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单细胞转录组测序

1 单细胞转录组测序概述 1.1 单细胞转录组测序的定义和原理 1.2 单细胞转录组测序的应用领域 1.3 单细胞转录组测序的优势和挑战 2 单细胞分离技术 2.1 流式细胞术 2.2 微流控技术 2.3 激光捕获显微切割技术 2.4 其他单细胞分离技术 3 单细胞RNA测序技术 3.1 SMART-seq技术 3.2 Drop-seq技术 3.3 MARS-seq技术 3.4 其他单细胞RNA测序技术 4 单细胞数据处理流程 4.1 单细胞数据质量控制 4.2 转录本比对与定量 4.3 细胞质性过滤 4.4 单细胞数据标准化与归一化 4.5 分析差异表达基因 5 单细胞聚类分析 5.1 单细胞基于距离的聚类方法 5.2 单细胞基于密度的聚类方法 5.3 单细胞基于模型的聚类方法 5.4 单细胞聚类结果评估与可视化 6 单细胞轨迹分析 6.1 基于伪时间推移的轨迹构建 6.2 Monocle算法 6.3 Wanderlust算法 6.4 SCUBA算法 7 单细胞功能注释与通路富集分析 7.1 GO功能注释 7.2 KEGG通路富集分析 7.3 Reactome通路富集分析 8 单细胞数据分析工具介绍 8.1 Seurat 8.2 Scanpy 9 单细胞转录组测序案例分析 9.1 单细胞转录组测序在神经科学应用案例 9.2 单细胞转录组测序在癌症研究应用案例 9.3 单细胞转录组测序在免疫学应用案例 10 单细胞转录组测序未来发展趋势 10.1 单细胞转录组测序技术创新方向 10.2 单细胞转录组测序应用领域拓展 10.3 单细胞转录组测序数据共享与整合
首页 教程 单细胞转录组测序 转录本比对与定量
转录本比对与定量是生物信息学中的重要步骤,主要应用于RNA测序(RNA-seq)数据分析中。在RNA-seq实验中,我们首先提取细胞或组织的总RNA,然后通过反转录和PCR扩增等步骤,将RNA转化为可以进行高通量测序的cDNA文库。测序完成后,我们会得到大量的短序列reads,这些reads需要被比对到参考基因组上,才能进一步进行基因表达定量和差异分析。 1. 转录本比对:这个过程主要是将测序得到的短序列reads比对到参考基因组上。常用的比对软件有Bowtie、BWA、STAR等。在这个过程中,我们需要考虑read的质量、比对的精度和速度等因素。此外,由于RNA-seq数据可能存在剪接变异、可变剪接等问题,因此选择能够处理这些问题的比对软件也非常重要。 2. 定量:比对完成后,我们需要对每个基因的表达量进行定量。这个过程主要包括两个步骤:计算每个基因的覆盖度(coverage)和使用某些统计模型估计每个基因的表达水平。常用的定量工具包括HTSeq、featureCounts、Cufflinks等。 总的来说,转录本比对与定量是RNA-seq数据分析的重要步骤,它们可以帮助我们了解基因的表达情况,从而揭示生物学现象的本质。

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