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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
首页 教程 转录组数据介绍 转录本组装与定量
转录本组装与定量是生物信息学中的重要概念,主要应用于基因表达研究中。这两个过程都是基于RNA测序(RNA-seq)数据进行的。 1. 转录本组装:在细胞中,一个基因可以产生多个不同的mRNA分子,这些mRNA分子被称为转录本。转录本组装是指通过比对RNA-seq数据中的reads(读段),将它们拼接在一起以重建出完整的转录本序列的过程。这个过程通常涉及到去除接头、质量控制、比对到参考基因组或从头组装等多个步骤。转录本组装的结果可以帮助我们了解基因的结构和功能,以及其在不同条件下的表达情况。 2. 转录本定量:转录本定量是指通过RNA-seq数据来估计每个转录本的相对丰度的过程。这通常通过计算每个转录本上mapping的reads数量来实现。通过比较不同样本之间转录本的定量结果,我们可以找出差异表达的转录本,从而推断出哪些基因在特定条件下被上调或下调。 总的来说,转录本组装和定量是理解和解析RNA-seq数据的关键步骤,对于揭示基因表达调控机制、疾病发生机制等具有重要的科学价值。

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