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

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

转录组的组装Stingtie和Cufflinks Posted: 十月 18, 2017  Under: Transcriptomics  By Kai  no Comments 首先这两款软件都是用于基于参考基因组的转录组组装,当然也可用于转录本的定量.前者于2016年的 protocol上发表的转录组流程HISAT, StringTie and Ballgown后被广泛使用,后者则是老牌的RNA分析软件了.在算法上来说Stringtie使用的是流神经网络算法,Cufflinks则是吝啬算法:

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(w

Transcriptome assembly and differential expression analysis for RNA-Seq. Cufflinks assembles transcripts, estimates their abundances, and tests for differential expression and regulation in RNA-Seq samples. It accepts aligned RNA-Seq reads and assemb

Cole Trapnell said: there are three strategies: 1) merge bams and assemble in a single run of Cufflinks2) assemble each bam and cuffcompare them to get a combined.gtf3) assemble each bam and cuffmerge them to get a merged.gtf All three options work a

后记: cufflinks安装: 下载安装包, 不要下载source code ,直接下载binary.    Source code    Linux x86_64 binary http://cufflinks.cbcb.umd.edu/downloads/cufflinks-2.2.1.Linux_x86_64.tar.gz 下载好后解压,解压后将cuff* 复制到/usr/local/bin中即可. 步骤: 第一步: 产生各自的gtf文件 cufflinks -p 30 -o ROOT

转载果子学生信  https://mp.weixin.qq.com/s/Ph1O6V5RkxkyrKpVmB5ODA 前面我们从GDC下载了TCGA肿瘤数据库的数据,也能够把GDC下载的多个TCGA文件批量读入R 今天我们讲一下TCGA数据的标准化,以及差异分析,得到了标准化后的数据,我们就可以按照以前的帖子,做一系列操作 Y叔推荐的这个图有毒! 图有毒系列之2 多个基因在多亚组疾病中的展示 在得到了差异分析的结果后,我们可以完成热图,火山图,GO分析,KEGG分析,GSEA分析,就跟这个帖子中

简单使用limma做差异分析 Posted: 五月 12, 2017  Under: Transcriptomics  By Kai  no Comments 首先需要说明的是,limma是一个非常全面的用于分析芯片以及RNA-Seq的差异分析,按照其文章所说: limma is an R/Bioconductor software package that provides an integrated solution for analysing data from gene expressi

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

简单使用DESeq做差异分析 Posted: 五月 06, 2017  Under: Transcriptomics  By Kai  no Comments DESeq这个R包主要针对count data,其数据来源可以是RNA-Seq或者其他高通量测序数据.类似地,对于CHIP-Seq数据或者质谱肽段数据也是使用的. 由于DESeq是一个R包,因此使用它需要一点点R基础语法. 首先需要读入一个数据框,列代表每个sample,行代表每个gene database_all <- read.tab

转自:http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=635619&do=blog&id=884213 //今天看到一篇非常好的讲解RNA-seq的文章,mark一下. 1.基本步骤 RNAseq分析大致分下面几个步骤: ①首先要把测到的序列map到基因组上, ②然后根据map到的区段对细胞构建转录本, ③然后比较几种细胞的转录本并且合并, ④最后衡量差异和可变剪切和其他的分析. 2.mapping 可以使用哈希的方法比对,但是由于

转自:https://wenku.baidu.com/view/8d6a95d20d22590102020740be1e650e52eacf2a.html 输出包含3个文件:转录组的组装.gtf      转录本表达水平.fpkm_tracking      基因表达水平.fpkm_tracking 1.转录组的组装.gtf   ——transcripts.gtf 转自:http://yangl.net/2016/06/03/cufflinks/ 1.chrX来源染色体名称 2.来源,产生此文件

散点图 数据点在直角坐标系平面上的分布图.在宏基因组领域,散点图常用于展示样品组间的Beta多样性,常用的分析方法有主成分分析(PCA),主坐标轴分析(PCoA/MDS)和限制条件的主坐标轴分析(CPCoA/CCA/RDA).   Beta多样性 Beat多样性是生态学概念,专指不同组或生态位间物种组成的差异.   分析方法 在读文章中经常可以看到PCA分析.PCoA分析,NMDS分析,CCA分析,RDA分析.它们在本质上是排序(ordination)分析.排序的过程就是在一个可视化的低维空间(

前言 学过Python数据分析的朋友都知道,在可视化的工具中,有很多优秀的三方库,比如matplotlib,seaborn,plotly,Boken,pyecharts等等.这些可视化库都有自己的特点,在实际应用中也广为大家使用. plotly.Boken等都是交互式的可视化工具,结合Jupyter notebook可以非常灵活方便地展现分析后的结果.虽然做出的效果非常的炫酷,比如plotly,但是每一次都需要写很长的代码,一是麻烦,二是不便于维护. 我觉得在数据的分析阶段,更多的时间应该放在分

生物信息学-基因表达分析 为了丰富中心法则,研究人员使用不断更新的技术研究lncRNA的方方面面,其中技术主要是生物学上的微阵列芯片技术和表达数据分析方法,方方面面是指lncRNA的位置特征. Background:根据中心法则,发现DNA与RNA与protein之间的关系,此时认为找到的RNA全部用于编码protein,但是实验结果中:非编码RNA含量高,而coding区只占很少的一部分.研究非编码RNA,发现noncoding与protein expression有关,所以总思路变成了研究n

生物信息学 Sanger采用链终止法进行测序 带有荧光基团的ddXTP+其他四种普通的脱氧核苷酸放入同一个培养皿中,例如带有荧光基团的ddATP+普通的脱氧核苷酸A.T.C.G放入同一个培养皿,以此类推,存在4种不同类型碱基的识别机制,同时,该ddXTP一旦结合在互补链上则会迫使复制停止. 高通量测序是二代测序,先建库后测序: 建库方法: 单末端测序:将DNA双链打碎并接上接头序列,通过改变条件使双链变单链,将待测的单链固定在flowcell上,再加入游离的脱氧核苷酸,采用边合成边测序方法比配并

漏斗图适用于业务流程比较规范.周期长.环节多的流程分析,通过漏斗各环节业务数据的比较,能够直观地发现和说明问题所在.在网站分析中,通常用于转化率比较,它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率,还可以展示每个步骤的转化率,如图9-91所示. 图9-91 使用漏斗图展示的网站客户转化率 漏斗图不仅能够提供用户在业务中的转化率和流失率,还揭示了各种业务在网站中受欢迎的程度.虽然单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏,但是通过前后对比或是不同业务.不同客户群的漏斗图对比,还是能够

liuhui@pine:~/bin/cufflinks-master$ ./configure --with-bam=/usr/local/include/bam checking for a BSD-compatible install... /usr/bin/install -c checking whether build environment is sane... yes checking for a thread-safe mkdir -p... /bin/mkdir -p chec

网上有关Oracle与SQL SERVER性能差异的文章很多,结论往往是让你根据数据量与预算来选择数据库.但实际项目中,特别是使用 .Net 开发的系统,支持以上两种数据库或者更多已经成为Boss的普遍需求. 下面将常见的Oracle与SQL SERVER编程差异罗列,并提出解决方案. 1.时间格式的差异 SQL SERVER与Oracle的对时间格式的要求是不同的,SQL SERVER可以直接插入符合条件的字符串作为时间,而Oracle需要经过额外的转换. SQL SERVER: 创建一张Te