在转录组测序(RNA-Seq)中,基因的表达量是我们关注的重点.基因表达量的衡量指标有:RPKM.FPKM.TPM. RPKM:Reads Per Kilobase Million:说实话,这个英文说明真的很费解,其实可以理解为“Reads Per Kilobase Per Million Reads”​,即“每一百万条Reads中,对基因的每1000个Base而言,比对到该1000个base的Reads数”,计算公式. FPKM:Fragments per Kilobase Million,F

基因表达谱数据 基因表达谱可以用一个矩阵来表示,每一行代表一个基因,每一列代表一个样本(如图1).所有基因的表达谱数据在“gene_exp.txt”文件中存储,第一列为基因的entrez geneid,第2~61列是疾病样本的表达,第62~76列是正常样本的表达. 图1 基因表达谱的矩阵表示 寻找差异表达的基因: 原理介绍: 差异表达分析是目前比较常用的识别疾病相关miRNA以及基因的方法,目前也有很多差异表达分析的方法,但比较简单也比较常用的是Fold change方法.它的优点是计算简单直观

在做基因表达分析时必然会要做差异分析(DE) DE的方法主要有两种: Fold change t-test fold change的意思是样本质检表达量的差异倍数,log2 fold change的意思是取log2,这样可以可以让差异特别大的和差异比较小的数值缩小之间的差距. Let's say there are 50 read counts in control and 100 read counts in treatment for gene A. This means gene A is

转自:https://zhidao.baidu.com/question/2052933434631672387.html 1.解释 解释:表达值倍数变化 ,分析,消除可能的混杂因素,必要时可以用读段 的绝对表达值倍数变化(fold-change)来作为补充. Fold change 用于描述一个初始值到一个最终值的变化程度. 1.例如,若初始值为30,最终值为60,则相应的fold change为2,或者可以描述为一个2折的增长.fold change仅仅靠最终值与初始值的比率计算即可得到.

fold change 英文简称 : FC 中文全称 : 倍性变化 所属分类 : 生物科学 词条简介 : 一种用于描述两个用于相比的对象数量差异的方法.例如,第一个样本和第二个样本的量是50/10,那么FC(Ratio)就是5,反之就是0.2. 用这种方法分析微阵列的数据可以说明: 1)从基因表达的绝对值而来的表达变化是有意义的: 2)这种方法可以说明基因表达变化是否显著: 3)可以利用这种模型用于有效数据的筛选.

HISAT2,StringTie,Ballgown处理转录组数据 本文总阅读量次2017-05-26 HISAT2,StringTie,Ballgown处理转录组数据思路如下: 数据质控 将RNA-seq的测序reads使用hisat2比对 samtools将sam文件转成bam,并且排序,为下游分析做准备 stringtie对每个样本进行转录本组装 stringtie 将所有样本的转录本进行合并 注意:此处的mergelist.txt是自己创建的 计算表达量并且为Ballgown包提供输入文件

仍然是两年前的笔记 1. prepare-reference 如果用RSEM对比对后的bam进行转录本定量,则在比对过程中要确保比对用到的索引是由rsem-prepare-reference产生的. ~/software/rsem/rsem-prepare-reference \ --transcript-to-gene-map ~/project/RNA-seq/ref_cds/gene_transcript.txt \ #作用是在后面的定量结果文件中,添加gene名称, 转录本名称两列,该文

Apache Hadoop 是最流行的大数据处理工具之一.它多年来被许多公司成功部署在生产中.尽管 Hadoop 被视为可靠的.可扩展的.富有成本效益的解决方案,但大型开发人员社区仍在不断改进它.最终,2.0 版提供了多项革命性功能,其中包括 Yet Another Resource Negotiator (YARN).HDFS Federation 和一个高度可用的 NameNode,它使得 Hadoop 集群更加高效.强大和可靠.在本文中,将对 YARN 与 Hadoop 中的分布式处理层的

持续更新~ 散点图 条形图 文氏图 饼图 盒型图 频率直方图 热图 PCA图 3D图 火山图 分面图 分面制作小多组图 地图 练习数据: year count china Ame jap '12 2.800000 1.500000 4.500000 2.500000 '13 2.941956 1.587559 5.342547 2.814862 '14 3.508838 1.648075 5.429438 2.701108 '15 4.011208 1.533966 5.419301 2.660

一些参考资料 http://www.360doc.com/content/17/0528/22/19913717_658086490.shtml https://www.cnblogs.com/triple-y/p/9338890.html 一.对miRNA进行分析  1.bowtie比对 "bowtie -q -v 2 -l 10 -k 15 /data/pub/shehb/Spinach_genome/spinach_genome_v1.fa "+fq+" -S &quo

使用Trinity拼接以及分析差异表达一个小例子  2017-06-12 09:42:47     293     0     0 Trinity 将测序数据分为许多独立的de Brujin graph,理论上每一个图对应一个表达的基因. 整个流程分为三个步骤:Inchworm, Chrysalis, and Butterfly Inchworm: 从reads中提取所有的重叠k-mers,根据丰度递减的顺序检查每个k-mers,然后将重叠的k-mers延长到不能再延长,称为一个contig C

HISAT2+StringTie+Ballgown安装及使用流程 2015年Nature Methods上面发表了一款快速比对工具hisat,作为接替tophat和bowtie的比对工具,它具有更快的比对速度和更高的比对率,最近把这个流程走完一遍,感觉优势还是很明显的. 一.HISAT2: 1.下载安装: hisat2下载地址:ftp://ftp.ccb.jhu.edu/pub/infphilo/hisat2/downloads/hisat2-2.1.0-Linux_x86_64.zip his

使用limma.Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析易如反掌 Charity Law1, Monther Alhamdoosh2, Shian Su3, Xueyi Dong3, Luyi Tian1, Gordon K. Smyth4 and Matthew E. Ritchie5 1The Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research, 1G Royal Parade, Parkville, VIC 3052, Melbo

1) 熟悉CEL file 从 NCBI GEO (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE24460)下载GSE24460. 将得到一个 GSE24460_RAW.tar 文件,解压.产生CEL文件,包含各种信息. if("affy" %in% rownames(installed.packages()) == FALSE) {source("http://bioconductor.org/biocLite.

1)airway简介 在该workflow中,所用的数据集来自RNA-seq,气道平滑肌细胞(airway  smooth muscle cells )用氟美松(糖皮质激素,抗炎药)处理.例如,哮喘患者使用糖皮质激素来减少呼吸道炎症,在该实验设计中,4种细胞类型(airway smooth muscle cell lines )用1微米地塞米松处理18个小时.每一个cell lines都有对照与处理组(a treated and an untreated sample).关于实验设计的更多信息可

目录 . 进程相关数据结构 ) struct task_struct ) struct cred ) struct pid_link ) struct pid ) struct signal_struct ) struct rlimit . 内核中的队列/链表对象 ) singly-linked lists ) singly-linked tail queues ) doubly-linked lists ) doubly-linked tail queues . 内核模块相关数据结构 ) st

Description N children are sitting in a circle to play a game. The children are numbered from 1 to N in clockwise order. Each of them has a card with a non-zero integer on it in his/her hand. The game starts from the K-th child, who tells all the oth

非原创 参考资料: 一文掌握GO和pathway分析 - 生物信息学讨论版 -丁香园论坛http://www.dxy.cn/bbs/thread/34904124#34904124 GO富集 GO是Gene ontology的缩写,GO数据库分别从功能.参与的生物途径及细胞中的定位对基因产物进行了标准化描述,即对基因产物进行简单注释,通过GO富集分析可以粗略了解差异基因富集在哪些生物学功能.途径或者细胞定位. Pathway Pathway指代谢通路,对差异基因进行pathway分析,可以了解实

从我们学到的知识了解到,我们的单片机是一个典型的数字系统.数字系统只能对输入的数字信号进行处理,其输出信号也是数字信号.但是在工业检测系统和日常生活中的许多物理量都是模拟量,比如温度.长度.压力.速度等等,这些模拟量可以通过传感器变成与之对应的电压.电流等电模拟量.为了实现数字系统对这些电模拟量的检测.运算和控制,就需要一个模拟量和数字量之间相互转换的过程.这节课我们就要学习这个相互转换过程.17.1 A/D和D/A的基本概念A/D是模拟量到数字量的转换,依靠的是模数转换器(Analog to

简介 Apache Hadoop 2.0 包含 YARN,它将资源管理和处理组件分开.基于 YARN 的架构不受 MapReduce 约束.本文将介绍 YARN,以及它相对于 Hadoop 中以前的分布式处理层的一些优势.本文将了解如何使用 YARN 的可伸缩性.效率和灵活性增强您的集群.   回页首 Apache Hadoop 简介 Apache Hadoop 是一个开源软件框架,可安装在一个商用机器集群中,使机器可彼此通信并协同工作,以高度分布式的方式共同存储和处理大量数据.最初,Hadoo

本文介绍HITS算法的相关内容. 1.算法来源 2.算法原理 3.算法证明 4.算法实现 4.1 基于迭代法的简单实现 4.2 MapReduce实现 5.HITS算法的缺点 6.写在最后 参考资料 1. 算法来源 1999年,Jon Kleinberg 提出了HITS算法.作为几乎是与PageRank同一时期被提出的算法,HITS同样以更精确的搜索为目的,并到今天仍然是一个优秀的算法. HITS算法的全称是Hyperlink-Induced Topic Search.在HITS算法中,每个页面