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转录组

1 转录组数据介绍 1.1 转录组定义 1.2 RNA测序技术 1.2.1 mRNA-seq 1.2.2 long-read RNA-seq 1.3 转录组数据类型和格式 1.3.1 FASTQ文件 1.3.2 BAM/SAM文件 1.3.3 BED/GTF/GFF文件 2 生物信息学基础 2.1 基因组注释 2.2 生物统计学基础 2.3 R语言编程基础 2.4 Python编程基础 3 转录组数据预处理 3.1 转录组数据质量控制 3.1.1 fastQC 3.1.2 MultiQC 3.2 转录组数据剪接和过滤 3.2.1 Trimmomatic 3.2.2 Cutadapt 3.3 转录组数据比对 3.3.1 HISAT2 3.3.2 STAR 3.3.3 Bowtie2 3.4 比对结果评估 3.4.1 Qualimap 3.4.2 RSeQC 4 转录本组装与定量 4.1 转录本组装 4.1.1 Cufflinks/Cuffmerge/Cuffdiff 4.1.2 StringTie 4.2 转录本定量 4.2.1 HTSeq-count 4.2.2 featureCounts 4.3 差异表达分析 4.3.1 DESeq2 4.3.2 edgeR 4.3.3 limma-voom 5 功能富集分析 5.1 GO富集分析 5.2 KEGG通路富集分析 5.3 Reactome通路富集分析 6 转录组其他高级分析 6.1 转录组之时间序列分析 6.2 转录组之稳健性分析 6.3 转录组之协作网络分析 6.4 转录组之热图、火山图、PCA等可视化工具 7 转录组实例研究 7.1 已发表论文解析 7.2 自己的数据实践操作 8 转录组数据库资源 8.1 SRA 8.2 GEO 8.3 ArrayExpress 8.4 ENSEMBL 8.5 STRING
首页 教程 转录组 基因组注释
基因组注释是生物信息学中的一个重要过程,主要用于理解基因组的功能和结构。它包括识别和描述基因组中的各种功能元件,如基因、转录因子结合位点、启动子等。 基因组注释的过程通常包括以下几个步骤: 1. 基因预测:这是基因组注释的第一步,主要通过计算机算法来预测基因的位置和结构。这一步骤可以通过比较已知的基因序列或者分析基因表达数据来完成。 2. 基因家族分类:在预测出基因后,需要对这些基因进行分类,以了解它们可能的功能。这一步骤通常基于基因序列的相似性。 3. 功能注释:这个步骤主要是给每个基因分配一个或多个功能标签,以说明其可能的生物学功能。这通常是通过比对公共数据库中的已知基因功能信息来完成的。 4. 结构注释:除了功能注释外,还需要对基因的结构进行详细的描述,包括编码区、非编码区、剪接位点、启动子等。 5. 非编码RNA注释:除了蛋白质编码基因外,还需要注释非编码RNA,包括miRNA、lncRNA等。 6. 重复序列注释:重复序列是基因组的重要组成部分,也需要进行注释。 7. 转录本结构注释:通过整合RNA-seq数据,可以更精确地确定基因的转录本结构。 总的来说,基因组注释是一个复杂而重要的过程,可以帮助我们更好地理解和利用基因组的信息。

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