可变剪接(alternative splicing),在真核生物中是一种非常基本的生物学事件.即基因转录后,先产生初始RNA或称作RNA前体,然后再通过可变剪接方式,选择性的把不同的外显子进行重连,从而产生不同的剪接异构体(isoform).这种方式,使得一个基因可产生多个不同的转录本,这些转录本分别在细胞/个体分化发育的不同阶段,在不同的组织中有各自特异的表达和功能,从而极大地丰富了编码RNA和非编码RNA种类和数量,进而增加了转录组和蛋白质组的复杂性. 可变剪接主要有以下五种常见的形式: 1

可变剪切的预测已经很流行了,目前主要有两个流派: 用DNA序列以及variant来预测可变剪切:GeneSplicer.MaxEntScan.dbscSNV.S-CAP.MMSplice.clinVar.spliceAI 用RNA来预测可变剪切:MISO.rMATS.DARTS 前言废话 科研圈的热点扎堆现象是永远存在的,且一波接一波,大部分不屑于追热点且不出成果也基本都被圈子给淘汰了. 做纯方法开发的其实是很心累的,费时费力费脑,特别是自己的研究领域已经过时的时候,另外还得承受外行的歧视:“你

单细胞测序流程(http://learn.gencore.bio.nyu.edu) 在过去的十多年里,高通量测序技术被广泛应用于生物和医学的各种领域,极大促进了相关的研究和应用.其中转录组测序(RNA-seq)被广泛应用于测定和描绘各类物种的基因或转录本的表达情况.但传统的转录组测序技术(bulk RNA-seq)是基于群体细胞,每个样本包含成千上万个细胞,所以最终反映的是基因在群体细胞中平均表达水平,从而掩盖了不同细胞之间的表达异质性.近年来,单细胞转录组测序(single-cell RNA-

单细胞测序 单细胞基因组学 测量理由是单细胞的时间空间特异性. Gene expression&co-expression 比较正常cell与疾病cell,正常organ与疾病organ,看出偏差. 分离单细胞,破碎细胞,RNA逆转录,测量cDNA. Eg:BAC扩增,可以实现bias很小的的genome,genome质量高. Eg:对sperm cell进行single cell, Eg:oocyte与sperm结合后,可以对过程中丢弃的部分进行single cell. 如果父源或母源中任何一

circpedia 中收录了利用circexplorer 软件识别到的circRNA, 覆盖了人,小鼠,鸟类,昆虫多个物种的多种细胞系的数据 官网链接如下: http://www.picb.ac.cn/rnomics/circpedia/about 对于circRNA的来源基因(通常又叫做parent 基因) 来说,其可能产生的circRNA的类型是很多的,来源于同一个parent 基因的circRNA 叫做可变剪切的isoforms 利用数据库的搜索功能,查找在染色体的某一段上存在的circR

                                                                      图片来源(Nature Methods)   摘要 单细胞转录组测序(single-cell RNA-seq, scRNA-seq)数据有高噪音和稀疏的特点.原文作者展示了跨数据集的迁移学习可显著提高数据的质量.通过将深度自动编码器与贝叶斯模型相结合,原文开发的SAVER-X软件可从不同实验室.不同条件和不同物种的数据中提取可迁移的基因关系,以对新的目标数据

  SUPPA是一款通过转录本定量来获取可变剪切定量结果的软件.转录本的定量方式有很多,例如count,FPKM, TPM等,作者建议使用TPM,因为先均一化了基因的长度,然后均一化了测序的深度.同时建议使用salmon软件进行定量 软件的下载与安装 首先下载salmon二进制版本 wget https://github.com/COMBINE-lab/salmon/releases/download/v0.14.0/salmon-0.14.0_linux_x86_64.tar.gz tar z

The single-cell transcriptional landscape of mammalian organogenesis 老板已经提了无数遍的文章,确实很nb,这个工作是之前我们无法想象得,想想如何把我们的数据和他们的数据整合到一起. 文献阅读 | Molecular Architecture of the Mouse Nervous System 这篇侧重强调的是神经系统的单细胞发育过程测序. Mouse Organogenesis Cell Atlas (MOCA) - 所有

安装CellRanger cd ~/APP wget -O cellranger-7.1.0.tar.xz "https://cf.10xgenomics.com/releases/cell-exp/cellranger-7.1.0.tar.xz?Expires=1674686023&Policy=eyJTdGF0ZW1lbnQiOlt7IlJlc291cmNlIjoiaHR0cHM6Ly9jZi4xMHhnZW5vbWljcy5jb20vcmVsZWFzZXMvY2VsbC1leHAv

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-

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

参考文章:http://weibo.com/p/23041883f77c940102vbkd?sudaref=passport.weibo.com 软件连接:https://github.com/alexdobin/STAR/ 因为不连续的转录本结构,相对短的片段长度,和测序技术持续增加的通量,高通量RNA-seq数据的准确比对是一个有挑战性且仍未解决的问题.当前可用的RNA-seq比对器遭受高比对错误率,低比对速度,片段长度限制和比对偏差.结果:为了比对我们的大量(> 800亿片段)ENCOD

这么多工具和基因组版本,选择困难症犯了,到底用哪个好呢? 2018 nature - Developmental diversification of cortical inhibitory interneurons : ENSEMBL release 84 Mus musculus genome 2017 Molecular Cell - Single-Cell Alternative Splicing Analysis with Expedition Reveals Splicing Dyn

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

DGE-seq和普通的transcriptomic profiling相比较有什么不同,有什么特点? DGE就是用酶将mRNA切断,只使用靠近poly A的一小段RNA去测序. #1 由于不是测定mRNA的全长,DGE的数据量比转录组要小一些: #2 DGE比转录组价格低一些: #3 DGE和转录组都可以分析所有基因的表达丰度,并且比较组间基因表达差异: #4 转录组还可以分析SNP.RNA editing.splicing.gene fusion等:而DGE不适宜做这些分析. 转录组测序和数字

    转录组是某个物种或者特定细胞类型产生的所有转录本的集合.转录组研究能够从整体水 平研究基因功能以及基因结构,揭示特定生物学过程以及疾病发生过程中的分子机理,已广泛应 用于基础研究.临床诊断和药物研发等领域.基于 Illumina 高通量测序平台的转录组测序技术使 能够在单核苷酸水平对任意物种的整体转录活动进行检测,在分析转录本的结构和表达水平的同 时,还能发现未知转录本和稀有转录本,精确地识别可变剪切位点以及 cSNP(编码序列单核苷 酸多态性),提供最全面的转录组信息.相对于传统的芯片

这是一个新系列 差不多是一年以前,我定导后没多久,接手了读研后的第一个课题.合作方是医院,和我对接的是一名博一的医学生,最开始两边的老师很排斥常规的单细胞文章思路,即各大类细胞分群.注释.描述,所以起初的几个月都在摸索一条主线,再后来有主线了,要加实验验证,周期有点长.我这边的分析基本做完.读研生活还在继续,我也不能太在意这一个课题,尽管有些时候我也很着急,尽管我在这个课题上花了很多时间.整理分析流程是个好习惯,最大的受益者还是自己,所以接下来我打算把我在处理单细胞转录组过程中,学到的用到的所有

单细胞RNA测序技术之入门指南 [字体: 大 中 小 ] 时间:2018年09月12日 来源:生物通   编辑推荐: 在这个飞速发展的测序时代,DNA和RNA测序已经逐渐成为“实验室中的家常菜”.若要评选出目前最受欢迎的一道菜,那恐怕非单细胞RNA测序莫属. 在这个飞速发展的测序时代,DNA和RNA测序已经逐渐成为“实验室中的家常菜”.若要评选出目前最受欢迎的一道菜,那恐怕非单细胞RNA测序莫属. 以往,研究人员通常利用RNA测序(RNA-seq)来检测样本中的所有RNA转录本,以发现新型RNA

单细胞测序技术(single cell sequencing) 2018-03-02 11:02   来源: 一呼百诺  点击次数:6587关键词:   前言 单细胞生物学最近几年是非常热门的研究方向.在这一领域中,最前沿的则是单细胞测序技术.传统测序方法一次处理成千上万个细胞,得到的变异水平也是成千上万个细胞的平均后水平.但是,就如同世界上没有完全相同的两片树叶一样,没有两个细胞是完全相同的.所以,单细胞测序对于研究单个细胞就显得至关重要. 单细胞测序可以揭示出每个细胞独特的微妙变化,甚至可以

细胞状态转换轨迹构建示意图(Trapnell et al. Nature Biotechnology, 2014) 在各种生物系统中,细胞都会展现出一系列的不同状态(如基因表达的动态变化等),这些状态(state)之间会按照一定的时间顺序转换.最典型的比如细胞的分化过程,从不成熟的细胞逐渐分化为成熟细胞.此外,细胞在受到外界刺激或扰动时,细胞内基因的表达也可能发生一系列的变化,从而呈现出一系列状态的转换. 这些特别提一下,细胞状态(cell state)和细胞亚型(cell subtype)是两