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使用featureCounts进行定量分析

featuresCounts软件用于统计基因/转录本上mapping的reads数,也就是用于raw count定量。 该软件不仅支持基因/转录本的定量,也支持exon, gene bodies, genomic bins, chromsomal locations等区间的定量。 在定量的时候,支持对单个feature 定量(对外显子定量), 也支持对meta-feature 进行定量(对基因进行定量)。 features 支持对单个样本定量,还支持对多个样本进行归一化。 这个软件最大的特点就是运行速度非常快,几分钟就可以运行完一个样本的定量。 ·end· —如果喜欢,快分享给你的朋友们吧—

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如何区分数据是定性数据还是定量数据

定量数据可以用来问“多少”的问题,生成结论性的信息。 可以通过以下方式生成定量数据: 测试 产品数据指标上报 实验 调查等 产品团队更加依赖定量数据,因为它更加可靠,更加接近客观事实。 定量数据的优点:具体的、易于沟通的、高可靠性的。 04 那种类型的数据更适合数据分析? 定性数据几乎被视为非结构化数据或半结构数据,这种数据类型格式松散,结构很少。 因此无法使用传统的方法收集和分析定性数据。 理解定性数据可能既费时又费钱,但是也有一些方法可以构建这些数据。NoSQL(非关系型数据库)的兴起使定性数据的搜集和存储变得更加易于管理。 现在许多数据的BI系统和可视化平台为我们提供了存储、收集和分析定性数据的方法。 定量数据几乎被视为结构化数据,这种类型的数据以某种格式化,可以存储在关系数据库中快速组织和搜索。 结构化数据最常见的例子如电子表格中的数字和值。 定量数据和定性数据是相辅相成的,因此通常首选定量数据进行数据分析。将软数据和硬数据结合,软硬结合可以使我们做出正确的假设并获得正确的见解。

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    quanTIseq:肿瘤浸润免疫细胞定量分析

    quanTIseq基于反卷积算法,利用bulk samples的RNA_seq数据,可以对肿瘤样本中不同种类免疫细胞的组成进行预测,支持以下10种类型的免疫细胞 B cells Classically T cells CD8+ T cells Regulatory CD4+ T(Treg) cells Dendritic cells 该软件设计成pipeline的形式,直接输入样本对应的测序原始数据 ,进行预处理,定量,免疫细胞组分预测,数据分析流程示意如下 ? 分成以下3个模块 预处理,使用Trimmomatic处理原始测序数据,去除adapter和低质量碱基 基因表达定量,使用kallisto软件进行定量定量的方式为TPM 细胞组分预测,该软件的核心,利用反卷积算法预测样本中不同细胞的比例 通过该软件可以方便的分析肿瘤样本的免疫细胞浸润情况,进一步结合生存分析可以从肿瘤免疫微环境中筛选相关的biomarker。

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    使用htseq-count进行定量分析

    对于python的包,通过pip可以方便的进行安装,代码如下 pip install HTSeq HTSeq提供了许多处理NGS数据的功能,htseq-count只是其中进行定量分析的一个模块。 对于转录组数据而言,feature指的是exon, 而meta-feature可以是gene, 也可以是transcript。 进行定量分析需要以下两个文件 比对的BAM/SAM文件 基因组的GTF文件 对于双端数据,要求输入sort之后的BAM文件。 ,也支持exon等单个feature的定量。 所以更加推荐使用featurecounts来定量。 ·end· —如果喜欢,快分享给你的朋友们吧—

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    转录组分析 | 使用RSEM进行转录本定量

    接下来,我们需要使用RSEM进行转录本定量。 RSEM wget -c https://github.com/deweylab/RSEM/archive/v1.3.1.tar.gz ## 安装 RSEM make make install 在开始定量前 构建好索引后,就可以开始定量啦! reference_name out_prefix --paired-end:表示输入的数据为双端测序数据。 genes.results和isoforms.results分别是基于基因和转录本水平的定量结果。 ?

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    【操作篇】荧光共定位的定量分析

    因此,我们需要对这种共定位关系进行定量分析。 今天的文章主要从操作上做出说明,之后将会从测量原理、分析、后期组图上系统地说明。 ---- 图文步骤 1. (数据是基于以上散点图进行回归分析,得到的皮尔逊相关系数为0.919032,重叠系数R为0.932092,接近1,说明红绿通道散点相关性极强!) ? 7.总结一下,操作后我们得到红绿通道散点图、皮尔逊相关系数以及重叠系数,这三个要素是报告荧光共定位分析的最重要的数据,必须在论文中报告。 下期预告:测量原理和分析 往期推荐阅读: 各种细胞器典型标记物。 什么是荧光原位杂交(FISH)? 如何降低荧光实验的自发荧光?

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    如何对荧光共定位进行定量分析

    因此,我们需要对这种共定位关系进行定量分析。 今天的文章主要从操作上做出说明,之后将会从测量原理、分析、后期组图上系统地说明。 ---- 图文步骤 1. (数据是基于以上散点图进行回归分析,得到的皮尔逊相关系数为0.919032,重叠系数R为0.932092,接近1,说明红绿通道散点相关性极强!) ? 7.总结一下,操作后我们得到红绿通道散点图、皮尔逊相关系数以及重叠系数,这三个要素是报告荧光共定位分析的最重要的数据,必须在论文中报告。

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    R tips:EBImage用于定量分析细胞荧光图

    本文使用EBImage完成对一组细胞荧光图的定量分析数据使用EBImage内置的测试图片。 display(paintObjects(nmask, cells, col="red")) 泰森多边形分割单细胞 可以使用propagate来对胞质进行单细胞分割,从细胞核位置到细胞质位置进行分析 paintObjects(cmask, cells, col='#ff00ff') segmented <- paintObjects(nmask, segmented, col='#ffff00') 定量 2021第二期_生信入门班_微信群答疑整理,以及 2021第二期_数据挖掘班_微信群答疑笔记

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    详解CPM定量方式

    在edgeR中,提供了一种名为CPM的定量方式,全称为count-per-millon。 在前面的文章中我们介绍了edgeR提供的TMM归一化算法,CPM这种求相对丰度的思想,虽然也是一种比较简单的归一化方式,但它并不用于差异分析之前的归一化。 edgeR中,利用CPM的定量结果,对低表达量的基因进行过滤,代码如下 countData <- count[apply(cpm(count), 1, sum) > 2 , ] 利用相对丰度的加和进行过滤 需要注意的是,我们只是用CPM来过滤基因,而后续分析还是基于raw count的结果,因为只有raw count是基于负二项分布的。 2. 差异分析的MA图 MA图是差异分析常用的可视化手段之一,横坐标为基因在两组样本中的均值 , 纵坐标为Fold change, 就是两组表达量的倍数。

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    工业视觉中如何定量分析镜头光学性能

    工业视觉中如何定量分析镜头光学性能 1、MTF的理解 如果不知道MTF可以点击看下 MTF (调制传递函数) 光学传递函数(OTF)包括调制传递函数(MTF)和相位传递函数(PTF)两部分,其中MTF代表物像频谱对比度之比 MTF解释了镜头的分辨率和对比度之间复杂的关系,它直接、定量、客观地表述了光学系统的成像质量,是目前公认的分析镜头解像能力比较科学的方法。 MTF测量法作为评定光学系统成像质量的一种方法,不像目视星点检测和分辨率测量法,测量结果很大程度上取决于观察者的分辨差异,MTF测量法能给出定量的判断;而且,在相同的测试条件下,镜头的MTF可以与设计的 以点光源为例,点源目标经过被测透镜后形成艾里斑,由于点光源成像后的图像非常小,如果采用CCD直接采集点光源的成像,不利于图像的分析处理,会降低系统的测试精度。 图像处理系统读取图像沿艾里斑直径方向上像素点的灰度值,可以将每行像素点的灰度值数据作为所测得的光通量,用得到的光强分布结果求解光学传递函数。

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    使用EzReson进行化学共振分析(1):定量的共振理论

    其原因大概因为定量的共振分析一般需要通过价键(Valence Bond,VB)理论[2]计算来实现,以获得各共振结构的贡献比例、相对能量以及共振能等信息,而价键理论的计算比当前普遍使用的密度泛函理论(DFT 因此,一个比较好的解决思路是:首先进行快速高效的DFT计算,然后在DFT波函数的基础上进行定量的共振分析。根据这一思想,人们提出了两种不同的定量共振分析的理论,下面就先简要介绍一下。 1. 基于密度矩阵的共振理论(DMRT)与自然共振理论(NRT) 顺便介绍一下另一套定量共振分析理论——自然共振理论(Natural Resonance Theory,NRT),它是在量子化学圈中长期流行的共振分析理论 WFRT共振分析的一些高级应用可用来解决诸如预测苯的取代基效应、衡量氢键强度、分析Diels–Alder反应中电子流向等较复杂的化学问题(详见文献[4])。 本篇主要介绍了定量的共振理论。 后面我将通过一些具体实例来介绍一下如何使用EzReson程序进行定量的共振分析。 参考文献: [1] D. G. Truhlar, J. Chem.

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    基于Salmon的转录组批量定量流程和差异分析

    继续前文:基于Salmon的转录组定量流程 循环定量多个样品的表达量 整理样本信息表,命名为sampleFile,内容如下: Samp conditions individual untrt_N61311 DESeq2差异基因鉴定 找到Salmon的输出文件并压缩起来,用于下载到本地进行差异分析。 quant.sf 获得基因和转录本的对应关系,获取基因的表达量 # 如果没有GTF文件,可以用其他文件,只需获取转录本和基因名字对应关系就可以 # 如果不知道对应关系,也可以把每个转录本当做一个基因进行分析 然后下载sampleFile、GRCh38.tx2gene、salmon.output、quant.sf.zip文件到本地进行下游分析。 具体差异基因鉴定可参考高通量数据中批次效应的鉴定和处理 - 系列总结和更新。

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    【探索】肝细胞肥大图像之定量分析(一)

    肝细胞肥大的分析难点? 正所谓,心中了了,眼下难明。诊断是容易的,困难的是如何界定肥大的程度。实操时,常常难以界定肝细胞肥大的程度,最多只能通过分级法解决。 肝细胞肥大有可能定量分析吗? 如果想要在切片上定量分析肝细胞肥大,肝细胞平均大小这一重要指标必须得到。常规的思路是通过画出肝细胞膜边界,直接测量得到数据。但是人工操纵几乎不可能实现,只能依靠计算机。 作者采用脏体比和肝细胞大小进行线性回归分析的思路与我预想的分析模式不谋而合。这个分析点是很重要的。 ? 遗憾的是,作者分析肝脏细胞大小这一最关键指标时,采用了德国的一款软件“Definiens Developer XDTM” 。显然咱们没法搞到这玩意,只能另想替代方法。 ? 正因为肝细胞边界分割难度极大,我的分析策略一开始就排除了直接测量法,而计划选择间接测算。限于篇幅,关于我的分析模式,将写在下一期。这种模式既能够应用于科研,也更适合医学图像AI分析的开发者借鉴。

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    EOS众筹对币市影响的定量分析

    根据coinmarketcap.com7月20日数据,对全球市值前100种币的数据,资产总会为5948亿人民币,24小时交易资产约为354亿元CNY,交易量占资产值的比例约为6%。 导致出现部分误判的原因:一是只用定性讨论,没有找到数据定量分析;二是只站在云币网的层面思考问题,没有全局思考,所谓不谋全局者不可谋一域;三是因大跌后市场哀鸿遍野,有恐慌心理,急于找到一个能自圆其说的能解释现象的理由 ,找到了解释就心安理得,没有更深入科学的分析,只证实不证伪。

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    定量研究:中国与其他新兴市场的相关性分析

    具体做法如下,首先非新兴市场指数(如日本、欧洲及美国等)进行PCA分解,选取前3个PCA因子;然后用这三个PCA因子,分别对中国市场及其他新兴市场指数的收益率进行回归分析

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    已知miRNA定量原理揭秘

    在转录组的数据分析中,定量和差异分析是基础分析内容,对于mRNA的定量,直接将reads比对参考基因组进行定量即可,但是对于miRNA数据而言,这样的操作方式就不合适了。 miRNA长度在18bp-36b之间,非常的短,如果用这么短的reads比对整个基因组,肯定会有多个比对上的位置,在定量时,无法有效区分reads到底来自于哪一个miRNA,而且gtf文件中只会记录miRNA 为了准确对miRNA进行定量,mirdeep软件的开发者提出了这样一种思路,将reads 比对miRNA的前体序列,这样可以有效判断reads到底属于哪一个miRNA;其次,考虑到一个miRNA前体可以产生两个成熟的 -best --strata --norc miRNA_precursor $name2.converted ${name2}_mapped.bwt 根据两个比对产生的结果文件,就可以对miRNA进行定量 mirdeep软件是miRNA分析中非常经典的一款软件,了解其定量原理有助于我们更好的理解miRNA数据分析过程。 ·end· —如果喜欢,快分享给你的朋友们吧—

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    使用cell ranger进行单细胞转录组定量分析

    在RNA_seq数据定量分析中,都是首先将reads比对到参考基因组,然后再使用定量软件进行定量,比如经典的hisat+stringTie的分析策略,对于单细胞转录组而言,其定量的原理也是一样的,只不过由于引入了 UMI标签的设计,在定量时需要考虑相同UMI标签来自同一个转录本,直接使用传统的分析软件就不合适了。 官方提供的cell ranger软件不仅提供了数据拆分,也提供了定量分析内容。 定量分析通过count子命令实现,用法如下 cellranger count \ --id=sample345 \ --transcriptome=database_path \ --fastqs=fastq_path count子命令不仅可以进行定量分析,还提供了聚类,PCA, tSNE等一系列分析结果,输出结果目的录下文件很多,在后续我们会详细解读该命令的输出结果。

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    【重要补充】荧光共定位定量分析之AOI圈选

    聊点学术 前面写过4期荧光共定位定量分析的文章,有一些小伙伴整理数据时正好用上了。非常开心能够帮到你们。(没有看过的可点击下方链接回顾) 【操作篇】荧光共定位的定量分析! 【分析篇】荧光共定位的散点图解析! 【拆解篇】荧光共定位定量分析の单通道散点图 【组图篇】如何汇报荧光共定位定量分析结果?? 大家在操作时遇到一个典型问题。 言外之意,就是在图像在定量分析时,非AOI区域没有必要纳入甚至有时必须排除在外,今天要说的就是后面这种情况。 有时我们不去强调AOI,是因为我们的测量指标不会受到影响。 我今天要说的荧光共定位就是这样,如果没有对AOI进行圈选,那么IPP共定位定量分析结果会有天壤之别。 ▼ 2. 圈选AOI的重要性 请看下图,还记得这个例子吧。 这种情况下还需要注意,在圈选之前必须对荧光图像做背景校正,使得我们在AOI和分析之前能够尽可能地得到均一化背景的图像。 荧光图像背景校正:共定位荧光分析的本质是对不同通道的灰度值进行线性回归分析

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