featureCounts真的很厉害. 常见的参数(没什么好说的,毕竟是固定的): -a -o input_file1 -F -t -g -Q -T 关键是以下几个参数怎么设置: -f # Perform read counting at feature level -O # Assign reads to all their overlapping meta-features -M # Multi-mapping reads will also be counted. --primary #

作业要求: 实现这个功能的软件也很多,还是烦请大家先自己搜索几个教程,入门请统一用htseq-count,对每个样本都会输出一个表达量文件. 需要用脚本合并所有的样本为表达矩阵.参考:生信编程直播第四题:多个同样的行列式文件合并起来 对这个表达矩阵可以自己简单在excel或者R里面摸索,求平均值,方差. 看看一些生物学意义特殊的基因表现如何,比如GAPDH,β-ACTIN等等. [1]安装计数软件:htseq-count # conda安装 $ conda install -c bioconda

二代测序原理: 1.DNA待测文库构建. 超声波把DNA打断成小片段,一般200--500bp,两端加上不同的接头2.Flowcell.一个flowcell,8个channel,很多接头3.桥式PCR扩增.每个DNA片段将在各自位置集中成束,每一束含有单个DNA模板的很多拷贝,目的:将碱基的信号强度放大,达到测序所需的信号要求.4.测序.边合成边测序.反应所需材料,dNTP的3’端特殊处理,不能继续反应,因此每次只能添加一个碱基,另外每个碱基有一种颜色.dNTP添加到链上后,所有未使用游离dNT

使用limma.Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析易如反掌 Charity Law1, Monther Alhamdoosh2, Shian Su3, Xueyi Dong3, Luyi Tian1, Gordon K. Smyth4 and Matthew E. Ritchie5 1The Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research, 1G Royal Parade, Parkville, VIC 3052, Melbo

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

A survey of best practices for RNA-seq data analysis RNA-seq数据分析指南 内容 前言 各位同学/老师,大家好,现在由我给大家讲讲我的文献阅读报告! A survey of best practices for RNA-seq data analysis ,我把它叫做RNA-seq数据分析指南.这篇文章是由佛罗里达大学等单位的研究人员在1月26日发表在Genome Biology上的,该期刊的影响因子有10.8分.这是这篇文章的通讯作者,

featuresCounts 软件用于定量,不仅可以支持gene的定量,也支持exon, gene bodies, genomic bins, chromsomal locations的定量: 官网 : http://bioinf.wehi.edu.au/featureCounts/ 只需要输入reads的比对情况,就是BAM 文件,再输入一个你感兴趣的区间的注释(通常是基因或者转录本的注释gtf 文件,就可以了),所以不论是DNA seq 还是RNA seq, 这个软件都是可以定量的. fea

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

16S基因作为mark gene在微生物群落结构的研究中发挥中重要作用, 但是候选的mark gene 肯定不止16S 一种,最新比较火热的功能基因,也可以作为mark gene.利用功能基因作为mark  gene, 相比16S有什么优势呢? 在功能基因的文献中指出了两点: 1) 不同物种的16S基因序列可能完全相同,尤其是在二代测序中,我们通常指扩增16S的部分序列,这样不同物种扩增出来的序列完全相同的概率大大增加,这样不同有效的区分物种,所以说利用16S基因做的species 水平的注释,

cuffquant 定量的过程中,当所有基因或者转录本的表达量都为0时,定量的结果就回全部是-nan  , 而不是0: 出现这种情况有两种原因: 1) 参考基因组搞错了,比对和定量的不是同一个参考基因组,或者gtf 文件和fasta 文件中染色体标识符对应不上,最常见的情况就是,一个以chr开头,一个不带chr; 2) 确实是0,就是说比对灭有问题,就是没有比对上基因区间:当然这种概率非常小,如果遇到,只能说是小确幸: 值得高兴的是,今天我就遇到了这种情况,同一批样本,其中一个样本基因的表达量全

引用自https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NjU4ODQ2MQ==&mid=2247484662&idx=1&sn=194668553f954e231f4526f5c944a195&chksm=fdf84cb4ca8fc5a2c0e8355377f9d6abdc4fa36b304aa8c533b5e82e49de30d443366ff3346a&mpshare=1&scene=1&srcid=09097IKbsc

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_40d4ae110101fjzy.html 1 二代测序与基因芯片的区别与优缺点. 生物芯片相对第二代测序而言,优势在于价格便宜,便于分析.缺点则在于必须有参考序列(因为生物芯片的探针设计就是根据参考序列设计的). 相同点: 高通量和一些应用领域上的重合(比如表达谱,SNP) SNP:Single Nucleotide Polymorphisms 单核苷酸多态性 不同点: 1.本质不同: 基因芯片的本质是核酸杂交.只不过是同时进

关键词:PRM,kinase,colorectal cancer, metastasis, PRPS2 来自加州大学河滨分校的Yinsheng Wang教授应用PRM技术筛选出介导结肠癌细胞转移促进因子-PRPS2激酶.这项研究于2019年3月25日发表于蛋白组学主流期刊Journal of Proteome Research(原文链接:https://pubs.acs.org.ccindex.cn/doi/10.1021/acs.jproteome.9b00119). 背景 结肠癌(CRC)是

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

表观遗传学 转录因子 基本转录因子:TFIID.A.B.F.E.H. Pol II… 基转录因子具有稳定作用 组织特异性转录因子:GATA.EKLF.Bcl11A… 特异性是在特定组织中的细胞中时与细胞发育有关,组织特异性可用于制药 其它:FOG.CTCF.USF.Actin… TATA box:ATATA. 应用:诊断罕见病:转录结构作为克隆载体的信息,以前仅考虑1kb内的结构,因为发现成环(3C实验),所以现在也考虑远端原件,共同组成新的转录单元,比如promoter与enhancer之间的

文献名:Down-Regulation of a Male-Specific H3K4 Demethylase, KDM5D, Impairs Cardiomyocyte Differentiation 期刊名:Journal of Proteome Research 发表时间:2019年12月 IF:3.78 单位:Shahid Beheshti医科大学等 一.概述: 除了决定性别,Y染色体上的基因充分表达对转录.翻译和蛋白质稳定性必不可少.本文作者观察到Y染色体上的KDM5D基因及其X染色体

期刊名:Journal of Proteome Research 发表时间:(2019年10月) IF:3.78 单位: 里约热内卢联邦大学 坎皮纳斯州立大学 坎皮纳斯州立大学神经生物学中心 卡拉博大学 慕尼黑大学 物种:人类脑部眶额叶皮层组织 技术:iTRAQ标记非靶相对定量,SRM靶向相对定量   一. 概述: 该研究选取了12例精神分裂病人和8例对照健康人群的眶额叶皮层(OFC)组织,通过iTRAQ标记非靶相对定量以及SRM靶向相对定量,进行了组织细胞中线粒体,粗提细胞核以及细胞质三大类亚

题目:Quantitative Proteomics of Th-MYCN Transgenic Mice Reveals Aurora Kinase Inhibitor Altered Metabolic Pathways and Enhanced ACADM To Suppress Neuroblastoma Progression 期刊:Journal of Proteome Research 发表时间:September 27, 2019 DOI:10.1021/acs.jproteom

目录 1. 优势杂交育种预测 2. GS育种原理与模型算法 岭回归和LASSO回归 贝叶斯方法 GBLUP和RRBLUP 偏最小二乘法 支持向量机/支持向量回归 其他方法 3. 模型预测能力验证 4. 局限性 基于数学建模的杂交种预测的一些假设: 影响因素 5. 展望 1. 优势杂交育种预测 杂交育种:选育优良纯合亲本,再进行亲本配组. 杂种优势与亲本间的遗传差异有关,前人通过遗传标记计算亲本间的遗传距离.但遗传距离和杂种优势的相关性只能在一定程度上定性地评价杂交组合的表现,并不能定量地预测表现

Description 基因匹配(match) 卡卡昨天晚上做梦梦见他和可可来到了另外一个星球,这个星球上生物的DNA序列由无数种碱基排列而成(地球上只有4种),而更奇怪的是,组成DNA序列的每一种碱基在该序列中正好出现5次!这样如果一个DNA序列有N种不同的碱基构成,那么它的长度一定是5N. 卡卡醒来后向可可叙述了这个奇怪的梦,而可可这些日子正在研究生物信息学中的基因匹配问题,于是他决定为这个奇怪星球上的生物写一个简单的DNA匹配程序. 为了描述基因匹配的原理,我们需要先定义子序列的概念:若从