转录组数据分析RNA-seq
1.数据质量控制：
检查原始测序数据的质量，去除低质量的读段（reads）。
2.序列比对：
将质量控制后的读段与参考基因组或转录本数据库比对，以确定它们的位置。
3.定量分析：
统计每个基因的读段数，通常表达为FPKM（每千个碱基的片段数每百万映射读数）或TPM（每百万转录本的片段数）等标准化指标，以消除基因长度和测序深度的影响。
4.差异表达分析：
使用统计模型比较不同条件或组别之间的基因表达水平，确定差异表达基因。
5.生物学功能解释：
对差异表达基因进行富集分析，包括基因本体（GO）分析和通路分析（如KEGG），以揭示这些基因在生物学上的作用。
转录组学（transcriptomics）的研究对象是全基因组尺度下所有转录本（transcript），即转录组（transcriptome）
将荧光标记的cDNA制成微阵列探针来测定样本中特定转录本含量。又称为 基因芯片（Gene Chip）、微阵列（Microarry）。
获取表达量的步骤：
提取RNA -> 反转录 （->扩增）->标记->杂交->扫描->获得原始数据
局限性：
• 只能检测已知或；确定性的序列
• 无法检测新发现的，未放置到芯片上的基因
• 有部分探针的信号可能会收到非特异性杂交或个体序列差异的影响
基于高通量二代测序技术的转录组学研究方法。
特点：
高通量、低成本；不依赖已知转录本探针，可以测全转录组；对于低表达丰度的转录本灵敏
度高；以reads数量腐酸表达，比芯片的荧光信号更为精确。
应用和最新进展
依据文库要求检查完整性分值，如果不合格将不适合建库测序。一些特殊文库对RNA提取要求很高，如全长转录组文库，需要特殊提取流
程保证RNA 完整性。
需要的数据：参考基因组数据fasta、GFF注释信息、双端测序的fastq文件
我这里用的是普通栽培稻( Oryza sativa L.)的参考基因组和、GFF文件和SRR17439319数据。
参考步骤： https://blog.csdn.net/sunchengquan/article/details/79781366
注意：配置时，需要在bin目录下执行 ./vdb-config --interactive ，然后弹出一大堆乱七八糟的之后，按X退出即可。再执行./fastq-dump，若没有报错，而是帮助信息的话即可以使用。
测序数据分析前需要经过数据预处理，并检查数据GC含量、序列重复成俗、是否存在接头等。
在质控后，再质检一次，对比看看有什么不同。
将 reads 匹配到参考基因组或转录组的相应位置上
• 非剪接比对：转录组
Bowtie、BWA
• 剪接比对：参考基因组
STAR、HISAT、Topha
对鉴定SNP做了优化： GSNAP、MapSplice等
① 建立基因组索引
②利用注释文件比对
没有注释文件的比对方法
③ SAM 文件处理
使用 samtools 对 SAM 文件排序并转化为 BAM 文件。samtools是一个用于操作sam和bam文件的工具合集，包含有许多命令。
④比对结果可视化
比对结果使用 IGV 、Genome Maps 和Sacant 等可视化查看。
例如：IGV 通过读入基因组和注释信息以及BAM 文件展示比对结果。
需要额外添加 BMA 的索引: samtools index test_sorted.bam test_sorted.bai
⑤比对结果评估
比对结果评估工具：RSeQC、Qualimap
计算FPKM
-p 线程数
-G 参考基因组注释
-e 只估计已给参考基因组注释的基因丰度
-A 基因丰度估计输出文件
-o 输出文件
RNA-Seq数据分析——原始数据质量控制(QC)
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RNA-seq摸索:3.基因表达水平分析→featureCounts计量→差异表达分析及可...
在 R 中 标准化的主要目的是去除测序数据的技术偏差： 测序深度 和 基因长度 。测序深度 ：同一条件下，测序深度越深，基因表达的 read 读数越多。基因长度 ：同一条件下，不同的基因长度产生不对等的 read 读数，基因越长，该基因的read读数越高。对给定的基因组参考区域，计算比对上的 read 数，...
10X空间转录组数据分析梳理
空间转录组学 (ST) 技术正迅速成为单细胞 RNA 测序 (scRNAseq) 的延伸,具有以单细胞分辨率分析基因表达的潜力,同时保持组织内的细胞组成 。同时拥有表达谱和组织组织使研究人员能够更好地了解细胞相互作用和异质性,从而深入了解传统测序技术无法实现的复杂生物过程。 ST 技术生成的数据本质上是嘈杂的、高维的、稀疏...
RNA-seq 分析之我见(一)
那么反过来，如果我们想了解某一疾病具体的发病机理，我们是不是可以提取某一疾病状态下组织或者细胞的总RNA，去分析它们和正常组表达的异同，我们有理由相信，这些差异表达的RNA分子，很可能与发病机制有关，研究这些差异分子，可以给我们对这一疾病的发病机制的研究提供重要线索，从而研发出更有效的诊断和...
微生物组16S rRNA数据分析小结:raw data sequence及其注意事项_百度...
细菌的核糖体RNA(rRNA)按照沉降系数分为5S, 16S, 23S三种。16s rRNA是微生物核糖体RNA的一个亚基，16s rDNA是编码该亚基的基因，存在于所有细菌染色体基因中。测序是将16S rDNA扩增出来，而不是研究RNA。将翻译16S rRNA的DNA扩增出来测序，目的为识别样本中 有哪些 原核生物物种(细菌\/古菌)，研究物种...
转录组测序流程步骤是哪些?
以真核转录组测序为例，实验流程为总RNA提取-mRNA分离-建库试剂-定量-文库回收-桥式扩增-上机测序；项目分析流程为数据产出数据=数据去杂-转录组拼接-SSR分析及SNP分析-基因功能注释-基因表达差异分析-差异基因表达模式聚类-差异基因富集分析。
转录组数据处理
进行适配器修剪、质量修剪和序列过滤；4）使用Flash合并双端数据；5）进行基因组比对，使用HISAT2工具；6）利用featureCounts计算特征计数。每一步都有详细的脚本示例，如使用fastp进行预处理、使用HISAT2构建索引和进行比对。通过这些步骤，你可以系统地对转录组数据进行处理，为后续分析打下坚实基础。
转录组分析(3) - 质量控制
% 以上。Fastqc每次对一个样本进行质量控制并生成评估报告，当样本数量过多时，查看报告显然极不方便。Multiqc能将fastqc生成的多个报告整合成一个报告（HTML和PDF格式），方便的查看所有测序数据的质量。Multiqc支持多种分析类型的质控结果查看，包括：RNAseq、Whole-Genome Seq、Bisulfite Seq、Hi-C等。
RNA-seq数据分析一:(HISAT2+featureCounts)
-p If specified, libraries are assumed to contain paired-end reads. For any library that contains paired-end reads, the 'countReadPairs' parameter controls if read pairs or reads should be counted 结果包含有 geneid，染色体位置，基因起始结束的位置以及基因的 count 数 ...
SCS【2】单细胞转录组 之 cellranger
SCS【2】单细胞转录组 之 cellranger单细胞RNA测序技术的兴起极大地推动了基因表达研究的发展。面对日益增多的分析工具，理解并构建有效的单细胞分析工作流变得至关重要。cellranger，由10X Genomics公司推出的专用工具，简化了这一过程。它包括一套从数据预处理到下游分析的完整步骤，如mkfastq、count、mult...
明耐复方： 转录组测好了 回来拼接一下 然后看你想分析什么 就用什么程序命令跑一下
浦北县15893547055： 转录组测序和RNA - seq的区别是什么 - ？
明耐复方： 转录组测序和RNA-seq是一样的,他们的关系如下: 1. 转录组测序的方法很多,而RNA-seq是当前转录组测序的一种测序方法,又称为二代测序,包括454,solexa等. 2. RNA-seq即转录组测序技术,就是把mRNA,smallRNA,and NONcoding ...
浦北县15893547055： RNA - seq的介绍 - ？
明耐复方： RNA-seq即转录组测序技术,就是把mRNA,smallRNA,and NONcoding RNA等或者其中一些用高通量测序技术把它们的序列测出来.反映出它们的表达水平.
浦北县15893547055： 如何分析rna seq数据 - ？
明耐复方： 如果是定性分析,这可以选用 反转录pcr 如果是定量分析,可以用western印记来检测RNA量,或提取全RNA用电泳分析,或在所分析序列中加入荧光标签,观察所表达蛋白的荧光强度
浦北县15893547055： RNA - seq比对到转录组 - ？
明耐复方： 如果有注释较好的参考基因组的物种,可以直接将RNA-SEQ的数据比对到基因组上,也可以比对到从基因组注释出来的基因上,或者先比到基因组上再预测基因(也就是经典的tophat-cufflinks-cuffdiff流程). 若没有注释较好的参考基因组,建议先用转录组序列从头组装(推荐trinity),再把从头组装的序列作为参考转录本,将RNA-SEQ数据比对到从头组装的序列中.或者把从头组装的序列和对应物种的NCBI unigene的序列整合在一起,去冗余之后再作为参考转录本.
浦北县15893547055： Strand - Specific RNA–Seq Analysis - ？
明耐复方： strand-specific这个翻译成链特异性,链特异性RNA-Seq分析,链特异性就是因为建库测序时mRNA反转录为双链cDNA文库,可以确定转录本来自正链还是负链,更好的准确度获取基因结构.具体说就是在建库合成第二链cDNA时吧dTTP换成dUTP然后加上接头,降级第二链
浦北县15893547055： 如何做RNASeq分析 - ？
明耐复方： 如果是定性分析,这可以选用 反转录pcr 如果是定量分析,可以用western印记来检测RNA量,或提取全RNA用电泳分析,或在所分析序列中加入荧光标签,观察所表达蛋白的荧光强度
浦北县15893547055： 如何通过RNA - Seq了解转录本的结构 - ？
明耐复方： 有参考序列的转录组测序信息分析步骤 无参考序列的转录组测序信息分析,更多的RNA-Seq信息可以私信我.
浦北县15893547055： microarray rna - seq是什么意思 - ？
明耐复方：[答案] 首先呢,这个你不能在外语学习里提问,这属于生物学领域的术语. microarray:直接翻译是“微阵列”,可以翻译为“基因芯片” RNA-seq 一般不翻译,可以翻译为“RNA测序”或者“转录组测序”
浦北县15893547055： 转录组测序和RNA - seq的不同是什么 - ？
明耐复方： 转录组测序的研究对象为特定细胞在某一功能状态下所能转录出来的所有RNA的总和,主要包括 mRNA和非编码RNA .转录组研究是基因功能及结构研究的基础和出发点,通过新一代高通量测序,能够全面快速地获得某一物种特定组织或器官在某一状态下的几乎所有转录本序列信息,已广泛应用于基础研究、临床诊断和物研发等领域.
