Small RNA-polymRNA：小RNA与多核糖体测序数据分析处理-ITADN社区

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Small RNA-polymRNA项目专注于开发针对小RNA和多核糖体复合物的高通量测序数据的分析方法，旨在深入研究基因表达调控机制。用于处理和分析小RNA和多核糖体测序数据的脚本。使用WBcel235进行注释。依赖关系： - fastQC（v0.11.9） - cutadapt（v2.10） - bowtie2（v2.3.4.3） - samtools（v1.11） - miRDeep2（v2.0.1.2） - FeatureCounts（Subread，v2.0.0） - edgeR（v3.11） - biomaRt（v2.46.0）管道：小RNA序列秀丽隐杆线虫基因组注释：C.elegans.WBcel235.96.gtf.gz 秀丽隐杆线虫参考基因组：未提供具体文件名成熟的秀丽隐杆线虫miRNA：未提供具体文件名处理流程包括： - fastQC（1）.sh ：读取质量的初步评估 - cutadapt（1）.sh ：删除序列适配器 - fastQC（2）.sh ：评估适配器移除后的读取质量

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。

flair: RNA全长异构体分析

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RNA全长异构体分析专注于研究和解析生物体内复杂的RNA分子变异形式，通过先进的测序技术和计算方法，揭示RNA在基因表达调控中的重要作用及其生物学功能。 FLAIR（RNA的全长替代异构体分析）用于校正、定义同工型并进行嘈杂读段的替代剪接分析。它主要用于纳米孔cDNA、天然RNA和PacBio测序读取数据中。目录示例文件提供了相关参考。概述：FLAIR可以与短时读数的数据一起运行，以提高长时读数拼接点的准确性。通过使用多个对齐步骤和拼接位点过滤器，FLAIR能够增强根据嘈杂数据定义同工型的信心。该工具设计用于识别Tang等人在2018年论文中提到的纳米孔数据中的细微剪接变化。建议首先将校正后的读取psl或bed文件合并在一起，在进行天赋崩溃之前完成异构化组装，然后才对所有样品进行处理。创建同工型参考之后，后续步骤会分别将每个样品的读数分配给组合组件的同工型，以便于下游分析。此外，请注意可以使用kentUtils工具（如bedToPsl或pslToBed）来转换文件格式。

RSCS：结合RNA-seq与小RNA-seq的策略

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RSCS是一种创新策略，它巧妙地融合了RNA-seq和小RNA-seq技术，为全面解析基因表达调控网络提供了强大工具。 RNA-seq和小RNA-seq是现代生物信息学中的两种重要高通量测序技术。RNA-seq主要用于全面分析细胞或组织的转录本表达水平，并揭示基因表达谱；而小RNA-seq则专注于研究长度为20-30个核苷酸的小分子非编码RNA，如miRNA、siRNA和piRNA等。在生物学研究中，这两种技术通常单独使用。然而，各自提供的信息有限。RSCS（即RNA-seq与小RNA-seq的组合策略）是一种创新方法，旨在通过整合这两类数据提高转录组注释的精度和深度。这一策略特别适用于哺乳动物样本的研究，因为它们具有复杂的基因组结构、多样化的转录本以及非编码RNA在调节生理过程中的重要作用。 RSCS计算流程通常包括以下步骤： 1. 数据预处理：使用工具如FastQC检查原始测序数据的质量，并通过Trimmomatic或Cutadapt去除低质量读段和接头序列。 2. 对齐：使用STAR、HISAT2 或 Tophat2 等对RNA-seq数据进行基因组对齐，小RNA-seq则通常用Bowtie2或miRDeep2与已知的小RNA数据库比对。 3. 转录本组装：对于RNA-seq数据，可以使用Cufflinks、StringTie 或 TransABySS等工具进行转录本的组装工作。 4. 定量分析：利用DESeq2、edgeR或Cuffdiff识别基因和转录本在不同条件下的表达差异。 5. 小RNA功能分析：通过miRDeep2、sRNAbench或TargetScan来鉴定小RNA的功能及预测其靶标基因。 6. 结合分析：将来自RNA-seq与小RNA-seq的数据整合，采用Bioconductor软件包或者自定义脚本发现新的剪接变异体、未注释的转录本以及非编码RNA的作用机制，并探究miRNAs和mRNAs之间的相互作用。 7. 功能富集分析：使用GOseq、DAVID或Enrichr等工具进行基因功能及通路富集分析，以解释所识别到的基因或者转录本的功能意义。通过编写Shell脚本来自动化这些步骤可以提高效率并确保一致性。RSCS策略能够为复杂哺乳动物转录组提供更全面和精确的信息解析能力，并有助于深入理解调控网络及其在疾病研究、药物靶点发现以及生物标志物鉴定中的应用价值。

ExceRpt：针对small RNA-seq 数据集的预处理、过滤、比对及报告工具

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ExceRpt是一款专为small RNA-seq数据设计的高效分析工具，提供从数据预处理到结果报告的一站式解决方案。摘录的小RNAseq流水线用于对smallRNA-seq数据集进行预处理、过滤、比对和报告的软件。作者支持： Rob Kitchen，可通过电子邮件联系：r.r.kitchen@gmail.com 内容包括： - exceRpt_smallRNA：此编排设计了单个smallRNA-seq样品的处理、过滤和比对。该脚本是一个makefile。 - mergePipelineRuns.R：此脚本将包含一个或多个包含上述管道输出的子目录或zip文件的目录作为输入。通过这种方式，可以合并来自1个或多个smallRNA-seq样品的结果，生成多个QC图，并将读数计数归一化以备后续聚类和/或差异表达分析。有关如何使用该软件的说明，请参见exceRpt主页。安装： - exceRpt_smallRNA：需要许多依赖关系，这些依赖关系要求用户具备一定的UNIX知识。

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Vienna RNA软件预测RNA二级结构

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本研究使用Vienna RNA软件对RNA分子进行二级结构预测，分析碱基配对规律，为深入理解RNA功能及设计人工RNA提供理论基础。本段落探讨了使用维也纳RNA包进行RNA二级结构分析的方法。通过该工具可以有效地预测并研究RNA分子的折叠方式及其生物学功能。 Vienna RNA Package提供了一系列强大的算法和软件，帮助研究人员更好地理解复杂的生物信息学问题，特别是在核酸序列的研究方面具有重要应用价值。

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。

viRome：一个为病毒小RNA序列数据分析而设计的R代码包- 开源

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viRome是一款专为分析病毒小RNA序列数据而设计的开源R语言软件包。它提供了丰富的工具和函数，以帮助研究人员高效处理、统计及可视化相关研究数据。 viRome是一款基于R语言的开源软件包，专门用于处理和分析病毒小RNA（viral small RNA, vsRNA）序列数据，在生物信息学领域具有重要意义。该工具帮助研究人员高效地清洗、比对、注释及可视化这些复杂的数据集，从而揭示潜在生物学信息。 viRome的主要功能如下： 1. 数据预处理：提供一系列工具用于去除低质量读段、接头序列和非病毒序列等干扰因素，确保后续分析的准确性。 2. 序列比对：支持将vsRNA序列与已知的病毒基因组数据库进行比对，以识别可能来源的病毒种类。 3. 注释及统计：基于比对结果为每个序列添加注释信息（如来源病毒、定位区域等）并执行统计分析，例如计算每种病毒的丰度和探索不同样本间的差异性。 4. 可视化展示：包含多种图表工具帮助用户直观地呈现vsRNA分布情况、长度频率以及各类别病毒的数量变化趋势。 5. 动态交互功能：允许用户通过调整参数实时查看分析结果的变化，有利于深入探究数据背后的模式和规律。 6. 兼容性支持：viRome针对不同版本的R语言有不同的兼容需求。对于使用较旧版（如2.x系列）者推荐采用0.7或更低版本；而对于新版（3.x及以上）则建议安装0.8或更新版本，以利用新特性带来的性能改进。 7. 开源社区贡献：作为开源项目，viRome的代码库公开透明，允许用户根据个人需求进行定制化开发。同时鼓励开发者分享优化方案和新增功能点来共同推动软件迭代升级。总的来说，viRome为病毒小RNA的研究提供了强大而全面的支持工具，在学术研究及临床应用中均能显著提高工作效率并促进对病毒感染机制及其宿主响应的理解。使用者可根据自身环境选择合适的版本，并参考官方文档与示例进行学习实践以充分发挥其效能。

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。

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Small RNA-polymRNA：小RNA与多核糖体测序数据分析处理

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