在Windows 10和11中打开事件查看器的11种方法，总有一种适合你
一文读懂三代测序 ：PacBio 与 Nanopore
refTSS：为转录起始位点精准“定位”的数据库
之前跟大家分享了《转录组测序结题报告怎么看？点进来就知道啦！》，看懂结果是解读数据的第一步，如何把结果跟最终的课题相关联，即数据的挖掘是数据到文章的转化关键，咱们今天就来聊聊如何在转录组结果中挖掘关键基因。有参转录组有参考基因组的物种进行转录组研究，因为基因的信息是已知的，所以在挖掘基因上会相对简单。1、通过参考文献和前期实验获得了一些预期基因的信息，可以直接在转录组的差...阅读全文>&g... 阅 读 全 部 >
火山图（volcano plot）常用于显著差异基因表达的展示，包含显著和差异两个重要信息。显著性指P值小于0.05，差异性常用FoldChange值>=2作为筛选标准。那么如何看懂一张火山图所包含的信息呢？首先需要知道，火山图的横坐标通常用log2（fold change）表示，差异越大的基因分布在两端，纵坐标用-log10（pvalue）表示，T检验显著性P值的负对数...阅读全文>... 阅 读 全 部 >
什么是火山图？火山图（Volcano plot）——顾名思义，因其绘制后图形的效果酷似火山而命名。用于显著差异基因表达的展示，包含显著和差异两个重要信息。显著性一般用T-Test的P值衡量，差异性常用Fold Change值作为筛选标准。如何看懂火山图？每个人在使用火山图时的需要可能不一样，绘制出来的效果就不一样。小编汇总了部分火山图的展示效果，给大家一些参考~看到这些火山图，...阅读全文>... 阅 读 全 部 >
转录组测序基础知识及常见问题转录组学(Tranomics)，是一门在真整体水平上研究细胞中基因转录的情况及转录调控规律的学科，从RNA水平研究基因的表达情况。转录组测序是通过二代测序平台快速全面地获得某一物种特定细胞或组织在某一状态下的几乎所有的转录本及基因序列，可以用来研究基因表达量、基因功能、结构、可变剪接和预测新的转录本等等。转录组（tranome），是指特定生长阶段某组织或细胞内所...阅... 阅 读 全 部 >
单细胞RNA测序（scRNA-seq）是一个新兴的测序技术，通过解析组织中单个细胞的基因表达水平，来研究细胞胞间异质性、区分细胞类型和亚型、识别细胞类型特异性基因及揭示细胞动态过程等。百迈客利用10X Genomics官方软件CellRanger进行数据比对、基因定量以及细胞鉴定。同时cellranger还基于鉴定的细胞进行了细胞亚群分析以及差异表达基因分析。根据cellran...阅读全文>... 阅 读 全 部 >
前段时间，我们对显著差异转录本Pathway富集进行了解读，。今天，我们再来看看GO分析，以及相关图表的意义。预备知识1：转录本是什么？转录组测序的研究对象是特定细胞在某一功能状态下所能转录出来的所有RNA的总和。转录组de novo测序是指在不需要物种基因组序列信息的情况下，用新一代高通量测序技术对某一物种特定组织或器官在某一状态下的转录本进行测序、组装得到转录本序列信息。基...阅读全文>... 阅 读 全 部 >
转录组测序的最直接目的，就是设法寻找组间显著表达变化的基因，解释基因表达水平的变化对生物功能的影响。例如，肿瘤患者与正常人群相比哪些编码蛋白或非编码RNA分子发生了失调，这些失调分子是否是引发或加速肿瘤进程的潜在因素？逆境胁迫下的植物体中哪些基因表达显著激活，这些激活的基因是否有利于植物应对高温、干旱、盐胁迫等不利环境。那么，如何基于转录组测序获得的定量表达值，识别差异表达变化的基...阅读全文&... 阅 读 全 部 >
韦恩图(Venn diagram)，也叫维恩图、文氏图、温氏图等。即数学中的集合。目前韦恩图软件眼花缭乱，但选择一款适合自己的并非易事，毕竟要求和眼界也是越来越高，面对各式各样的R包，想找出符合自己要求的图更是难以抉择。本文主要介绍12个R语言中的韦恩图软件绘制，让您绘制心目中的韦恩图不再困难。1vennnetwork韦恩网络图点评：该包暂时未开源，为百迈客云研发独有。韦恩网络图对每个交集均得到.... 阅 读 全 部 >
一般做完RNA的差异表达分析后，会有一堆的结果与数据。那么，怎么样让你的分析结果在paper中以更加直观形象（好看炫酷）的方式展示出来呢？前面我们已经出过【画图专题】史上最详细画热图函数pheatmap()参数讲解。下面小编介绍另外一种展示方式：火山图（Volcano Plot）。首先，我们要注意两个重要概念：FDR（False Discovery Rate）在差异表达分析过程中，采用统计学方法对... 阅 读 全 部 >
基于转录组测序获得的定量表达值，识别差异表达变化的基因或其它非编码RNA分子，实际上方法还是非常多的。但就目前来看，DESeq2和edgeR是出现频率最高的两种方法了。DESeq2已经在前面文章中作了简介，本篇继续展示R包edgeR的差异基因分析流程。类似DESeq2，edgeR作为被广泛使用的R包，文献中经常能看到它的身影，如下举例。相关文献描述1 安装edgeRe...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
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