尹师妹:“哈师兄,做验证实验好辛苦,老板让我提高筛选差异基因的条件,尽量降低假阳性,我该怎么筛?” 小哈打开Evernote,给尹师妹看张表: “瞧见那个100%了吗?30 million mapped reads的情况下,10次重复,2倍筛选条件,Statistical power100%,找出来的都是真的应答基因:只做3次重复,2倍筛选条件,可以达到87%: 如果测序深度降到15 million mapped reads,需要10次重复,才能到85%.” 尹师妹:“我的样品有30 M map

无生物学重复RNA-seq分析 CORNAS: coverage-dependent RNA-Seq analysis of gene expression data without biological replicates BMC Bioinformatics 的一篇文章中提出了一种新的差异基因分析方法. 这篇文章提出了CORNAS(COverage-dependent RNA-Seq) 方法,利用贝叶斯方法来推断真实基因表达数的  后验分布. 其创新型之一该方法包括了由RNA样品浓度决定的

根据拿到的表达矩阵设为exprSet 1.用scale 进行标准化 数据中心化:数据集中的各个数字减去数据集的均值 数据标准化:中心化之后的数据在除以数据集的标准差. 在R中利用scale方法来对数据进行中心化和标准化 1 scale(data, center=T, scale=F) 2 3 其中,center为T,表示数据中心化 4 5 scale为T,表示数据标准化 6 7 对一个data frame的每一列进行计算 并不是表达矩阵里面的所有基因都可以进行相关性分析,首先去除reads co

来自知乎Live-孟浩巍 1.文章重要技术及图讲解 首先在转录组RNA-seq中,有基因表达差异.基因融合.可变剪切.RNA单点突变. 在基因组中,单点变异.结构变异,CNV变异(拷贝数变异) 三类基本内容,主要是RNA-seq的分析. 从生物水平角度理解肺癌,掌握RNA-seq的建库流程 ,单细胞的建库流程和方法. 这个是通过热力图的方式,找出5种细胞中的特异性的gene marker,什么是基因标记,在某一个stage或者细胞内特异性表达的基因是基因marker. 0-15图标是取过log的

参考:产品手册 PacBio三代全长转录组有什么优势? 近年来,随着高通量测序技术的发展,转录组测序已经成为研究基因表达调控的主要手段.但二代的转录本重构准确率很低,三代可以直接得到全长转录本,无需组装.可改善基因表达定量结果,发现新的基因和转录异构体,鉴定可变剪切及基因融合现象. Google第一个就是官网介绍,可以立马理解Iso-Seq的字面意思了. Iso-Seq 就是 isoform sequencing,中文就是同源异构体测序,其实也是一种 RNA 测序技术. The challeng

二项分布 | Binomial distribution 泊松分布 | Poisson Distribution 正态分布 | Normal Distribution | Gaussian distribution 负二项分布  | Negative binomial distribution 指数分布 | Exponential Distribution Βeta分布 | beta distribution Βeta二项分布 | Beta-binomial distribution 几何分布

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

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

转录组分析综述 转录组 文献解读 Trinity cufflinks 转录组研究综述文章解读 今天介绍下小编最近阅读的关于RNA-seq分析的文章,文章发在Genome Biology 上的A survey of best practices for RNA-seq data analysis .由于文章较长和枯燥,小编认为重要的信息,已经加粗加红,可以直接看重要信息.不要问我为啥这么好,请叫我雷锋. 摘要 现在RNA-seq数据使用广泛,但是没有一套流程可以解决所有的问题.我们重点关注RNA-

持续更新~ 散点图 条形图 文氏图 饼图 盒型图 频率直方图 热图 PCA图 3D图 火山图 分面图 分面制作小多组图 地图 练习数据: year count china Ame jap '12 2.800000 1.500000 4.500000 2.500000 '13 2.941956 1.587559 5.342547 2.814862 '14 3.508838 1.648075 5.429438 2.701108 '15 4.011208 1.533966 5.419301 2.660

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,

热图是使用颜色来展示数值矩阵的图形.通常还会结合行.列的聚类分析,以表达实验数据多方面的结果.  热图在生物学领域应用广泛,尤其在高通量测序的结果展示中很流行,如样品-基因表达,样品-OTU相对丰度矩阵非常适合采用热图呈现.   热图优点   因为人读数字需要思考和比较,而对颜色识别能力非常强,采用颜色的深浅代替数据表是非常高效的呈现方式,也便于从中挖掘规律.  热图在非常小的区域展示了大量的基因表达/细菌丰度数据,即可以快速比较组间的变化,同时还可以显示组内每个样品的的丰度,以及组内各样品间的

http://software.broadinstitute.org/gsea/index.jsp GSEA(Gene Set Enrichment Analysis)是一种生物信息学的计算方法,用于确定是否存在这样一个基因集,能在两个生物学状态中显示出显著的一致性的差异.表达谱数据里的基因数目众多,我们需要对基因进行功能注释,看哪些基因属于同一通路,以及该通路上的上调.下调情况,这就是富集分析了. 例如2019年4月在Cancer cell(PMID 30991027)上发表的一篇文章中有一张

实验设计中,一般会做三个生物学重复来确保结果的准确性,尤其在下游分析中.但有时会遇到没有生物学重复,而又需要进行差异分析的情况,这时一般建议考虑foldchange即可,因为根本无法进行T-test等统计学方法嘛.但是如果必须要算一个P值(个人觉得没啥必要...),那么不同组学有各自处理的方法(虽然并不是靠谱),比如NGS的转录组的一些软件会预估一个离散度做校正,而质谱的蛋白组则是用Significance A/B算法,这篇文章主要讲下Significance A/B是怎么来的 一般在网上搜Si

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

文献名:Systematic comparison of strategies for the enrichment of lysosomes by data independent acquisition(通过DIA技术系统比较各溶酶体富集策略) 期刊名:Journal of Proteome Research 发表时间:(2020年1月) IF:4.268 单位: 德国波恩大学 瑞士Biognosys公司 物种:HEK293细胞 技术:数据非依赖性采集(DIA)   一. 概述: 本研究基于

外泌体 (exosomes) 是由哺乳动物细胞通过"内吞-融合-外排"等机制,主动向胞外释放的纳米级 (直径40~60 nm) 双层囊泡小体,携带蛋白质.核酸.脂质等多种生物活性分子.越来越多的证据表明,外泌体是细胞间交流的重要媒介,它们可以将功能性分子转移到受体细胞中,或参与受体细胞膜受体介导的信号传导 .此外,由于外泌体在体液中很容易获得,常作为非侵入性液体活检的重要内容,以帮助识别疾病和评估治疗反应.而外泌体的天然分子转运特性以及良好的生物相容性,也令其在药物载体.递送.治疗等领

目录 一.来源 研究一:Draft genome sequence of adzuki bean, Vigna angularis 研究二:Genome sequencing of adzuki bean (Vigna angularis) provides insight into high starch and low fat accumulation and domestication 二.研究一(小豆基因组草图) 基因组组装 基因与重复序列预测 小豆驯化痕迹 标记开发及育种应用 红豆基因

一懒起来就好久没更新文章了,其实懒也还是因为忙,今年上半年的加班赶上了去年一年的加班,加班不息啊,好了吐槽完就写写一直打算继续的自动化开发 目前各种UI测试框架层出不穷,但是万变不离其宗,驱动PC浏览器的基本上底层都是selenium,驱动无线app和浏览器基本是appium.monkey之类的,底层都是基于官方支持的自动化测试框架开发而来,然后上层又做了各种封装 首先在开始计划开发自动化时,第一步是了解目前已有的自动化开发技术,上面说了,最底层的就那几种,根据实际要去测试的业务需求选择合适的自