是的,你需要详细看一下你的数据
转录组数据分析—Hisat2比对Hisat2与STAR一样,是一款比对软件。它使用了基于BWT和Ferragina-manzini (Fm) index 两种算法的索引框架。Hiasat2采用了新的比对策略...
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Olink蛋白质组—初见生物质谱法是蛋白质组学研究中最常用的方法,作为蛋白质组学研究中的扛把子,它具有高分辨率、高灵敏度、高准确度、鉴定蛋白质翻译后修饰位点等优点。但对于低丰度蛋白的检测,质谱法仍具...
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转录组数据分析—fastp v0.23.1用于执行FASTQ数据 的质量控制,支持单端和双端短读数据,作为一体化的 FASTQ预处理器,fastp提供了 诸如质量分析,接头修整,读 取过滤和基本校正等功能。 在处理完...
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转录组数据分析—HTseq定量HTSeq作为一款可以处理高通量数据的python包,由Simon Anders, Paul Theodor Pyl, Wolfgang Huber等人携手推出HTSeq —...
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转录组数据分析—Salmon定量salmon是一款不基于比对而直接对基因进行定量的工具,适用于转录组、宏基因组等分析。其优势是: 定量时考虑到不同样品中基因长度的改变(比如不同isoform的使用) 速度快...
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转录组数据分析—clusterProfiler富集分析差异分析之后,为了了解我们获取的差异基因的功能及参与的生物学进程,我们需要对差异基因进行功能富集分析。基因富集分析(gene set enrichment analysis)...
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转录组数据分析—PPI网络构建在得到我们感兴趣的基因集后,除了对其进行GO等富集分析查看与什么重要的生物学通路相关,还可以进行PPI蛋白互作网络(PPI, Protein-Protein Interact...
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转录组数据分析—Count转换为FPKM或TPMCount:高通量测序中比对到exon上的reads数。可以使用featureCounts、HTseq-count等软件进行计算 FPKM:全称为Fragments Per ...
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转录组数据分析—DEseq2差异分析转录组测序的目的之一,就是探索组间显著表达变化的基因——差异表达基因。那么,如何基于转录组测序获得的定量表达值,识别差异表达变化的基因或其它非编码RNA分子呢?DESeq2是...
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转录组数据分析—STAR比对最近使用了另一个很火的比对软件:STAR。STAR在比对速度上胜过其他比对器50多倍,在一个普通的12核服务器上,每小时比对5.5亿2 x 76 bp双端片段到人类基因组上,...
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如何鉴定数据的建库方式(链特异性或非链特异性)来自SRA的转录组数据,很多文章方法描述简单,无法判断是否为链特异性数据,导致在mapping和raw reads count时参数不知如何选择。所以在数据处理前明确其建库方...
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RNA-Seq数据分析—cutadapt质量控制可对fastq数据进行质量控制的软件有很多,今天我们先学习cutadapt。 安装 官方帮助文档 常用参数 我处理的数据 我的数据(GSE176393)是应用Illumina...