#http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2881355/ 一致聚类方法,采用重抽样方法来验证聚类合理性. library(ALL)data(ALL)d=exprs(ALL)d[1:5,1:5] #对上面这个芯片表达数据我们一般会简单的进行normalization (本次采用中位数中心化),然后取在各个样品差异很大的那些gene或者探针的数据来进行聚类分析 mads=apply(d,1,mad)# mad(x) 绝对中位数差 按行(1)取d数据的

library(ConsensusClusterPlus)library(factoextra)library(cluster)library(NbClust)# 读入数据data = read.table("T_405_ex.txt",header = T, row.names = 1)b = matrix(data, nrow = 1, ncol = 1)new<-as.matrix(t(data))is.matrix(new) #标准化 my_data <- na.o

Near-optimal RNA-Seq quantification https://pachterlab.github.io/kallisto 文章标题:   Pseudoalignment for metagenomic read assignment   文章摘要:   We explore connections between metagenomic read assignment and the quantification of transcripts from RNA-Seq

你的 heatmap 可能用错数据了 (组间表达量标准化) http://www.genek.tv/article/24 RNA-seq的标准化方法罗列 https://www.jianshu.com/p/2a52845cfa5d 当我们在说RNA-seq reads count标准化时,其实在说什么? https://www.jianshu.com/p/a9d5065f82a6 edgeR中三种标准化方法TMM\UQ\RLE的比较 https://www.jianshu.com/p/a3b78

SRAtoolkit download .fa http://www.genomicdataanalysis.com/genomicdatatype/rna-seq/

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

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

RNAseq测序reads定位 发表评论 3,210 A+ 所属分类:Transcriptomics   收  藏 获得RNA-seq的原始数据后,首先需要将所有测序读段通过序列映射(mapping)定位到参考基因组上,这是所有后续处理和分析的基础.在读段定位之前,有时还需要根据测序数据情况对其做某些基本的预处理. 例如,过滤掉测序质量较差的读段,对miRNA测序读段数据去除接头序列等. 高通量测序的海量数据对计算机算法的运行时间提出了很高的要求.针对诸如Illumina/Solexa等测序平台

[怪毛匠子-整理] awesome-single-cell List of software packages (and the people developing these methods) for single-cell data analysis, including RNA-seq, ATAC-seq, etc. Contributions welcome... Software packages RNA-seq anchor - [Python] - ⚓ Find bimodal,

[转载]如何通过RNA-Seq了解转录本的结构 已有 1942 次阅读 2014-12-26 15:22 |个人分类:转录组测序|系统分类:科研笔记|关键词:RNA-Seq,转录组测序,转录本结构| RNA-seq, 转录组测序, 转录本结构 |文章来源:转载 测序转录组的方法可不止一种.一些研究人员的目标是计数转录本,评估表达水平,则测序可代替DNA芯片.而另一些研究人员感兴趣的是转录本的结构.大家都知道,真核生物的基因常常经过选择性剪接.是否包含特定的外显子,这有着深远的生物学影响. 前一个

RNA-seq差异表达基因分析之TopHat篇 发表于2012 年 10 月 23 日 TopHat是基于Bowtie的将RNA-Seq数据mapping到参考基因组上,从而鉴定可变剪切(exon-exon splice junctions). 安装 最简单的安装方法,注意版本 下载Bowtie.TopHat.Cufflinks的二进制发布包,解压到相同的目录 下载samtools,make,将生成的可执行samtools程序也cp到同一个目录 增加该目录到PATH 参数与使用 Usage: t

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

Directional RNA-seq data -which parameters to choose? REF: https://chipster.csc.fi/manual/library-type-summary.html Directional RNA-seq methods are gaining popularity. Several protocols and products are available for the library preparation step, and

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

SRA - NCBI example - NCBI 要发文章了,审稿时编辑肯定会要求你上传NGS测序数据. 一般数据都是放在集群,不可能放在个人电脑上,因为有的数据大的吓人(几个T). 所以我们就建一个文件夹,然后把所有需要的fastq文件链接到这个文件夹就行了(copy太慢,也太占空间). 接下来,如何NCBI账号申请好了,那就可以直接上传了,用aspera来上传. 命令如下: ~/.aspera/connect/bin/ascp -i ~/download/aspera.openssh -Q

Quantitative single-cell rna-seq with unique molecular identifers 这篇文章论证了 scRNA-seq 使用UMI来计算基因表达量的合理性和优势. 这里主要研究如何分析 scRNA-seq 的数据,如何处理ERCC和UMI. 背景: however, losses in cdna synthesis and bias in cdna amplifcation lead to severe quantitative errors. 单

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

De novo RNA-Seq Assembly Using De Bruijn Graphs  2017-06-12 09:42:47     59     0     0 在说基因组的拼接之前,可以考虑如下的一个问题: 假设有一摞报纸被炸成了碎片,如何利用这些碎片拼接成一份完整的信息了解那天发生的大事? 这个问题的难点在于:必定有一部分的信息因为爆炸而消失不见,也不能简单的把报纸粘起来,因为报纸不止一份,所以我们必须从大量包含了重复内容的碎片来重构一份完整的报纸. 传统的基因租测序流程大致如

RNA-seq流程需要进化啦! Posted on 2015年9月25日 Tophat 首次被发表已经是6年前 Cufflinks也是五年前的事情了 Star的比对速度是tophat的50倍,hisat更是star的1.2倍. stringTie的组装速度是cufflinks的25倍,但是内存消耗却不到其一半. Ballgown在差异分析方面比cuffdiff更高的特异性及准确性,且时间消耗不到cuffdiff的千分之一 Bowtie2+eXpress做质量控制优于tophat2+cufflin

HISAT,sTRINGTIE,ballgown三款RNA-seq信息分析软件 2015年04月02日 11:35:47 夜丘 阅读数:8940 标签: 生物 更多 个人分类: 论文笔记   Bowtie 里的FM-index 简介 原文链接:http://m.blog.csdn.net/blog/stormlovetao/7048481 最近看新发表的几篇RNA-seq比对,组装的软件,发现HISAT里面也用到了FM-index这个算法,所以就找了一下,原博文链接如上所示,说的很是透彻 另外S