數(shù)據(jù)比對(duì) 使用FuSeq_WES
處理原始scRNA-seq數(shù)據(jù) 2.1 FastQC 當(dāng)你獲取到單細(xì)胞下機(jī)數(shù)據(jù)的時(shí)候胁出,第一步需要做的就是檢查數(shù)據(jù)質(zhì)量霎迫。本次教程使用的數(shù)據(jù)為(Kolodziejczyk et ...
此post旨在提取heatmap作圖中的cluster行名或者列名 其實(shí)询件,對(duì)heatmap熱圖提取cluster就是對(duì)hclust的結(jié)果提取cluster,tree_col和...
常用的細(xì)胞通訊軟件:CellphoneDB[http://www.reibang.com/p/38a9376f5286]:是公開的人工校正的欲间,儲(chǔ)存受體代乃、配體以及兩種相互作用...
今天在R語(yǔ)言上栽了跟頭。(哭 昨天特意學(xué)習(xí)了sed gawk 等文件編輯工具垂谢,今天又從頭做人學(xué)習(xí)如何將獲取文件名并且去掉后綴輸出到另外一個(gè)文件夾厦画。 把文件傳輸?shù)奖镜刂蟾袷绞?..
@蓬舉舉 這一點(diǎn)和RRBS及WGBS的測(cè)序原理相關(guān)。
DNA甲基化測(cè)序數(shù)據(jù)處理(一):數(shù)據(jù)比對(duì)前言 因?yàn)榻M里面出了一批甲基化測(cè)序數(shù)據(jù)滥朱,使用的技術(shù)為BS-seq根暑,處理的時(shí)候順帶記錄了學(xué)習(xí)過(guò)程,演示使用數(shù)據(jù)為官方提供的example.fastq徙邻。 DNA甲基化及CpG島定...
@桁_COLA 你好排嫌,不好意思,簡(jiǎn)書基本不上了缰犁。建議使用chipseerker包淳地,Y叔出品,簡(jiǎn)單好用帅容。https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/ChIPseeker/inst/doc/ChIPseeker.html
DNA甲基化測(cè)序數(shù)據(jù)處理(二):差異分析前言 銜接上一篇數(shù)據(jù)比對(duì)后的結(jié)果颇象,使用R包DSS進(jìn)行處理。 Input文件準(zhǔn)備 我們先來(lái)復(fù)習(xí)一下上一節(jié)課得到的數(shù)據(jù)結(jié)果:*.bismark.cov.gz 文件 這里我們使用的...
上周用電腦時(shí)突然發(fā)現(xiàn)遣钳,插著電源,但電池越來(lái)越少麦乞,鼠標(biāo)移到電池上一看蕴茴,顯示“電源已接通劝评,未充電”。嗯倦淀?蒋畜?? 首先先百度了一下撞叽,可惜百度出來(lái)的結(jié)果都沒什么用姻成。折騰了一晚上都沒有好...
@lola_58bf multimapped reads不建議使用。
RNA-seq數(shù)據(jù)分析---方法學(xué)文章的實(shí)戰(zhàn)練習(xí)前言 這次給大家?guī)?lái)的是16年發(fā)表在NATURE PROTOCOLS上面的一篇處理RNA-seq數(shù)據(jù)的文章:Transcript-level expression analy...
@9395e1ea8a2e 不清楚 MACS有沒有發(fā)Windows版本能扒,但是control可以不用
MACS2學(xué)習(xí)筆記安裝默認(rèn)使用Conda macs2的基本命令 輸出文件包括 為了方便在IGV上查看ChIP-seq的結(jié)果和后期的可視化展示佣渴,所以我們需要把macs2的結(jié)果轉(zhuǎn)化為bw提供給IG...
ncHMR detector: a computational framework to systematically reveal non- classical funct...
@NICE_AGIS 不好意思回復(fù)的比較晚初斑,簡(jiǎn)書上的不太多。事實(shí)上做轉(zhuǎn)錄本層面的差異應(yīng)該是用深度測(cè)序的流程吧膨处,有點(diǎn)類似做splicing差異见秤。novel transcript的區(qū)別也比較簡(jiǎn)單,就是使用已有的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行注釋真椿,注釋不出來(lái)的就可以當(dāng)成一個(gè)novel transcript candidate對(duì)待鹃答,不知道你是否同意。
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@NICE_AGIS 一般來(lái)說(shuō)突硝,RNA-seq不太會(huì)涉及到novel transcript的discovery测摔,所以在hisat2比對(duì)玩以后,都是銜接的reads counts提取解恰,而不是stringtie(因?yàn)檫€沒有成熟的流程配合)
RNA-seq數(shù)據(jù)分析---方法學(xué)文章的實(shí)戰(zhàn)練習(xí)前言 這次給大家?guī)?lái)的是16年發(fā)表在NATURE PROTOCOLS上面的一篇處理RNA-seq數(shù)據(jù)的文章:Transcript-level expression analy...
@cb6416cfb920 在點(diǎn)贊和down vote的側(cè)邊可以點(diǎn)開收藏
RNA-seq數(shù)據(jù)分析---方法學(xué)文章的實(shí)戰(zhàn)練習(xí)前言 這次給大家?guī)?lái)的是16年發(fā)表在NATURE PROTOCOLS上面的一篇處理RNA-seq數(shù)據(jù)的文章:Transcript-level expression analy...
最近也是從Seurat3&Monocle3轉(zhuǎn)戰(zhàn)Scanpy紊服,發(fā)現(xiàn)真香⌒鼐海看到你的學(xué)習(xí)記錄不由振奮欺嗤,自覺目前還是三者整合出圖才是最棒的,Scanpy的PAGA/Trajectory+ Seurat的分群作圖 + Monocle3的Trajectory
實(shí)驗(yàn)記錄13: scanpy細(xì)胞分化軌跡推斷大型真香現(xiàn)場(chǎng)與上次翻車實(shí)驗(yàn)的不同: 過(guò)濾了更多的細(xì)胞和基因卫枝。在處理數(shù)據(jù)時(shí)剂府,低質(zhì)量的細(xì)胞一定要清除掉,告誡大家寧缺毋濫剃盾。腺占。淤袜。否則后續(xù)分析真的是一堆的噪點(diǎn)。 跳過(guò)了scanpy中的降噪步驟衰伯。...