2023 06-27 NGS mRNA建库完全攻略—从mRNA纯化到注意事项 mRNA测序简述RNA高通量测序(RNA-sequencing,缩写为RNA-seq)是目前高通量测序技术中应用广泛的技术之一,它可以帮助我们了解各种比较条件下基因表达情况的差异。在所有差异类型的检测中,常见的就是检测mRNA表达量的差异,而mRNA样本在上机测序之前会做怎么的处理?它与DNA样本的建库处理又有哪些不同?这些你们都清楚了吗?今天小翌跟大家讲解的就是这部分内容。 ...阅读... 阅 读 全 部 >
2023 06-18 染色质免疫共沉淀测序(ChIP-seq)的数据挖掘思路 |干货系列 大家好,这里是专注表观组学十余年,领跑多组学科研服务的易基因。CHIP-seq研究的数据挖掘思路主要分为3步:整体把握CHIP-seq图谱特征:peak/reads在基因组上的分布、peak在元件上的富集、peak在基因元件上的分布、peak的motif分析、peak距离TSS位点的距离分析、peak修饰基因的功能分析筛选具体差异peak和基因:差异peak鉴定、非时序数据的...阅读全文>... 阅 读 全 部 >
2023 06-18 16S从实验到数据分析最全流程 本文主要介绍了16S的实验、建库、数据分析等过程,也是我自己近期的一个小总结,初学之时从很多前辈的无私分享中受益良多,在此也和大家分享一些我的见解,当然我也只是一个初学者,还有很多不完备之处,希望能与各位一起交流分享。导航本文一共分为三个部分:实验部分建库测序16S测序数据分析一. 实验部分:DNA提取与质检1...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
2023 06-17 16S从实验到数据分析最全流程 本文主要介绍了16S的实验、建库、数据分析等过程,也是我自己近期的一个小总结,初学之时从很多前辈的无私分享中受益良多,在此也和大家分享一些我的见解,当然我也只是一个初学者,还有很多不完备之处,希望能与各位一起交流分享。导航本文一共分为三个部分:实验部分建库测序16S测序数据分析一. 实验部分:DNA提取与质检1...阅读全文>>... 阅 读 全 部 >
2023 05-14 TCGA RNA-seq数据更新后的下载与读取 1.TCGA RNA-seq数据更新情况2022年3月29日,GDC官网(https://portal.gdc.cancer.gov/)发布了新的更新版本(Data Release 32.0)数据。此次数据更新范围广、变化大,导致许多网上的教程一夜之间不再直接可用。具体的更新情况,在官网页面(https://docs.gdc.cancer.gov/Data/Release_Notes/Data_R... 阅 读 全 部 >
2023 05-07 速看!单细胞测序分析流程解析来了 | 单细胞专题 10x genomic 平台可以一次捕获 1000~10000 个细胞,对于 v3 试剂,要求每个细胞至少测 20k reads,按照测序模式 PE150 进行计算,当捕获 5000 个细胞时,最少需要的数据量为 =5000×20000(reads)×300(bp)=30×109,即捕获 5000 个细胞时,至少要测 30G 的数据量。随着捕获细胞数的增加,测序量也是成倍增加,如何...阅读全文&... 阅 读 全 部 >
2023 05-03 一文带您全方位了解单细胞ATAC-seq 超越转录组:单细胞表观基因组学的价值?长期以来,研究人员一直在基于转录组数据来探索有关复杂细胞群体和过程的生物学见解。样本本身的异质性以及基因表达的细胞间差异促使科学家从批量(bulk)细胞的平均值测定转向单细胞RNA测序,以便更准确地描述复杂的生物系统。然而,单单凭借转录组的信息,也许无法讲述细胞的完整故事,科学家通常还想了解造成这些基因表达差异背后的原因 – 也就是说,从机理上解释通...阅读... 阅 读 全 部 >
2023 05-03 单细胞测序实验为什么要去除死细胞 | 单细胞专题 1为什么要去死细胞10× Genomics单细胞方案要求使用具有较高活性的单细胞悬液。在实际实验中,因为样本类型和制备单细胞悬液方法的不同,容易出现单细胞悬液中死亡细胞的比例较高的情况。去除单细胞悬液中的死细胞和其他污染物对获得高质量数据是至关重要的。这是因为,死亡的细胞易裂解导致其中的RNA释放出来。这种cell-free RNA会导致检测的背景噪声,并会影响单细胞数据的质量。下文我们会...阅... 阅 读 全 部 >
2023 05-01 速看!单细胞测序分析流程解析来了 | 单细胞专题 10x genomic 平台可以一次捕获 1000~10000 个细胞,对于 v3 试剂,要求每个细胞至少测 20k reads,按照测序模式 PE150 进行计算,当捕获 5000 个细胞时,最少需要的数据量为 =5000×20000(reads)×300(bp)=30×109,即捕获 5000 个细胞时,至少要测 30G 的数据量。随着捕获细胞数的增加,测序量也是成倍增加,如何...阅读全文&... 阅 读 全 部 >
2023 04-24 单细胞组学测序分析中实用性超强的配受体对数据库 不论是做实验还是做高通量测序分析,我们往往离不开要对分子层面的作用机制进行研究,而其中基因可以编码下游蛋白,通过调控蛋白之间的相互作用或是影响蛋白质本身行使的功能从而最终影响表型的变化。这么一来,对于蛋白作用的了解就显得格外重要了。这些信息可以来源于KEGG数据库的注释也可来源于Uniprot对蛋白功能的注释,但不论是存在于KEGG还是Uniprot数据库的信息,都过于分散,是否有已经整理好的蛋白... 阅 读 全 部 >