使用Tophat+cufflinks分析差异表达  2017-06-15 19:09:43     522     0     0 使用TopHat+Cufflinks的流程图 序列的比对是RNA分析流程中核心的一步.序列的比对,或者说是字符串的比对本身就是计算机科学中的一个经典问题,在生物信息学中更加频繁的出现.序列比对中的错配,插入.缺失可以识别出样本和基因组之间的多态性,甚至可以找出肿瘤样本中的gene fusion.而map到没有注释的基因可能是新的编码基因,或者是非编码RNA.同时RN

Roche 454,Solexa和ABI SOLID均有单端测序和双端测序两种方式.在基因组De Novo测序过程中,Roche454的单端测序读长可以达到400p,经常用于基因组骨架的组装,而Solexa和ABI SOLID双端测序可以用于组装scaffolds和填补gap.下面以solexa为例,对单端测序(Single-ead)和双端测序(Paied-end和Mate-pai)进行介绍. Single-ead.Paied-end和Mate-pai主要区别在测序文库的构建方法上.1.单端测序

https://blog.csdn.net/hanli1992/article/details/82982434

很多刚接触阻抗的人都会有这个疑问,为什么常见的板内单端走线都是默认要求按照50欧姆来管控而不是40欧姆或者60欧姆?这是一个看似简单但又不 好回答的问题.在写这篇文章前我们也查找了很多资料,其中最有知名度的是Howard Johnson, PhD关于此问题的答复,原文可以详见如下链接:http://www.edadoc.com/cn/jswz/show_815.html,相信很多人都有看过. 为什么说不好回答呢?信号完整性问题本身就是一个权衡取舍的问题,所以在业内最著名的一句话也就是:“It d

<one-to-one>.<many-to-one>单端关联上,可以取值:false/proxy/noproxy(false/代理/不代理) 实例一:所有lazy属性默认(支持懒加载) session = HibernateUtils.getSession(); tx = session.beginTransaction(); //不发出SQL语句,支持lazy(懒加载) User user = (User) session.load(User.class, 3); //发出SQL

single ended primary inductor converter 单端初级电感转换器 SEPIC(single ended primary inductor converter) 是一种允许输出电压大于.小于或者等于输入电压的DCDC变换器.   输出电压由主控开关(三极管或MOS管)的占空比控制.   这种电路最大的好处是输入输出同极性.   尤其适合于电池供电的应用场合,允许电池电压高于或者小于所需要的输入电压.   比如一块锂电池的电压为3V ~ 4.2V,如果负载需要3.3

Si4313芯片是单端通用ISM频段接收器,工作频率为240-960MHz,可编程接收频率带宽为2.6-260kHz,接收灵敏度为-118dBm,数据速率为0.2-128kb/s,采用FSK.GFSK和OOK调制方案,支持调频.单电容调谐网络,支持PCB环形天线,工作电源电压为1.8-3.6V,具备超低功耗.高灵活低关机模式.内部功能包括:唤醒计时器.自动频率校准.前端码侦测.无线电信号强度检测.集成电压调节器.片内振荡器.64kB FIFO等. Si4313的RX端口经电容C1与天线相连,接收

单片机可以处理单端ADC(不在电压范围内要进行分压),也可以处理差分ADC(但需要双路输入).差分信号在传输过程中抗共模干扰能力很强,所以传输中都用差分传输,到ADC时可以差分也可以单端(需要放大器处理),或者用专门的SAR型差分输入数字输出的ADC专用芯片. 一 差分输入转单端输出的运放: ADA4807-2 :https://www.jianshu.com/p/e6e43013465d LT1567 :https://www.analog.com/cn/design-center/refer

单端标准 常用的单端IO标准是LVTTL和LVCMOS. 目前业界绝大部分FPGA/CPLD器件的LVCOMS的IO是由CMOS推挽(push-pull)驱动器构成的,这种结构是上面的PMOS管和下面的NMOS管组成的.当PMOS关闭,NMOS打开时,驱动器输出低电平:相反,当NMOS关闭,PMOS打开时,驱动器输出高电平. CMOS驱动器在从输出由高到低的转换过程中,把PMOS关闭,同时把NMOS打开,这样,输出信号线与参考地平面及负载输入构成的等效电容处于放电状态,直到输出为低.CMOS驱动

AD的差分输入与单端输入 单端输入,输入信号均以共同的地线为基准.这种输入方法主要应用于输入信号电压较高(高于1V),信号源到模拟输入硬件的导线较短(低于15 ft,1ft=304.8mm),且所有的输入信号共用一个基准地线.如果信号达不到这些标准,此时应该用差分输入.对于差分输入,每一个输入信号都有自有的基准地线;由于共模噪声可以被导线所消除,从而减小了噪声误差.    单端输入时,是判断信号与 GND 的电压差.差分输入时,是判断两个信号线的电压差.信号受干扰时,差分的两线会同时受影响,但电

第一次做胆机,选了最经典的单端共阴架构.电路没有什么复杂的,基本就是教科书电路,没有用负反馈,因为我不喜欢负反馈的声音.用电路板做机器焊接也没什么难度,器件找好开焊就行,试做机就不打算找外壳了,也不用考虑音量电位器的问题,这么裸听也蛮好看的. 电源方面HT用的250V,晶体管串联稳压,直流稳压灯丝.这个电源方案很不错,整机底噪控制在了-100dB. 12AU7的工作点设置在Ia=5mA,Vgk=-5V左右,Ua=150V. 这个工作点兼顾了输入输出,因为我希望能够输入2Vrms信号,输出有一点电

参考: 独占鳌头的Illumina仪器(二代测序篇) HiSeq2000测序原理.流程与仪器 NGS文库制备的方法比较[心得点评] 各种测序文库构建方式 样本:就是待测的DNA.RNA或蛋白序列,样本来源单一的就是单样本,样本来源于多处就是多样本,一般我们测序用的样本都是单样本,但有时候有特殊需求,我们会把一些样本混合在一起测序,也就是多样本测序. 文库:二代三代读长都是有限的,为此我们必须将全长的序列打断成小片段的文库才能进行测序.总的来说,在NGS分析之前,制备RNA或DNA的主要步骤包括:

illumina SBS测序详解 2018年01月02日 09:33:56 sixu_9days 阅读数:9789 标签: 生物信息学二代测序 更多 个人分类: 测序原理   最近回头重新看了illlumina paired end sequence的测序原理视频,发现了以前没有注意的一些问题,而这些问题也是大家平时容易搞错的,因此花了几天时间将illumina 的paired end sequence 从构建文库到上机测序的整个过程以及原理较为详细的写了出来. 基础知识:illumina测序的

文献:Sahraeian S M E, Mohiyuddin M, Sebra R, et al. Gaining comprehensive biological insight into the transcriptome by performing a broad-spectrum RNA-seq analysis[J]. Nature Communications, 2017, 8(1):59. 这是一篇在NC上发表的使用RNAseq工具对比的一篇文献,解读这篇文献对我们使用RNAseq

NGS又称为下一代测序技术,高通量测序技术 以高输出量和高解析度为主要特色,能一次并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列读取,在提供丰富的遗传学信息的同时,还可大大降低测序费用.缩短测序时间的测序技术. Sanger法测序(一代测序):是一种利用DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物的测序技术.每一次序列测定由一套四个单独的反应构成,每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP),并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP).由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团,使延长的

转自:http://www.360doc.com/content/18/0112/02/50153987_721216719.shtml 1.问题提出 在RNA-Seq的分析中,对基因或转录本的read counts数目进行标准化(normalization)是一个极其重要的步骤,因为落在一个基因区域内的read counts数目取决于基因长度和测序深度. 很容易理解,一个基因越长,测序深度越高,落在其内部的read counts数目就会相对越多. 当我们进行基因差异表达的分析时,往往是在多个样

1)Sam (Sequence Alignment/Map) ------------------------------------------------- 1) SAM 文件产生背景 随着Illumina/Solexa, AB/SOLiD and Roche/454测序技术不断的进步,各种比对工具产生,被用来高效的将reads比对到参考基因组.因为这些比对工具产生不同格式的文件,导致下游分析比较困难,因此一个通用的格式可以提供一个很好的接口用于链接比对与下游分析(组装,变异等,基因分型等)

无生物学重复RNA-seq分析 CORNAS: coverage-dependent RNA-Seq analysis of gene expression data without biological replicates BMC Bioinformatics 的一篇文章中提出了一种新的差异基因分析方法. 这篇文章提出了CORNAS(COverage-dependent RNA-Seq) 方法,利用贝叶斯方法来推断真实基因表达数的  后验分布. 其创新型之一该方法包括了由RNA样品浓度决定的

A survey of best practices for RNA-seq data analysis RNA-seq数据分析指南 内容 前言 各位同学/老师,大家好,现在由我给大家讲讲我的文献阅读报告! A survey of best practices for RNA-seq data analysis ,我把它叫做RNA-seq数据分析指南.这篇文章是由佛罗里达大学等单位的研究人员在1月26日发表在Genome Biology上的,该期刊的影响因子有10.8分.这是这篇文章的通讯作者,

转自:https://baike.baidu.com/item/RPKM/1197657 均反应基因的表达水平 1.RPKM的计算公式 分母是总共比对到这个基因的reads的数目(条 为单位),分母是:比对上的reads的总数(百万条为单位):外显子的长度也就是基因的长度(KB为单位). 2.举个计算的例子 3.为什么需要这样计算呢? Reads Per Kilobase of exon model per Million mapped reads 具体含义是:每百万reads中来自于某基因每千