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

转自:http://www.360doc.com/content/18/0112/02/50153987_721216719.shtml 1.问题提出 在RNA-Seq的分析中,对基因或转录本的read counts数目进行标准化(normalization)是一个极其重要的步骤,因为落在一个基因区域内的read counts数目取决于基因长度和测序深度. 很容易理解,一个基因越长,测序深度越高,落在其内部的read counts数目就会相对越多. 当我们进行基因差异表达的分析时,往往是在多个样

StringTie 参考链接: https://ccb.jhu.edu/software/stringtie/index.shtml?t=manual#input https://www.cnblogs.com/adawong/articles/7977314.html 参数简介 StringTie的基本用法: stringtie <aligned_reads.bam> [options]* 其中,aligned_reads.bam 是输入文件,该输入文件要求必须按其基因组位置排序, HISA

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,

HISAT2+StringTie+Ballgown安装及使用流程 2015年Nature Methods上面发表了一款快速比对工具hisat,作为接替tophat和bowtie的比对工具,它具有更快的比对速度和更高的比对率,最近把这个流程走完一遍,感觉优势还是很明显的. 一.HISAT2: 1.下载安装: hisat2下载地址:ftp://ftp.ccb.jhu.edu/pub/infphilo/hisat2/downloads/hisat2-2.1.0-Linux_x86_64.zip his

转录本组装软件StringTie的使用说明 StringTie 转录本组装软件StringTie的使用说明 转录组分析流程 HISTA + StringTie 组合.其Protocol 发表在Nature Protocol 上“Transcript-level expression analysis of RNA-seq experiments with HISAT, StringTie and Ballgown” 其中StringTie 在组装转录本的完整度,精度和速度方面都较以往的cuffl

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

RNA_seq pipline RNA_seq pipline PeRl 2018年3月7日 首先说明一下我做RNA-seq处理流程的文件树格式: RNA-seq/ data/ GRCh38.gtf chroms/ hg38/ samples/ SraAccList.txt sra/ fasta/ fastqc/ cufflinks_result/ tophat_result/ HTSeq_result/ tools/ Trimmomatic-0.36/ 1. 下载参考基因组序列信息及注释文件G

实际应用中,异常值的出现会毁掉一张热图.这通常不是我们想要的.为了更好的可视化效果,需要对数据做些预处理,主要有对数转换,Z-score转换,抹去异常值,非线性颜色等方式. 对数转换 为了方便描述,假设下面的数据是基因表达数据,4个基因 (a, b, c, d)和5个样品 (Grp_1, Grp_2, Grp_3, Grp_4),矩阵中的值代表基因表达FPKM值. data <- c(rnorm(5,mean=5), rnorm(5,mean=20), rnorm(5, mean=100), c

不知不觉,从2019年1月初开始打算来一波图表系列的功能,首选IBCS标准化图表,结果入坑后,一路跌至谷底,和预想的完全不是一个量级的工作量,为了追求一键式.通用化及细节的严谨性,过程中好几次文件报错从头再来,绝望中不忘初心,坚持让更多普通用户能够借助Excel催化剂实现高效率的工作,终于历经一个多月后,稍有起色,今天可以向大家推出初版,合计27个图表工作表,内含非常丰富的知识点和方法论. 踩坑经历 虽然之前陆续推出过几个IBCS图表模板,但越往深入研究,发现前期做的图表严谨性不足,然后无数次地

欢迎来到"bio生物信息"的世界 GenTree是一个集合多种数据的在线数据库. 总共涉及的基因有63152个,蛋白质编码基因有20300个. 评估基因年龄用的是UCSC数据库的14个支系. 转录组数据调用了HPA,BrainSpan,GTEx. 蛋白质组调用了HPM. 群体数据调用了GWASdb2,PopHuman. 详细信息见下图. 这个网站的使用方式很简单. 支持的输入方式有: Gene symbol或者基因名字,比如ENSG00000007129, GLUD2, TBC1D3,

StringTie是約翰·霍普金斯大學计算机生物中心开发的一款转录组组装软件,在组装转录本的完整度,精度和速度方面都较以往的cufflinks 有很大的提升,也是目前有参考基因组转录组主流的组装软件. 软件的下载 wget http://ccb.jhu.edu/software/stringtie/dl/stringtie-1.3.6.Linux_x86_64.tar.gz tar zxvf stringtie-1.3.6.Linux_x86_64.tar.gz StringTie 使用说明:新

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

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,

p值还是 FDR ? 差异分析 如何筛选显著性差异基因,p value, FDR 如何选 经常有同学询问如何筛选差异的基因(蛋白).已经计算了表达量和p value值,差异的基因(蛋白)太多了,如何筛选.其中最为关键的是需要对p value进行校正. 基本概念: 零假设:在随机条件下的分布. p值:在零假设下,观测到某一特定实验结果的概率称为p值. 假阳性:得到了阳性结果,但这个阳性结果是假的. 假阴性:得到了阴性结果,但这个阴性结果是假的. 单次检验: 针对单个基因(蛋白),采用统计检验,假设

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

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

在转录组测序(RNA-Seq)中,基因的表达量是我们关注的重点.基因表达量的衡量指标有:RPKM.FPKM.TPM. RPKM:Reads Per Kilobase Million:说实话,这个英文说明真的很费解,其实可以理解为“Reads Per Kilobase Per Million Reads”​,即“每一百万条Reads中,对基因的每1000个Base而言,比对到该1000个base的Reads数”,计算公式. FPKM:Fragments per Kilobase Million,F