目前,虽然单细胞测序技术允许在一次实验中进行成千上万个细胞的转录分析,但一直存在数据稀疏性的问题,如基因的覆盖度低,Dropout等。这些现象都会对基因表达在低维空间中的...
目前,虽然单细胞测序技术允许在一次实验中进行成千上万个细胞的转录分析,但一直存在数据稀疏性的问题,如基因的覆盖度低,Dropout等。这些现象都会对基因表达在低维空间中的...
最近需要处理10x Visium空间转录组的数据,所以到官网学习了一番基础分析流程的内容。 Slide Parameters 需要搞清楚数据使用的芯片类型,以便后续需要手动对...
特定版本下载链接:https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/files[https://googlechro...
基因的可变剪切造就了转录本的多样性,作为一种常见的基因表达调控机制,对于生物体的生长、发育和适应环境等方面都具有重要作用。前面写过一篇关于bulk RNA-seq的推文,...
目 标 单细胞分析目的和数据特征决定了分析的策略,数据分析选择高变基因而不是使用全部基因,为了达到以下几个主要目标: 提高信噪比单细胞数据中,很多基因的表达水平可能非常低...
基因的可变剪切造就了转录本的多样性,作为一种常见的基因表达调控机制,对于生物体的生长、发育和适应环境等方面都具有重要作用: 增加基因编码的多样性: 可变剪切使得一个基因可...
谢谢支持,关于--nomodel参数可以看我之前的推文,--bw没有关注过,感兴趣的话可以自行探索一下
纠结!narrowPeak还是broadPeak常见组蛋白修饰的ChIP-seq数据,使用macs2分析时会面临一个问题,peak的峰形到底是narrowPeak还是broadPeak?基于现有的经验,目前一些常见组蛋...
常见组蛋白修饰的ChIP-seq数据,使用macs2分析时会面临一个问题,peak的峰形到底是narrowPeak还是broadPeak?基于现有的经验,目前一些常见组蛋...
STAR从version2.7开始支持对scRNA-seq的定量,随着版本的升级,从一开始只支持Droplet类型到现在可以涵盖几乎所有类型。下面内容以version2....
这个步骤推荐在R里面做,载入表达矩阵,然后设置好分组信息,统一用DEseq2进行差异分析,当然也可以走走edgeR或者limma的voom流程。基本任务是得到差异分析结果,进...
RNA-seq定量为人熟知的流程是先用STAR软件做比对生成bam,然后使用featureCounts等软件定量。不过,一直有一个疑问,为什么不直接使用STAR软件做基因...
RSS特异性指数 继前一篇帖子[网络CSI评估基因关联性及regulon聚类模块化[https://mp.weixin.qq.com/s/p5c0ZcjmqCfLEUNP...
在座各位,除了没放假的人,剩下的应该都放假了吧!放假回家过年前,最终还是决定要来见一下各位! 学习单细胞转录因子分析流程SCENIC的时候,在一篇文献中看到过下面这样...
@寒山梦绮 有文献把这个方法应用到RNA-seq
一分钟搞懂 quantile normalization最近学习了一个适用于CUT&RUN 和 CUT&Tag文库大小矫正的方法,数据标准化过程用到了Quantile Normalization,记忆力有限需要动手记录一下。 ...
最近学习了一个适用于CUT&RUN 和 CUT&Tag文库大小矫正的方法,数据标准化过程用到了Quantile Normalization,记忆力有限需要动手记录一下。 ...
ChIP-seq实验一般会设置input作为阴性对照作为背景,这样在做peakcalling时可以去除噪音得到更真实的IP结合位点。如果使用macs2来做callpeak...
感谢提醒👍
scanpy踩坑实录日常瞎掰 最近在分析scRNA-seq的数据,三个样本数据不大,用Seurat分析真的很香!奈何又要下载公共数据的样本,这样一捣腾,Seuart倒显得有些力不从心了,何也...
常见组蛋白修饰的功能、作用位点以及数据分析中信号呈现的峰形: 组蛋白修饰的功能大致分成两类:活化,对基因的转录表达起促进作用;阻遏,对基因的转录起抑制作用,典型的代表为H...
Motif经常出现在表观组学文章中,在ChIP-seq数据分析中占有一席之地,尤其是转录因子。Motif中文翻译为“基序”,本质是一个基于数据的数学统计模型,用来描述一类...
序 言 ChIPseeker用来注释peak确实很方便,也内置了不少的可视化函数可以用来展示结果。ChIPseeker基于annotatePeak函数做注释虽然使用起来很...