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如何分析转录组测序结果
转录组
数据
分析
RNA-seq
答:
1.数据质量控制:检查原始测序数据的质量
,去除低质量的读段(reads)。2.序列比对:将质量控制后的读段与参考基因组或转录本数据库比对,以确定它们的位置。3.定量分析:统计每个基因的读段数,通常表达为FPKM(每千个碱基的片段数每百万映射读数)或TPM(每百万转录本的片段数)等标准化指标,以消除...
怎样
知道
转录组测序
的碱基序列是否正确
答:
与已知基因序列比对、利用生物信息学分析
。1、与已知基因序列比对:将测序得到的序列与已知基因序列进行比对,观察是否有明显的差异或错误。2、利用生物信息学分析:通过生物信息学分析,如基因预测、转录因子结合位点分析、表达谱分析等,可以初步推断测序结果的准确性。
转录组
学
分析
流程
答:
3. 低质量序列过滤 Trimmomatic软件用于去除序列文件中的适配器,并进行碱基修饰和修剪,同时去除低质量序列。4. 序列比对到参考基因组 HISAT2软件用于将处理后的fasta序列与参考基因组比对,以
分析转录组
。转录组包括mRNA、非编码RNA(ncRNA)、核糖体RNA(rRNA)等。
转录组测序
关注特定细胞在特定状态下的...
转录组
学
分析
流程
答:
1. 数据来源 假设有两个不同组织(PR和SR),每个组织各区三个样本,一共六个样本,
利用illumina平台进行转录组测序,得到双端测序数据
。 数据原始格式为 .fq ,共有12条测序数据文件(每个样本产生两条)2. 测序数据质量评估 利用fastQC软件对获得的fastq序列文件进行质量分析,生成html格式的结果报告,...
转录组
学
分析
的流程?
答:
高通量测序:将构建好的文库进行高通量测序,可以使用NGS技术
。测序得到的数据将成为后续分析的基础。数据分析:对测序数据进行生物信息学分析。这包括数据预处理、比对到参考基因组或转录组的序列、表达量计算、差异表达基因分析、功能富集分析、聚类和表达模式分析等。结果解释和验证:解释分析结果并进行验证...
转录组分析
1——原始数据以及过滤
答:
RNA-Seq主要有三个步骤,分别是第一:建库;第二,
测序
;第三,数据
分析
1、先登录界面找到这个数据集所在位置:https://www.ncbi.nlm.nih.gov//geo/query/acc.cgi?acc=GSE52778 2、点击SRA Run selector 究计划的总体描述;项目通常涉及多个样本和数据集。• NCBI BioSample:SAMN ***和...
求助,关于
转录组测序结果分析
答:
即
测序
所产生的reads在参考基因组比对所占的比例。比对率越高说明你的数据的利用率越高。一般情况下看参考基因组的情况和测序的质量,一般在70%以上都是可以接受的。
空间
转录组
第四讲:最详细的10x空间转录组summary网页报告解读
答:
一般我们拿到10x空间
转录组
数据
分析
的
结果
最先看的肯定是web_summary网页报告,因为从这个结果里面我们大概就能判断你的数据好不好,不好的问题在哪里,数据到底能不能用等等。这里来详细介绍一下
怎么
看10x 空间转录组web_summary网页版报告。10x ***空间转录组网页版报告模板如下:下面来详细介绍一下每块...
转录组测序
5-基因差异表达
分析
答:
转录组测序
是最常用的组学实验,对全谱基因定量,找到差异表达基因。RNAseq涉及到原始数据,数据质控,基因组比对,差异基因鉴定,差异基因功能富集
分析
,重要基因如转录因子激酶的靶基因预测等,我们用10讲的时间,全面讲解转录组测序报告,及在上百个项目中遇到的近百个常见问题。 上一期视频 基因表达定量 中,我们讨论了在cl...
转录组
入门(3):了解fastq
测序
数据
答:
--gzip 输出gz压缩格式 --split-3 对PE reads使用 首先看下fastq数据前几行了解数据大概内容。因为是PE
测序
,所以两个文件都分别看下 zcat SRR3589959_1.fastq.gz |head -n 8 和 zcat SRR3589959_2.fastq.gz |head -n 8 。可以看出fastq数据每条read的记录由4行组成:其中 HWUSI-EAS10...
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