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

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

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

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

做差异表达的软件DEseq和edgeR所需要的数据格式必须是原始counts,经过normalization和log2后的数据都不适合,所以对于做差异表达计算的童鞋可以使用ExperimentHub下载TCGA的原始数据. GEO地址:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE62944安装:首先安装环境要求BioC 3.4## In R-3.3library(BiocInstaller)useDevel()biocValid()

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

ASE又走到了关键的一步  要生成能决定是否有差异表达的table. 准备借鉴一下cuffdiff和edgeR 的结果 cuffdiff对差异表达基因的描述: 一共十四列: 第一列, test_id a unique identifer describing the transcript, gene, primary transcript, or CDS being tested. eg XLOC_000003 第二列,gene_id eg XLOC_000003 第三列, gene 第四列,

使用Trinity拼接以及分析差异表达一个小例子  2017-06-12 09:42:47     293     0     0 Trinity 将测序数据分为许多独立的de Brujin graph,理论上每一个图对应一个表达的基因. 整个流程分为三个步骤:Inchworm, Chrysalis, and Butterfly Inchworm: 从reads中提取所有的重叠k-mers,根据丰度递减的顺序检查每个k-mers,然后将重叠的k-mers延长到不能再延长,称为一个contig C

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:

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

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.

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

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

前言 本文主要演示GEO数据库的一些工具,使用的数据是2015年在Nature Communications上发表的文章Regulation of autophagy and the ubiquitin-proteasome system by the FoxO transcriptional network during muscle atrophy.[pubmed:25858807] 作者通过将FoxO1-3-4-floxed小鼠(FoxO1,3,4 f / f)与表达Cre重组酶的转基因系

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