一般从公司拿到单细胞测序原始数据是这样的： ?...image.png 因此第一步就需要把这些数据按照I1 R1 R2 用zcat追加起来 for i in `ls rawdata/Day1/*gz|cut -d '/' -f3 | cut -d '_'...zcat rawdata/Day1/${i}_R2_001.fastq.gz >> mergedata/Day1/Day1_S1_L001_R2_001.fastq done cellranger的数据输入为存储数据的文件夹...#注释文件 --transcriptome=cellranger_rn6 \ --sample=Day1 \ --localcores=10 从cellranger得到表达矩阵就可以导入Seurat分析啦
而单细胞测序技术的发展，为我们对细胞群体内的异质性和发育分化轨迹研究提供了新的方法。今天我们就跟随王老师一起来看一下BD SeqGeq™之单细胞测序数据拟时序分析。 ? 什么是拟时序分析？...实际上，单细胞转录组测序的每个细胞都处在某个特定的分化状态，因此可将每个细胞都看作整个连续分化发育程序中的快照。...BD SeqGeq™ 支持拟时序分析 BD SeqGeq™目前将Monocle v2.0整合为插件。...下面就为大家详细展示如何在SeqGeq™中获取Monocle以及使用它进行拟时序分析。...Monocle运行结束后，会生成一系列的结果图形和数据表格。
简介 大多数肿瘤基因组综述类文章，对于数据分析部分只是介绍了基础分析部分，也就是从原始的 fastq 文件通过质控、比对、GATK流程、Call 变异最后得到 vcf 文件和拷贝数变异的结果就结束了。...最初TMB通过全外显子测序（WES）进行检测表征，其本质上认为基因突变仅限于外显子（编码区）；后来也有很多文章基于特定 Panel 数据评估 TMB，或者基于 ctDNA 数据评估 bTMB等，原理都一样...但是用于分析局部拷贝数变异显著性的软件，常用的就 GISTIC 软件，它是基于一组样品数据（WGS or WES）来分析局部显著拷贝数情况，即可以寻找显著性缺失和扩增的 gene 和区域，并将结果可视化的分析工具...肿瘤纯度和倍性评估 通常来说，对肿瘤组织进行测序，往往是一个混合样品，既包括肿瘤细胞也包括正常细胞，因此需要进行肿瘤纯度 purity 的评估。...当从混合样品中提取 DNA 进行测序后，得到的也是一个混合样品的结果。肿瘤不一定是单纯的二倍体了，其本身异质性高，直接分析拷贝数变异，得到的结果并不准确，评估肿瘤倍性 ploidy 也更加必要。
做生信的童鞋想要学习 Docker，或者使用 Docker+Pipeline 封装自己的一套数据分析流程，相信一定不能错过胡博强老师在2017年写这篇《[Docker]使用阿里云 + Docker 分析高通量测序数据...根据教程+tangEpiNGSInstall 仓库提供的原始测试数据，本人这两天测试跑了一下，发现了一点点小问题。...hgdownload.soe.ucsc.edu/goldenPath/${ref}/database/rmsk.txt.gz bwa index（db02.RefIndex.sh）非常耗时，个人一个4核16G配置的服务器也跑了大约
对多种测序平台的测序数据进行差异表达基因（DEG）分析
很多小伙伴手头有生信数据分析，但苦于没有服务器，没法完成自己需要的数据分析，特别是处于学习阶段的同学。这里，向大家推荐一下使用腾讯云CVM服务器，按量计费进行数据分析。...但是现在无处不在的云服务，让我们可以享受随开随用的便利，在使用时间短的情况下，可以节约成本和时间，特别是如果有些数据库的文件在国外的情况下，由于出境带宽有限，使用一台物理位置在中国香港的腾讯云服务器可以节约大量的数据下载和软件安装步署时间...，更加专注于数据分析。...1.开通云服务器 首先，估计一下自己的数据所需要的计算能力，对于我手上的16S V4测序数据，一般只需要8核心16G内存就足够了，于是我就开一个这样配置的云服务器。...如果哪天腾讯云可以提供一些常用生物公共数据库的国内镜像，就像系统镜像一样，我们的数据分析会更加方便，节约时间和成本。
无服务器云函数（SCF）是腾讯云提供的Serverless执行环境，也是国内首款FaaS(Function as a Service，函数即服务) 产品。...云函数既然以函数这两个字来命名，其应用场景也是跟函数是极为相似的，即对一段数据执行函数计算然后进行输出。...批量计算主要是为了处理大数据而设计的，其最关键的技术是可以对原始数据进行分片而将分片的数据分配到不同的节点进行处理，而云函数本身尽管可以并发执行，但是其处理的一般为流数据，数据量相对较小，耗时也相对较短...我们就以一个真实的数据来把玩一下腾讯云无服务器云函数，让大家能更好的理解云函数。...，数据库等应用层对象而完全不需关心服务器，网络等基础资源，简化了很大一部分人为操作。
需要下载的数据有：表达数据，临床信息）差异分析 （常用的方法：edgeR / DESeq2 / limma。...https://www.jianshu.com/p/46b048220b88 只需认准count数据即可，自己的数据还是公共数据、数据库、背景知识均不影响差异分析。...其他来源的转录组数据和TCGA的转录组数据的差别？整理输入数据的过程不同，差异分析无差别。数据下载方式不同，是否是count矩阵，行名需要是基因名，分组信息如何获取。...数据库中找T-N的数据做差异分析，差异基因在TCGA里面继续分析。...三大R包差异分析输入数据都是count矩阵和对应的分组信息。
对于公共测序数据的分析，好多二代测序的数据都储存在 [[GEO数据库介绍]] 以及 SRA 这样的平台。...之前介绍过的 [[ARCHS4-公共二代测序数据下载数据库]] 就是把 GEO 的很多 [[RNA-seq]] 的数据进行了统一重新分析最后组合成一个大型数据集。...其中目前人类当中就包括 617832 个测序数据样本 ---- 数据库使用 作为一个储存大量测序数据集的平台，主要的功能就是下载经过处理的 RNA-seq 的数据。...主要还是用来下载 RNA-seq 经过处理后的 Count 数据。一般来说测序数据从 Faseq 到 Count 需要很大的计算资源的。如果能得到 Count 数据。后续的就很容易分析了。...比如想要做差异表达分析就可以直接把数据上传到： [[DEApp-差异表达分析工具]] 进行分析即可。如果还想一站式的进行GO以及相互作用这些的则可以使用：一站式表达谱数据分析
但是目前中文平台中关于BD公司的单细胞测序介绍较少，暂无完整的中文分析教程，今天我们来分享全流程的BD单细胞测序数据分析。...BD：BD公司的单细胞测序技术采用了特殊的芯片和试剂盒，测序数据通常需要通过BD公司提供的分析软件进行预处理，包括数据质控、细胞识别和基因表达估计等步骤。...10x：10x Genomics提供的单细胞测序技术通常使用其独特的微流控芯片和试剂盒，测序数据可以使用10x Genomics提供的Cell Ranger等分析软件进行预处理。...如果你对BD的预处理比较感兴趣，可以参考：BD单细胞测序手册 本篇推文的上一集内容：BD单细胞转录组分析怕不是一个笑话吧 GSE201088 下载数据 首先我们下载数据 1 geo里面数据存放如下 2...4.BD的中文教程确实少，BD想推广的话，不妨多搞一些教程和示例数据给大家分析分析。 5.由于第一次处理BD的数据，或许是我对本数据集的处理有问题，如有错误，请指教！
本着“三百六十行，行行转生信”的崇高宗旨，基础科研、生物学出身的小编在今年成功进入生信圈，入坑的时候才发现贵圈真的是太乱了，不仅要敲的了代码，跑的了数据，而且跨行不太成功的我还要怒扛鱼饲料、单刀斩鲤鱼。...有些同学就比较好奇，既然叫做二代测序，那就是还有一代测序喽？当然了，接下来我就一代测序与二代测序原理的差别简单梳理一下，这样你就知道长江后浪推前浪，一代更比一代强。...一代测序 第一代测序是由生物化学家桑格（Frederick Sanger）发明的，因此被称为桑格法测序，也被称为“双脱氧测序”。为什么称为“双脱氧测序”呢，这主要是基于它的测序原理。...二代测序 第二代高通量测序也称为下一代测序技术，相比于第一代测序通量更高、速度更快、成本更低，主要有样本制备、文库构建、测序反应等过程。...然后从互补链上开始进行“read2”的测序，测序原理同“read1”测序原理相同。
image.png 下载的时候也可以指定数据类型 prefetch --type fastq -O ./ SRR8502595 但是好像不管用，还是sra格式的数据 -O 指定下载文件的存储位置 小麦做...GO富集分析 找到了一个在线工具，直接上传 geneid 就可以 , 链接是 http://wheat.cau.edu.cn/TGT/m3/?...image.png 没太看明白论文的研究内容是啥，还得多看几遍 说回富集分析 ?...image.png 这个看起来好像是shiny应用，出结果还能画图，但是结果图不太好看的话，我们可以自己来画，模仿clusterProfiler的结果 如何画有时间再来研究吧 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本...小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记
我前面的甲基化教程主要是针对450k这样的芯片，所以champ流程就绰绰有余，很多小伙伴在咱们后台咨询甲基化测序数据分析，恰好最近实习生投稿: 下面是去年实习生的分享 methylKit是一个用于分析甲基化测序数据的...R包，不仅支持WGBS，RRBS和目的区域甲基化测序，还支持oxBS-sq,TAB-seq等分析5hmc的数据。...其核心功能是差异甲基化分析和差异甲基化位点和区域的注释。 主要步骤包括数据描述性分析，聚类、样品质量可视化、差异甲基化分析和注释特征等功能。...需要注意的是不同的文件形式使用不一样的函数 1.1 纯文本数据(methRead) # BiocManager::install('methylKit') # library(methylKit) file.list...methylation percentage per base for sample: ctrl1 # nolap # TRUE：SAM/BAM file has paired-end reads双端测序
一、测序数据比对 高通量测序数据分析一共有测序数据分析主要有两条路径：一条是进行基因组拼接，得到基因组序列；另一条则是不经过拼接，直接与参考序列进行比对。...由于拼接基因组需要消耗较多的计算资源，目前很多分析主要采用测序数据比对的方式。例如变异检测，RNAseq，甲基化检测，病原微生物鉴定等。...因此，测序数据比对是高通量测序分析中最核心的操作。 二、数据比对的意义 测序数据比对到参考序列上，得到一种“堆叠”的效果。这种效果是将测序数据比对到参考序列上。...利用比对结果进行变异检测 2.3 基因表达量计算 基因表达量属于表达分析，将 RNAseq 测序数据与参考序列进行比对，然后结合基因位置信息即可根据覆盖度情况判断每个基因的表达信息。...3.1 短读长 reads 比对 随着以 illumina 为主的高通量测序技术的流行，短序列比对成为二代测序分析中的核心分析，短序列比对也就是将测序得到的短片段再回帖到基因组上，这个过程也被称为
#options(clusterProfiler.download.method = "wget")getOption("clusterProfiler.download.method")# 读取差异分析结果...="normal",2]DEG <- as.character(na.omit(DEG))head(DEG)## ===GO数据库, 输出所有结果，后续可根据pvalue挑选结果ego_CC <- enrichGO...width = 8, height = 10)ekegg <- data.frame(ekegg)write.csv(ekegg,'result/6.enrichKEGG.csv')## === 其他数据库通路...<- data.frame(my_path)write.csv(my_path,"result/6.enrich_HALLMARK.csv") 3.功能富集 GSEA &GSVAGSEA：基因集表达分析总共有
全外显子利用特定的芯片捕获外显子区域进行测序，在这个思想的基础上进一步延伸，如果只关注与疾病或者特定表型相关的某些基因，只需要针对这些区域进行测序就可以了。...其中，针对某种特定疾病或者表型，将相关的候选基因集中起来，只针对这些基因进行测序，就是通常所说的panel测序。...目的区域靶向测序更加的经济高效，可以实现500到1000X， 甚至更高的测序深度，有助于发现罕见变异，挖掘疾病相关基因，在临床研究中应用广泛。...CLAMMS CoNVaDING DECoN CNVkit SeqCNV 所有的工具都是基于read depth的分布来预测CNV,利用平均测序深度300X的模拟数据，测试结果如下 ?...考虑到每个软件都有自己的限制，综合多款软件的结果来进行分析，不用个数的最佳软件组合汇总如下 ?
主要利用抗原抗体特异性结合的原理，将抗体偶联染料可被流式细胞仪器识别，最终将蛋白质表达量转为数据，供我们分析。 没有完美的技术，只有不断的探索新的突破。...单细胞测序技术 根据取样的不同，单细胞测序技术分为单细胞转录组测序技术和单细胞空间转录组测序技术，当然还有更加的细分，比如smart seq2，ATAC等，我们这里只介绍符合10x规范的单细胞数据分析，...单细胞转录组测序 单细胞转录组测序顾名思义就是基于单个细胞的转录水平的测序，利用的原理就是经典的油包水检测原理，将细胞打散然后进行耽搁细胞的建库分析。...单细胞数据分析 实际上目前单细胞测序基本都是商业公司上门处理和检测的，并且一般会给出常规分析报告。所以后续的重中之重就是放在测序数据的分析上。我会在后面分步骤的一个个来说明。主要如下： 1....单细胞测序计算环境配置（测试环境，你可以加VX：cll7658获取，已经预装所有程序） 2. 单细胞数据获取（自测数据以及五花八门的数据库下载数据的整理和清洗） 3.
一、质控 fastqc数据质量评估 —— fastqc图片图片不是多有参数都有长参数和短参数两种形式；大小写敏感目标：使用fastqc对原始数据进行质量评估图片用vim将命令写入脚本qc.sh，运行脚本图片图片...# 激活conda环境conda activate rna# 连接数据到自己的文件夹# 如果上面做习题的时候已经链接过来，无需再次链接cd $HOME/project/Human-16-Asthma-Trans...fq_dir}/SRR*.fastq.gz >${fq_dir}/qc.log# 报告整合$multiqc $outdir/*.zip -o $outdir/ >${fq_dir}/multiqc.log数据质控的基本数据分析图片图片图片图片随着测序读长变长...fastq.gz ${rawdata}/${name}_2.fastq.gz "done图片jobs具有当前窗口时效性，只能看见当前窗口进行的任务，但ps可以看到其他窗口进行的任务图片三、fastp 数据过滤样本量很大的时候使用图片图片图片
LEfse分析定义 LEfse分析即LDA Effect Size分析，可以实现多个分组之间的比较，还进行分组比较的内部进行亚组比较分析，从而找到组间在丰度上有显著差异的物种（即biomaker）； 主要是通过非参数因子...Step3：线性判别分析（LDA）对biomarker进行评估差异显著的物种的影响力（即LDA score），最终获得biomarker。第三步：基于第二大步的数据，绘制各种图片。
转录组测序数据的基础分析通常包括以下几个主要步骤： 质量控制（Quality Control）：对原始测序数据进行质量评估，检查测序质量指标如序列长度分布、测序错误率等，确保数据的准确性和可靠性。...重复性分析（Reproducibility Analysis）：对于多次重复测序实验，评估数据的重复性和一致性。...实验设计带来的高级分析 时间序列分析（趋势分析） WGCNA（基因划分组别） 亚型分析（样品划分组别） 去卷积细胞比例构成推断（依赖于单细胞参考数据集） 转录组测序数据本身的高级分析 可变剪切（Alternative...转录本组装（Transcript Assembly）：对于没有参考基因组的物种或新基因的转录组测序数据，转录本组装是一个重要的分析步骤。...该分析通过对测序数据进行拼接和组装，重建转录本的序列，并得到转录本注释信息，以便后续的差异表达分析和功能注释。
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