随笔分类 - 转录组学
摘要:RNAseqQC通过一个提供一系列数据可视化功能来帮助RNAseq数据质量控制的R包,它允许识别具有不需要的生物或技术影响的样品,并探索差异测试结果。 源码:https://github.com/frederikziebell/RNAseqQC 安装指南 安装过程简单明了,只需在R环境中执行以下命令
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摘要:植物细胞具有异质性,同一基因的表达量在同一组织的不同细胞类型中可能不同,当我们挖掘胁迫响应基因或发育相关基因时,如果利用传统的转录组测序(Bulk RNA-seq)策略去检测基因的表达模式,一些细胞类型特异性基因的表达信号将会被掩盖,也使我们很难从细胞水平检测出最先响应的因子,以及探究逆境或发育信号
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摘要:近日,由丹麦奥胡斯大学、华南农业大学、中国农科院基因组所、美国农业部、马里兰大学、爱丁堡大学和等多家单位联合发起的猪基因型-组织表达计划(PigGTEx)取得阶段性进展,成功构建猪基因型-组织表达图谱,相关文章 “A compendium of genetic regulatory effects
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摘要:[toc] # 1.GO富集 ## 使用orgDb 通过使用Bioconductor的AnnotationHub在线检索并抓取OrgDb。 [非模式基因GO富集分析:以玉米为例+使用OrgDb](https://guangchuangyu.github.io/cn/2017/07/clusterpr
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摘要:开始接触这方面的东西,难啃的骨头,记录之: 可变剪接及其表观遗传调控(万字长文总结) 公众号:Epigenetics表观遗传学,有不少这方面的科普。
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摘要:变异、基因表达和表型三者之间的关系很复杂,近期研究相关,头都想破了。然而很早以前就有人研究并总结过了。这里贴一个2015年发表NG上的TWAS综述,备忘。 TWAS研究路线: SNP、基因表达和表型三者之间的关系类型划分: Gusev A et al., Integrative approaches
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摘要:转录组紧紧围绕基因表达量和功能分析两部分,结合生物学问题来进行数据分析。 高表达基因已经研究比较透彻,应该更多关注中低表达基因。 层次聚类的妙用: -- 全部基因——>(差异分析)——>根据趋势挑选部分特异性基因——>功能分析; -- 功能大类聚类——>根据趋势挑选部分特异性功能——>功能小类聚类;
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摘要:1.为什么写? 网上教程一抓一大把,有的能重复,有的不能重复不了,很多原因。别人能做的不代表你能复制,实践出真知。 不做搬运工,只写有用的,防止以后忘记。每个人理解不同,记录下来,供自己今后参考,顺便分享他人。 2.GSEA基本概念 Gene Set Enrichment Analysis 思路:
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