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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 Reactome通路富集分析
Reactome通路富集分析是一种生物信息学方法,用于识别和理解基因或蛋白质在特定生物学过程中的作用。这种分析可以帮助科学家们了解基因和蛋白质之间的相互作用,并揭示出它们如何共同参与细胞功能的调控。 Reactome是一个公开的数据库,其中包含了大量关于人类、小鼠和其他模式生物的生物学通路信息。这些通路描述了分子如何在一个或多个步骤中协同工作以完成特定的生物学任务,如信号转导、代谢途径等。 在进行Reactome通路富集分析时,首先需要有一组基因或蛋白质,这通常是从实验数据中获得的,例如RNA测序或蛋白质组学研究。然后,使用统计方法(如Fisher精确检验或Hypergeometric检验)来确定这些基因或蛋白质是否更频繁地出现在某些Reactome通路中,而不是随机预期的频率。如果一个通路被发现是富集的,那么我们就可以推断这个通路中的基因或蛋白质可能在我们的实验条件下起着重要的作用。 Reactome通路富集分析的结果通常以图形形式表示,显示每个通路的富集程度以及相关的p值或q值。这些结果可以提供对实验数据的深入见解,帮助研究人员提出新的假设,设计进一步的实验,或者解释观察到的生物学现象。

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