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转录组数据介绍

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
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转录组数据是指通过高通量测序技术,对某一生物样本中所有基因的mRNA进行测序并获取的数据。这些数据可以反映出该样本在某一特定条件下,哪些基因被转录以及转录的程度如何。 转录组数据主要包括以下几个方面: 1. 基因表达量:通过比较不同样本之间的转录组数据,可以得到每个基因在不同条件下的表达量差异,从而推断出哪些基因可能参与了特定的生物学过程。 2. 新基因发现:转录组数据可以帮助我们发现新的转录本和新的基因,这对于理解生物的遗传信息和功能具有重要的意义。 3. 可变剪接分析:许多基因可以通过不同的剪接方式产生多种不同的mRNA,进而翻译成不同的蛋白质。转录组数据可以帮助我们研究可变剪接现象。 4. 转录因子结合位点预测:通过对转录组数据的分析,可以预测哪些区域可能是转录因子的结合位点,这对于研究基因调控网络具有重要的作用。 总的来说,转录组数据是研究基因表达、基因功能、基因调控网络等生物学问题的重要资源。

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