RNA-seq分析流程：利用STAR、RSEM、HISAT2或Salmon进行转录组测序，并包含同工型计数及全面质量控制

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本流程采用STAR、RSEM、HISAT2或Salmon工具，执行高质量的RNA-seq数据分析，涵盖同工型表达量测定与严格的质控步骤。 nf-core/rnaseq 是一种用于RNA测序数据分析的生物信息学管道工具。该管道利用了一种工作流工具来跨多个计算平台便捷地运行任务，并且通过Docker容器简化了安装过程，确保结果的高度可重复性。发布后，自动连续集成测试会在从ENCODE项目联盟获取的完整数据集上进行。这些测试在AWS云基础设施上执行，以验证管道的有效性和资源分配设置，并允许持久存储结果以便不同版本之间的基准比较。完整的测试报告可在nf-core网站上查看。该管道通过SRA、ENA或GEO ID下载FastQ文件并自动创建输入样本表。它还包括合并和重新排序的FastQ文件处理步骤，进行读取质量控制（使用FastQC工具），UMI提取（利用UMI-tools软件）以及适配器修剪等操作。

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RNA-seq分析流程：利用STAR、RSEM、HISAT2或Salmon进行转录组测序，并包含同工型计数及全面质量控制

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本流程采用STAR、RSEM、HISAT2或Salmon工具，执行高质量的RNA-seq数据分析，涵盖同工型表达量测定与严格的质控步骤。 nf-core/rnaseq 是一种用于RNA测序数据分析的生物信息学管道工具。该管道利用了一种工作流工具来跨多个计算平台便捷地运行任务，并且通过Docker容器简化了安装过程，确保结果的高度可重复性。发布后，自动连续集成测试会在从ENCODE项目联盟获取的完整数据集上进行。这些测试在AWS云基础设施上执行，以验证管道的有效性和资源分配设置，并允许持久存储结果以便不同版本之间的基准比较。完整的测试报告可在nf-core网站上查看。该管道通过SRA、ENA或GEO ID下载FastQ文件并自动创建输入样本表。它还包括合并和重新排序的FastQ文件处理步骤，进行读取质量控制（使用FastQC工具），UMI提取（利用UMI-tools软件）以及适配器修剪等操作。

RNA-DGE-Salmon-DESeq2：利用Salmon、tximport及DESeq2对FastQ文件进行差异表达分析

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本项目采用RNA-DGE-Salmon-DESeq2流程，通过Salmon量化转录本丰度，并借助tximport和DESeq2工具包从FastQ数据中开展差异表达分析。 RNA-seq技术是一种广泛用于研究基因表达变化的高通量测序方法，它能够提供大量关于转录本水平的信息。本教程将详细讲解如何利用Salmon、tximport和DESeq2这三个工具对FastQ文件进行差异表达分析。FastQ文件是RNA-seq实验后生成的原始数据，包含了测序得到的碱基序列。 Salmon是一款快速、准确的转录本定量工具，它使用基于准齐的量化方法，能够高效地处理大规模RNA-seq数据。Salmon通过索引参考转录组并采用精确的流式计算模型来估算每个样本中每个转录本的表达水平，这显著提高了速度和内存效率。在运行Salmon之前，需要准备一个参考转录组的索引以及每个样本的FastQ文件。接着，使用tximport将Salmon生成的估计量导入R环境中。tximport是一个R包，它允许将多个不同的转录本定量工具的结果整合到一个统一的数据结构中，便于后续分析。通过tximport，我们可以将Salmon的输出转换为DESeq2可接受的输入格式，包括基因ID、转录本长度和表达量等信息。 DESeq2是R中的一个流行包，专门用于RNA-seq数据的差异表达分析。它提供了统计建模和可视化工具，可以处理RNA-seq数据的生物学和技术变异。DESeq2的核心是基于负二项分布的模型，用于检测基因在不同条件下的表达差异。这个包还包括了大小因子的计算，以校正不同样本间的测序深度差异，以及多重测试校正，确保结果的可靠性。在运行DESeq2分析时，需要准备一个设计矩阵，描述实验的分组信息。例如，如果实验涉及两种条件且每个条件有三个重复，则设计矩阵会包括两列：一列表示样本编号；另一列表示对应的实验条件。DESeq2将根据这个矩阵进行方差分析，并找出在不同条件下显著差异表达的基因。整个流程通常包含以下步骤： 1. 预处理：构建参考转录组索引，质量控制FastQ文件。 2. Salmon量化：使用Salmon对每个样本的FastQ文件进行转录本水平的表达量估计。 3. 数据整合：利用tximport将Salmon输出转换为DESeq2可读格式。 4. 差异分析：在R环境中加载DESeq2，设定实验设计，并执行差异表达分析。 5. 结果过滤：根据调整后的p值和 fold change 进行筛选，找出显著差异基因。 6. 生物信息学富集分析：对差异基因进行GO富集分析、KEGG通路富集等，理解其生物学意义。 7. 可视化：利用如火山图、热图等图形展示差异基因的表达情况。此流程可能包括Snakemake工作流脚本和必要的配置文件。Snakemake是一个强大的生物信息学工作流管理系统，它使得复杂的分析过程自动化和可重复成为可能。通过解析这些规则可以了解每个步骤的具体执行细节，如命令行参数、输入输出文件等，并更好地理解和复现整个分析流程。 RNA-seq数据分析涉及多个工具和步骤的综合运用，从原始数据处理到最终生物学解释均需严谨对待。Salmon、tximport与DESeq2结合使用为RNA-seq差异表达分析提供了一条高效且可靠的道路。通过学习并实践此流程可以深入理解RNA-seq数据分析的核心内容。

PatchSeqTools: Patch-seq 转录组数据的质量控制与细胞类型分类

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PatchSeqTools是一款专为Patch-seq技术设计的数据分析工具，它集成了质量控制和细胞类型分类功能，能够高效处理转录组数据，帮助研究人员深入理解神经元的基因表达特征。 Allen Institute Patch-seq 文档和工具 Patch-seq 是一种强大的技术，能够对单个神经元进行多模式表征——包括电生理学、形态学和转录组学信息。艾伦研究所优化了这项技术以高效收集高质量数据，并在此存储库中提供了相关手稿链接、详细协议以及使用此技术的艾伦研究所论文等资源。此外，该仓库还包含一个 R 包，用于 Patch-seq 细胞的质量控制及细胞分类。详情请参考详细的 Patch-seq 协议文档，在其中可以找到有关缩放和高保真电生理学、形态学与转录组学的多通道表征方法的信息。相关的艾伦研究所资源还包括： - 艾伦研究所 Patch-seq 论文 - 鼠标视觉皮层数据集 - 人类 L2/3 细胞类型网络产品 - Morpho-Electric 数据库 - 单细胞 RNA 测序数据

单细胞RNA测序数据的分析（scRNA-Seq）

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简介：单细胞RNA测序(scRNA-Seq)技术能够解析复杂组织中每个细胞的基因表达情况，为生物学研究提供前所未有的详细信息。本专题探讨了如何有效处理和解读这些海量且复杂的单细胞转录组数据，以揭示细胞异质性和发育轨迹等关键问题。为期2天的单细胞RNA-Seq分析课程将涵盖从scRNA-seq实验获取的数据计算分析方法。我们非常欢迎所有有助于改进本课程的贡献！如果您在过程中遇到任何疑问、疑虑或困难，维护人员会尽力提供帮助。请熟悉我们的规定，并了解如何以正确的格式呈现本地课程内容以及编写新章节的方法。您可以查看当前列表来获得为该存储库做出贡献的想法。为了进行您的贡献，我们使用GitHub流，在相关章节中对此有详细解释。本课程的当前维护者是 [此处应填写维护者的姓名或联系方式] ，如果您想引用此课程，请向他们咨询。作者可以在“找到参与者列表”部分查看参与本课程的人士名单。

利用ChIP-seq和RNA-seq数据分析跨细胞系中转录因子与组蛋白修饰的共定位及动态变化

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本研究运用ChIP-seq和RNA-seq技术，深入分析了不同细胞系中转录因子与其靶基因调控区域的结合模式以及伴随的组蛋白修饰状态，揭示了两者在时空维度上的相互作用及其动态变化规律。背景：转录因子（TFs）与组蛋白修饰（HMs）之间的相互作用在基因表达的精确调控中扮演着关键角色。这些分子间互动的具体机制及其在正常生理状态及疾病中的动态变化目前尚未完全明了。随着RNA-seq和ChIP-seq等基因组学技术的发展，我们现在能够通过整合这两种类型的数据来研究TFs与HMs之间的相互作用。方法：本段落提出了一种综合分析管道，用于探究55个转录因子和11种组蛋白修饰的共定位情况，并利用了ENCODE项目提供的匹配ChIP-seq及RNA-seq数据。这些数据涵盖了人类GM12878和K562细胞系中的动态变化。结果：基于转录起始位点（TSS）附近的结合富集，我们将TFs与HMs分为三种类型，并提出了一组统计指标来表征它们之间的共定位模式。研究发现，在五个不同的细胞系中，Rad21、SMC3和CTCF表现出显著的共定位现象；GM12878中的高分辨率Hi-C数据进一步证实了这些因子在维持染色质三维结构中的作用。此外，我们还观察到在两个不同的人类细胞系（GM12878与K562）之间有17对TF-TF相互作用表现出高度的动态变化。这表明即使是在相似条件下，转录调控网络也可能存在显著差异。结论：通过整合ChIP-seq和RNA-seq数据的研究揭示了跨细胞系中转录因子和组蛋白修饰共定位及其动态变化的新见解，为理解基因表达调控提供了新的视角，并对未来的生物医学研究具有重要的指导意义。

转录组测序的分析流程

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转录组测序的分析流程涉及从原始数据处理到基因表达量计算、差异表达分析等一系列步骤，旨在全面解析生物体在特定条件下的转录状态。转录组测序分析流程主要包括数据预处理、基因表达量计算、差异表达基因筛选以及功能富集分析等步骤。首先对原始序列进行质量控制并去除低质量读段，然后使用比对工具将过滤后的reads映射到参考基因组上；其次根据比对结果统计每个转录本或基因的表达水平；接着通过比较不同实验条件下的样本数据来鉴定差异表达的基因；最后利用生物信息学软件进行GO注释和KEGG通路分析，揭示这些DEGs可能参与的生物学过程及信号传导途径。

TCGA RNA-seq数据ID转换

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本工具提供从基因组数据联盟（TCGA）获取的RNA测序（RNA-seq）数据中不同标识符之间的高效转换服务，助力研究人员深入分析肿瘤相关转录组信息。 TCGA（The Cancer Genome Atlas）是美国国家癌症研究所（NCI）与人类基因组研究所（NHGRI）共同发起的一项大规模项目，旨在通过基因组测序揭示不同类型癌症的遗传变异，并为癌症研究和治疗提供重要数据支持。在该项目中，RNA-seq技术对于理解基因表达水平、发现新型转录本及新基因以及深入解析癌症生物学过程至关重要。进行TCGA RNA-seq数据分析时，通常需要将基于ENSEMBL RNA ID的数据转换成更易读的gene symbol（基因符号）。这一过程中，可以利用多种生物信息学工具或数据库来实现ID转换。文中提到了几个关键资源：sangerbox在线ID转换器、R语言中的org.Hs.eg.db包以及人类基因命名委员会（HGNC）数据库。 Sangerbox ID转换器是一款便捷的在线工具，能够迅速将mRNA的ENSEMBL RNA ID转化为gene symbol。然而，它主要适用于mRNA数据，在处理非编码RNA如miRNA或lncRNA时效果可能不佳。 org.Hs.eg.db包是R语言中Bioconductor项目的一部分，包含大量人类基因注释信息，并可用于转换ENSEMBL RNA ID为gene symbol。不过文中提到使用此工具时常会遇到匹配不准确的情况，可能是由于数据库本身的信息局限性或操作不当所致。 HGNC数据库作为官方的人类基因命名和符号分配资源库，则提供了更为全面的基因相关信息，包括别名等额外信息。与org.Hs.eg.db包相比，在利用该数据库进行ID转换时可以得到更多且准确的结果：文中提到使用HGNC数据库能够成功转换36978个ENSEMBL ID，而使用org.Hs.eg.db包只能处理24125个。实际操作中，作者通过R语言代码实现了TCGA肝癌RNA-seq数据的ID转换。首先利用data.table包读取原始数据，并结合HGNC数据库和org.Hs.eg.db的数据进行一系列函数调用完成ID转换工作。在此过程中还特别强调了文件整理与合并的重要性。最终结果被输出至名为liver_FPKM.txt的新文件中，而文中提到的“黄色部分”可能指的是关键步骤或代码段落。作者采用韦恩图来直观展示并比较两种工具（HGNC和org.Hs.eg.db）在ID转换上的表现差异及其各自的优缺点。总的来说，在TCGA RNA-seq数据处理时需要根据具体需求选择合适的生物信息学资源，包括Sangerbox ID转换器、R语言中的org.Hs.eg.db包以及人类基因命名委员会（HGNC）数据库等工具来完成有效的ID转换工作。

RNA-seq数据的分析实用技巧（2015）

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本课程介绍RNA-seq数据分析的基本方法和实用技巧，涵盖2015年最新的技术进展与应用实例。适合生物信息学初学者及研究人员参考学习。 RNA-seq数据分析实用方法涵盖了该领域的各个方面。

利用MATLAB进行系统阻尼的测量与分析（含程序及数据）

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本研究运用MATLAB软件对机械系统的阻尼特性进行了详尽的实验测量和数据分析。文中不仅提供了详细的实验步骤、源代码和原始数据，还探讨了不同阻尼条件下的系统响应，并提出了优化建议。通过该工具，读者能够深入理解并掌握系统阻尼特性的评估方法。参考该博客中的内容可以了解二阶系统固有频率、阻尼分析的具体原理，并且能够获取到完整的程序以及实验采集的数据，从而按照示例一步步实现相关分析。

RNA-seq、FPKM及Cuffdiff

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简介：RNA-seq是一种通过高通量测序技术分析转录组的方法；FPKM是衡量基因表达水平的标准指标；Cuffdiff用于比较不同样本间的差异表达。 RNA-seq是转录组测序技术，用于分析细胞内mRNA、非编码RNA等多种RNA的表达情况。该技术通过高通量测序手段获取并解析这些RNA的信息。 RNA-seq的主要步骤包括：首先分离出所需的RNA；然后将提取出来的RNA打断成小片段；接着进行反转录反应，即将RNA转化为DNA形式；最后采用类似DNA测序的方法对转化后的DNA序列进行测序分析。通过这样的流程可以得到不同基因在特定条件下的表达水平。为了获取每个基因的表达量信息，需要把从样本中获得的所有读段（reads）与参考基因组比对。如果某个基因对应的读段数量较多，则说明该基因在此条件下具有较高的表达丰度。