异性高,100减去特异性就低,故越小越好. 纵轴:灵敏度值. ROC分析图的…

做了好久的RNA-seq分析,基因表达也在口头溜了几年了,但似乎老是浮在表面. 对一件事的了解程度决定了你的思维深度,只想做技工就不用想太多,想做大师就一定要刨根问底. 老是说基因表达,那么什么是基因表达?我们测序得到的基因表达其实只是一种表型,是样本的一个快照,和普通的身高体重之类的连续型表型类似. 常规的转录组分析本质上都是表型分析,clustering.pseudotime.DEG.marker,在这些分析中,每个基因都是独立的维度,属于静态的分析,此时我们关注的是某个基因的功能分析,比如…

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…

两种RNA seq的基因表达量计算方法: 1. RPKM:http://www.plob.org/2011/10/24/294.html 2. RSEM:这个是TCGAdata中使用的.RSEM据说比RPKM更有优势.anyway,原来还以为TCGA 的data需要重新换算成RPKM,现在不需要了~:)…

  image Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) is a computational method that determines whether an a priori defined set of genes shows statistically significant, concordant differences between two biological states (e.g. phenotypes). 用GSEA做富集分析是非常简单的,结…