前面小编给大家详细介绍过TCGA这个数据库,以及如何从这个数据库下载,合并表达谱数据。然后做差异表达分析,以及构建ceRNA网络。
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AI 这个话题很火,我也一直在关注着,很多人甚至觉得 AI 会改变世界,也许你会好奇:ChatGPT 会在三年内终结编程吗?AI有可能改变人的学习方式吗?AI 能否取代打工人?本文会对相关问题从我们可见日常问题进行解答。
先不说大家对RNA-seq数据的标准分析是否一定是对的,这样的简陋的分析其实是对数据的暴殄天物!
可变剪接调控基因RBFOX1以2.7 million的长度超过之前文献报道的最长基因CNTNAP2 (智力语言损伤相关基因)。RBFOX1编码的蛋白倒不长,只有397个氨基酸,可见其内含子区特别长。
在过去的十年中,RNA-seq 已成为转录组差异表达基因和 mRNA 可变剪切分析不可或缺的技术。正确识别哪些基因或转录本在特定条件下的表达情况,是理解生物反应过程的关键。
不管是哪种表达矩阵得到的差异分子,以前的mRNA的基因名,或者miRNA,lncRNA,甚至circRNA的ID ,看起来很陌生的ID,都是同样的的分析流程。
一行命令将count转为CPM/TPM/FPKM 的软件为rnanorm,是一个基于Python开发的命令行工具。安装可以通过命令安装:
很容易就拿到了count矩阵,但是早期大家喜欢RPKM(Reads Per Kilobase per Million reads)、FPKM(Fragments Per Kilobase of transcript per Million fragments)和TPM(Transcripts Per Million),这三种常用标准化指标。
在:http://www.biotrainee.com/thread-8003-1-1.html 可以看到如下所示的提问:
现在常用的基因定量方法包括:RPKM, FPKM, TPM。这些表达量的主要区别是:通过不同的标准化方法为转录本丰度提供一个数值表示,以便于后续差异分析。
该软件的官网:https://ccb.jhu.edu/software/stringtie/index.shtml。
https://github.com/bensutherland/sfon_wgcna
提到了RPKM值被淘汰,很多粉丝留言表示不能理解,这里解释一下不同值的异同点。 现在常用的基因定量方法包括:RPM, RPKM, FPKM, TPM。这些表达量的主要区别是:通过不同的标准化方法为转录本丰度提供一个数值表示,以便于后续差异分析。
现在常用的基因定量方法包括:RPM, RPKM, FPKM, TPM。这些表达量的主要区别是:通过不同的标准化方法为转录本丰度提供一个数值表示,以便于后续差异分析。
首先需要下载TCGA的33种癌症的全部数据,尤其是表达量矩阵和临床表型信息啦,这里我们推荐在ucsc的xena里面下载:https://xenabrowser.net/datapages/,可以看到,确实是没有提供TPM表达量矩阵,但是自己进行转换啊!无论RPKM或FPKM或者TPM格式是多么的遭人诟病,它的真实需求还是存在, 那么我们该如何合理的定义基因的长度呢?
TCGA mRNA定量分析流程测量HT-Seq 原始reads统计中的基因表达水平,Fragments per Kilobase of transcript per Million mapped reads(FPKM)和FPKM-UQ(上四分位标准化)。首先将reads与GRCh38 reference genome 参考基因组比对,然后通过量化比对的reads产生这些值。为了促进样品间归一化,所有RNA-Seq读数在分析过程中都被视为unstranded的状态.
refdata-gex-GRCh38-2020-A/genes/genes.gtf
比如,一个课题是为了说明 BACE2 基因在癌症研究领域很重要,就可以使用两个数据库(TCGA and GTEx),做出差异和生存的图表来辅助自己的研究。
Methods and tools for RNA-seq-based co-expression network analysis 非常全面,从质量控制开始到最后都有介绍,包括描述及优缺点 原始文章这里下载 Excel表格在我百度盘,点此下载 密码:cz06 如果你用的是手机,建议移步这篇文章 Tool/method Description,strengths(+) and limitations(-) Quality control FastQC • A tool that uses
连续两次求贤令:曾经我给你带来了十万用户,但现在祝你倒闭,以及 生信技能树知识整理实习生招募,让我走大运结识了几位优秀小伙伴!大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战,其中几个小伙伴让我非常惊喜,不需要怎么沟通和指导,就默默的完成了一个实战!
很久没遇到转录组的报错了,最近在曾老师3月的生信入门马拉松课里有个学员遇到了这样的疑问。
GTF是在GFF的基础上发展而来,二者有很多类似的地方,都是\t分隔的9列文件,内容也比较接近。GFF能够包含的信息更多更全,可以包含染色体,基因,转录本的信息,而GTF主要用来描述基因和转录本的信息。
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众所周知,对于VCF文件的注释常用的有VEP、SnpEff、ANNOVAR等,软件各有优势,选择哪个工具通常取决于具体的分析需求、数据类型和用户的技术背景。例如,VEP因其提供的丰富注释信息和易用性而被广泛使用。今天就先来详细了解一下VEP的注释结果。
不知不觉就第6讲了,本次视频还是有干货的,毕竟是某人花了50块钱找我给他录制的,你看完就相当于赚了50块钱哦!
sed (pic1) 图片 sed 例子 Mar402 10:42:55 ~ $ cat Data/readme.txt Welcome to Biotrainee() ! This is your personal account in our Cloud. Have a fun with it. Please feel free to contact with me( email to jmzeng1314@163.com ) (http://www.biotrainee.com/thread-137
-r:在整个目录进行匹配 ⚠️在这里目录必须和指令放在一起 eg:grep "gene" -r Data/ (-r和目录必须相连)
以lexfridman的官方网站为例,https://lexfridman.com/podcast/,如何批量下载网页呢?
--dbpath指的是存储数据库文件的文件夹。一旦执行以上命令就不要关了。一旦出现问题,数据库就会自动关闭了。如果需要人为退出可以ctrl+c
前面我们评估了不同大小基因组基于STAR构建索引所需的计算资源和时间资源、不同大小数据集基于STAR进行比对所需的计算资源和时间资源和STAR比对速度与分配线程的关系。
这个中文教程是原始资料的关键内容过一遍,以帮助自己的研究和学习。如果对R不熟悉,推荐学习 Introduction to R[1]。
存储基因和转录本的结构信息,gtf和gff3两种格式都可以。在实际分析时,会需要转换两种格式。比如,NCBI 只提供了GFF格式的下载文件,我们需要转换成GTF文件之后再使用。
编者注:前几天在生信技能树我们发现了一个神奇的帖子(http://www.biotrainee.com/thread-928-1-1.html ), 作者用一种并非特别常用的注释文件格式(GenePred table format)解决了多道生信编程直播练习题。小编今天首先简单介绍一下这种格式,随后为大家带来作者的文章。 小编预备知识 GFF/GTF 大多数生物信息学数据的分析和挖掘都十分依赖注释信息,注释文件的好坏对分析结果有着非常重要的影响。 目前,大家常用的有GFF和GTF两种文件。其中GTF格式是对
做测序数据分析的时候经常需要将gff格式的注释文件转换成gtf格式的文件。今天小编就给大家介绍一个工具,gffread来实现这个目的。注意这个工具需要在linux或者mac操作系统上运行。
差异表达分析工作流程的第一步是计数标准化,这是对样本间基因表达进行准确比较所必需的。
莱克斯·弗里德曼(Lex Fridman),男,麻省理工学院(MIT)研究科学家兼播客节目主持人,是一位俄罗斯裔美国计算机科学家。2014年,弗里德曼加入谷歌,但在6个月后离开了公司。2015年,他搬到了麻省理工学院的汽车实验室,从事“心理学和大数据分析以了解驾驶员行为”的工作。2019年,弗里德曼发表了一项关于特斯拉自动驾驶仪的研究。在2019年,他离开了实验室,并在航空和航天部门担任了一个无薪职位。截至2023年,他是麻省理工学院信息和决策系统实验室的研究科学家。
序列文件就是基因组的序列以fa格式存储,这里我们看到在GRCh38版本中染色体两端加了很多N。 从序列文件我们可以得到什么?
常见的转录组差异分析有两种策略,一种是基于raw count的定量方式,比如DESeq2, edgeR等;另外一种是基于FPKM/RPKM的定量方式,比如cuffdiff等。
组装得到基因组的序列只是开展基因组研究的第一步,基因的结构是基因组后续功能研究的基石。在NCBI中,除了提供基因组序列外,还提供了基因结构的信息,采用的就是GFF格式。human示例如下
本文提供了使用Streamlit和OpenAI创建的视频摘要应用程序的概述。该程序为视频的每个片段创建简洁的摘要,并总结视频的完整内容。
接着,我们可以使用awk模仿cut的操作(结果与cut -f2,3 example.bed一致):
机器之心报道 编辑:张倩、小舟 总的来说,该测试得出的结论是:MPT 还没有准备好在现实世界中使用,而 Vicuna 对于许多任务来说是 ChatGPT (3.5) 的可行替代品。 前段时间,谷歌的一份泄密文件引发了广泛关注。在这份文件中,一位谷歌内部的研究人员表达了一个重要观点:谷歌没有护城河,OpenAI 也没有。 这位研究人员表示,虽然表面看起来 OpenAI 和谷歌在 AI 大模型上你追我赶,但真正的赢家未必会从这两家中产生,因为一个第三方力量正在悄悄崛起。 这个力量名叫「开源」。围绕 Meta
从ENSEMBL的注释来看,人基因组中包含60,676个注释的基因,19968个蛋白编码基因。这些基因长度不同、位置不同、转录出的转录本不同,下面我们用几篇推文一步步去了解下基因组中的基因都有哪些令我们惊讶的地方。
Pinot 是一个实时分布式 OLAP 数据存储,专为提供超低延迟分析而构建,即使在极高吞吐量下也是如此。如果你还不了解Pinot,那么可以先阅读这篇文章《Apache Pinot基本介绍》,本文介绍如何以Docker方式运行Pinot,在Docker中运行Pinot对于了解Docker的新手来说是最简单不过的了。
随着在 YouTube 上提交的大量新视频,很容易感到挑战并努力跟上我想看的一切。 我可以与我每天将视频添加到“稍后观看”列表中的经历联系起来,只是为了让列表变得越来越长,实际上并没有稍后再看。 现在,像 ChatGPT 或 LLaMA 这样的大型语言模型为这个长期问题提供了一个潜在的解决方案。
当然,这个gtf是有非常多的值得探索的地方,比如可以完成http://www.biotrainee.com/thread-626-1-1.html 我在生信技能树»生信技能树›互动作业›脚本能力实践›生信人必练的200个数据处理任务›生信编程直播第三题:hg38每条染色体基因,转录本的分布 !
主要分为两部分,第一部分即第一行为id行,以“>”开头,包含注释信息;第二部分(不只有第二行)为序列信息,每个字母表示一个碱基或氨基酸,一般用ATCGN来表示,其中N表示荧光信号干扰无法判断到底是哪个碱基。
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