专栏名称: 高通量测序技术
主要介绍以下内容: 传统生信技术,如序列比对,进化树构建,基因结构预测等; 常用数据库教程,如PubMed,NCBI中的序列信息,Ensembl,UCSC Genome Browser,Uniport 等等; 高通量测序技术,如测序方法,比对算法,软件用法,分析流程详解,数据格式等等; Python编程,对于常见生信数据的处理方法; R可视化,将分析好的数据进行可视化,前期主要介绍R的基本用法,后期结合实际例子进行常用的R可视化专题,如手把手教你写自己的heatmap函数分析差异基因等等; Deep Learning部分,介绍Deep Learning在生信中的应用; 癌症基因组学部分。
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生物信息学100个基础问题 —— 第37题 当样本转录组普遍变化时RNA-Seq怎么进行分析(1)?

高通量测序技术  · 知乎专栏  · 生物  · 2018-12-10 00:15
Hello 大家好!我们又见面了!我们在 生物信息学100个基础问题 —— 第36题 RNA-Seq 数据的定量基本假设以及TPM 中为大家简单介绍了RNA-Seq使用RPKM/FPKM/TPM指标定量时的2个基本假设:1是绝大多数的gene表达量不变;2是高表达量的gene表达量不发生改变;可是在一些比较特殊的样本体系下,这两个基本假设有可能不能同时符合。比如针对很多癌症样本,经常会出现一些很重要的高表达gene发生普遍的上调或者下调,从而导致整个样本不符合RNA-Seq正常定量的基本假设。那么这个时候,如果继续使用常规的寻找差异表达的方法来对基因进行定量以及分析,就可能会出现偏差,而出现偏差的具体原因已经在之前的第36题为大家详细解释过了。我们今天主要讨论的是怎么矫正的问题。1. 当样本转录本不符合常规假设时,RNA-Seq定量矫正的常用方法其实,矫正的思路很 ………………………………

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