cufflinks--基因表达量的计算，差异表达基因的寻找

最新推荐文章于 2024-03-01 11:21:40 发布
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本文介绍如何进行基因表达量的计算，并指导如何寻找差异表达基因。文章强调了在命令行操作中避免将逗号改为空格的重要性，因为这可能导致错误地传递文件。

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基因表达量的计算，差异表达基因的寻找

https://blog.youkuaiyun.com/hugolee123/article/details/44814469


不要随便把命令中的，改成空格，空格代表的是两个不同文件的传入

fengleqi
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一文看懂基因表达分析流程！
aganlala的博客
03-25 1万+
基因表达分析 简介 基因表达分析是指直接或者间接测量样本内的全部或者部分基因的表达情况，一般是对转录产物mRNA进行测量。并且可以同时对不同基因和/或不同样本的RNA表达水平进行比较。这种分析可以帮助科学家识别造成表型差异的分子基础，并选择目标基因进行深入研究。基因表达的常用检测方法有：实时荧光定量PCR（qRT-PCR）、基因芯片（Microarray）、表达序列标签（Expressed Sequence Tag，EST）、基因表达系列分析（Serial Analysis of Gene Expressi
统计不同表达量区间的基因数量
ruby912的博客
06-03 1402
Perl脚本练习 要求 统计每个样本不同表达量区间的基因数量 数据 表达矩阵 思路 初始化一个哈希，用于计数 表达矩阵的一列为一个样本，对每列每个基因的表达量进行判断，并计数 代码 open(IN, "D:/exp.txt") || die "$!"; open(OUT, ">D:/out.txt") || die "$!"; my %stat =( "0.5-5"=>0, ...
cufflinks suit
chen_amiao的博客
03-20 601
包含的函数 各自的功能 目的 输入 输出 结果的解读 cuffcompare.tracking http://cole-trapnell-lab.github.io/cufflinks/cuffcompare/ 使用过程中出现的问题 cuffcompare output无 strand记录如何处理已实践过的功能 计算差异 得到新转录本定量 （后接rsem）
用Cufflinks计算差异表达
hs6605015的博客
02-28 2408
使用Cufflinks计算差异表达 Cufflinks包含了以下程序： Cufflinks 使用经过Tophat比对好的SAM格式来拼接转录组（每一个样本都进行拼接），如果有基因组注释文件的话，效果会更好。这个步骤的目的在前面已经讲过，包括后面的cuffmerge，即为了更精确地确定转录组的所有转录本以及其所有的剪接变体，从而更精确的进行定量分析。 如果已经有了参考基因组和基因组注释文件，这个步骤...
基因表达量计算与差异表达分析常见问题
宁生信
06-10 4万+
问 1：在没有重复实验的情况下，用 RPKM 要怎么做检验呢？ 答：如果要用泊松分布做差异分析模型的话，必须要用 reads count 的。只有 RPKM值的话，可以用 RPKM 的公式反推 reads count 数，再做检验。 问 2：Deseq 是怎么控制 reads 多重比对的？ 答：Deseq 只是一个差异分析的软件，多重比对的分配是在 Deseq 之前的。 Deseq 是输入的
RNA-seq中的基因表达量计算和表达差异分析
热门推荐
宁生信
06-10 7万+
差异分析的步骤： 1）比对； 2） read count计算； 3） read count的归一化； 4）差异表达分析； 背景知识： 1）比对： 普通比对： BWA， SOAP 开大GAP比对： Tophat（ Bowtie2）； 2） Read count(多重比对的问题）： 丢弃 平均分配 利用Unique region估计并重新分配 表达量计算的本质
NLDMseq软件：计算RNA-seq数据基因和同工型表达
RNA-seq广泛用于基因表达分析、差异表达检测、剪接变异体研究、新转录本发现等领域。 - **基因表达**：指的是细胞内基因转录成mRNA分子的过程，以及这些mRNA分子被翻译成蛋白质的过程。基因表达水平的测定可以反映...
【药物研发新路径】：RNA-Seq基因表达数据在新药开发中的应用
与传统基因表达研究方法相比，RNA-Seq能提供更高分辨率的定量数据，并能检测到转录起始、剪接变体和单核苷酸多态性（SNPs）等复杂现象。这种方法已经成为现代药物研发的重要工具，它在新药靶点发现、疾病生物标志物...
measuresmatter:关于 RNA-seq 数据量化和差异表达的论文
06-11
其次，差异表达分析是确定在不同条件下基因表达变化的关键步骤。通常，我们会使用统计方法来识别那些在两组样本之间显著改变表达的基因。DESeq2、edgeR 和 limma 是广泛使用的差异表达分析软件，它们基于负二项分布...
生物信息学工具箱的袖扣支持包：RNA-Seq 的转录组组装和差异表达分析。-matlab开发
05-29
此外，Cuffdiff 可以比较不同条件或时间点的转录组组装，揭示基因表达的差异。 4. **差异表达分析**：Cufflinks 最为人所知的功能之一是其差异表达分析能力。通过比较不同实验条件下的转录本丰度，Cuffdiff 可以...
Cufflinks的使用
薛猫_柳叶刀
04-01 3万+
一. 简介 Cufflinks下主要包含cufflinks,cuffmerge,cuffcompare和cuffdiff等几支主要的程序。主要用于基因表达量的计算和差异表达基因的寻找。 二. 安装 Cufflinks下载网页。 1. 为了安装Cufflinks，必须有Boost C++ libraries。下载Boost并安装。默认安装在/usr/local。 $ tar jxvf bo
手把手教学差异表达基因分析
Neptuneyut的博客
09-19 5万+
文章目录引言安装并导入DESeq2包数据要求制作dds对象，进行差异分析筛选差异基因完整代码 引言 对于组学分析来说，常常会寻找组间的差异，例如差异基因（转录组）、差异菌（宏基因组）以及差异通路（宏基因组），而转录组分析上最为经典的DESeq2包对于以上分析也都适用 DESeq最早在2010年发表在Genome Biology上，2014年上更新版本DESeq2。DESeq2是基于负二项广义线性模型估算样本间基因差异表达概率，既适于有生物学重复的也适于没有生物学重复的样本，同时除了在转录组学，在宏基因组上使
一些生物信息学相关基因处理的常用网站分享
最新发布
weixin_56577499的博客
03-01 2286
亚细胞定位与蛋白质的功能存在着非常重要的联系，可以通过氨基酸组成进行亚细胞定位的预测。)对目的基因蛋白序列形成卷曲螺旋的倾向性进行预测，以window=14，21和28为实验参数，按照几率>50%就可形成螺旋的规则，比较不同权重情况下的分析结果。跨膜结构域的预测和分析，对正确认识和理解蛋白质的功能、结构、分类、方位及细胞中作用部位均有着重要的指示意义。)对目的基因的磷酸化位点进行预测与分析，对蛋白序列中的Ser、Thr和Tyr三种氨基酸残基可能成为的磷酸化位点作出预测。)对目的基因的信号肽进行预测与分析。
有参组装新转录本cufflinks_转录本组装软件StringTie的使用说明
weixin_34190533的博客
02-12 1010
其中StringTie 在组装转录本的完整度，精度和速度方面都较以往的cufflinks 有很大的提升。StringTie 使用说明:stringtie [-G ] [-l ] [-o ] [-p ][-v] [-a ] [-m ] [-j ] [-f ][-C ] [-c ] [-g ] [-u][-e] [-x ] [-A ] [-h] {-B | -b }选项:--version : 输出...
R语言 | 计算基因表达量 TPM R脚本
weixin_42083461的博客
10-22 4248
因此，为了消除测序数据中的技术偏差，需要使用归一化，而不是直接使用Row reads count，例如RPKM(每千碱基每百万次映射的转录的读数)、FPKM(每百万个片段的每千基的转录的片段)和TPM(每百万条的转录)。FPKM与RPKM密切相关，但用片段(Pair reads) 取代了单端测序(这种命名的原因是历史的，因为最初的读取是单端的，但随着 pair-end 测序的出现，现在谈论片段更有意义，因此也就是FPKM).目前TPM的计算方式更加科学，被研究人员普遍认可。
【生信学习第一天】DEseq2 差异表达基因计算
weixin_42083461的博客
09-30 1871
分析来自 RNA-seq 的计数数据的一项基本任务是检测差异表达的基因。计数数据以表格的形式呈现，其中报告了每个样本已分配给每个基因的序列片段的数量。其他检测类型也有类似的数据，包括比较 ChIP-Seq、HiC、shRNA 筛选和质谱分析。一个重要的分析问题是与条件内的变异性相比，条件之间的系统变化的量化和统计推断。DESeq2是DEseq的升级版，但是DEseq2只适用于有生物学重复的试验，而DEseq既可以做有生物学重复也可以做无重复（或部分重复的）试验。
RNA-seq看表达量高低是看哪个值？
wangprince2017
08-23 2706
RNA-seq看表达量高低是看哪个值？ 1.Read count(1)数值概念：比对到gene A的reads数。(2)用途：用于换算CPM、RPKM等后续其他指标；作为基因表达差异分析的输入数值。 大部分差异分析软件（如DESeq和edgeR），用原始的可比对的reads count作为输入，并用负二项分布模型估算样本间基因差异表达的概率。 软件自动会对reads count做一些校正。如果你使用一些校正后的指标，例如RPKM作为输入，是不合理的。2.CPM：Counts per
Python金融科技:cufflinks绘制金融图表
蔡金航的博客
05-13 7086
前言 最近发现一个功能强大的绘图工具库cufflinks，其最吸引我的地方是内置了量化绘图板块，可以很方便地绘制K线和技术指标图表。但遗憾的是，在网络上并没有找到cufflinks的参考手册。虽然网络上有一些介绍cufflinks的博客文章，但都没有详细介绍量化绘图模块的使用方法。 因此本蒟蒻参照cufflinks的github源码，对cufflinks量化金融绘图模块的使用方法做出简要的介绍，希望对您有些许帮助。 因为本蒟蒻水平有限，如有错误，欢迎批评指正。 cufflinks介绍 cufflinks是对
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