2020年12月12日 · 雷达图可用于转录组、代谢组、蛋白、16s、等所有适合两组比较的数据。 这里重点说一下转录组的应用,需要输入两组样本的丰度数据和分组文件,其中丰度数据表格中需要包括比较组间的基因表达量(fpkm值)、差异倍数、p值、FDR值等。
2019年12月18日 · 在RNA-seq项目中,常见的结果包括:火山图、韦恩图、聚类热图、log2(ratios)折线图、有向无环图、散点图、代谢通路图、蛋白互作图等。 今天我们先来一起学习火山图、韦恩图、聚类热图和折线图的解读。
RNA-seq中,火山图(Volcano Plot)显示了两个重要的指标:fold change和校正后的p value,利用T检验分析出两样本间显著差异表达的基因后,以log2(fold change)为横坐标,以T检验显著性检验p值的负对数-log10(padj)为纵坐标。
2020年9月3日 · RIN值即为RNA完整值(RNA integrity number),这一指标从整体电泳图出发,以消除RNA质量控制中的个人解释。 RIN数值范围为1-10,将生物总RNA质量分类,其中1代表降解最严重的情况,10代表最完整。
2020年10月29日 · RNA-Seq是目前二代测序中应用最广泛的技术之一,由于价格低廉、测序技术和分析技术更加成熟等多方面的原因,逐渐演变成生物学研究者的一项常规研究思路和方法。 其中RNA-Seq数据分析流程最值得研究者们关注的部分必然是差异基因分析,同时怎样将得到的差异基因相关数据绘制成我们便于观察和得出结果的“高颜值”图形也很重要。 在“差异基因相关图形介绍”的专题系列中,我们将分别介绍雷达图、热图、柱状图、韦恩图、火山图图形应用和解释生 …
2020年7月3日 · 火山图是转录组分析中经常能够见到的一类统计图,常用于反映差异表达基因概况。 例如肿瘤组织与正常组织相比,那些基因存在过表达或被抑制,可以是编码基因、蛋白表达水平,也可以是其它lncRNA、miRNA、circRNA等非编码RNA分子。
本项目提供了一个基于 Python 实现的 RNA-seq 数据分析流程,涵盖从原始数据的质量控制到差异表达分析的所有关键步骤。 该流程集成了多个主流的生物信息学工具,如 FastQC 、 Trim Galore 、 Hisat2 和 FeatureCounts ,并使用 R 语言中的 DESeq2 进行差异表达分析。
2018年2月9日 · RNA-seq结果只知道画heatmap、富集分析、pathway、network? 本文介绍的这几个图,通过整合RNA-seq、已发表的ChIP-seq数据,让你的 RNA-seq图迅速变身高富帅 。 适用范围. RNA-seq的sample当中,一组是转录因子突变型/过表达/激活,另一组是野生型; 有这个转录因子的ChIP-seq ...
2024年3月21日 · 在RNA-seq项目中,常见的结果包括:火山图、韦恩图、聚类热图、log2(ratios)折线图、有向无环图、散点图、代谢通路图、蛋白互作图等。 今天我们先来一起学习 火山 图 、韦恩 图 、聚类热 图 和折线 图 的解读。
2022年12月17日 · RNA是基因组和蛋白组的中间体,因此转录本的鉴定和定量是重要的生物学问题。该论文综述了RNA-seq项目中相关的各个步骤、每个步骤的局限、和其他组学的整合以及展望。 Note : 从摘要中可以发现本文综述分为两部分(1)现