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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 StringTie
StringTie是一款用于转录组拼接和表达量定量的软件。它能够从RNA-seq数据中组装和量化转录本,并且可以检测新的转录本和可变剪接事件。 StringTie的基本工作流程如下: 1. 输入:StringTie接受BAM或SAM格式的比对结果作为输入,这些比对结果通常由比对工具如TopHat2、STAR等生成。 2. 转录本组装:StringTie使用一个图形模型来组装转录本,这个模型考虑了读段的覆盖深度、方向和长度。它可以识别出不同的转录本变体,并且可以处理复杂的基因结构,例如内含子和外显子的交替剪接。 3. 表达量定量:StringTie可以计算每个转录本的FPKM(Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped reads)值,这是衡量转录本表达量的一种常用方法。 4. 新转录本和可变剪接事件的检测:StringTie还可以检测到新的转录本和可变剪接事件,这对于研究基因表达调控和疾病机制非常重要。 5. 输出:StringTie的输出包括一个GTF文件,其中包含了组装出的转录本的信息,以及一个txt文件,其中包含了每个转录本的FPKM值。 总的来说,StringTie是一款功能强大的转录组分析工具,它可以帮助研究人员更深入地理解基因表达和调控机制。

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