·1.参考基因组准备·2.比对：Hisat2 Salmon1.参考基因组准备参考基因组数据库常用参考基因组数据库Ensembl:www.ensembl.org #用得最多数据库完善有基因对应的IDNCBI...Homo_sapiens.GRCh38.dna.primary_assembly.fa.gz-rw-rw-r-- 1 Mar402 Mar402 139091 Apr 23 16:51 wget-log# 下载转录组序列...format)格式，即序列比对文件格式，详细介绍见:http://samtools.github.io/hts-specs/SAMv1.pdf BAM是SAM的二进制文件(B源自binary) #PPT转录组...值的理解# (0x100) 代表着多比对情况，所以直接用samtools view -f 0x100可以提取 multiple比对的 情况-----来自于生信技能树------（大概估计）10个样本 转录组估算使用空间...：一个样本1.5G大小 *101、质控：cleandata 1.5GG*102、比对： sam 13G10 2（膨胀），bam 2G*10共约 410G简单粗暴 转录组数据多大*4～6倍
图片 转录组概述 图片 图片 图片 图片 图片 图片 图片 上机测序完成之后得到的测序数据为FASTQ文件 图片 Linux 复习 图片 准备工作-目录管理 图片 # 进入到个人目录 cd ~ ##...1.建立数据库目录：在数据库下建立参考基因组数据库，注意命名习惯：参考基因组版本信息 mkdir -p database/GRCh38.105 ## 2.建立项目分析目录 mkdir project...cd project mkdir Human-16-Asthma-Trans # 注意项目命名习惯：物种-样本数-疾病-分析流程 cd Human-16-Asthma-Trans # 建立数据存放目录...Mapping/Hisat2 Mapping/Subjunc # 建立定量目录 mkdir -p Expression/featureCounts Expression/Salmon # 查看整个分析目录准备结构.../*gz ./ 图片 图片 fastq数据第四行 图片 碱基识别出错的概率映射值Q值与FASTQ数据中储存：F怎么转换 图片 （例如Q=70 用70-33=37，对应图1 Q=37已经满足了 ） 图片
转录组数据分析一般流程转录组测序原理SBS（Sequencing-By-Synthesis）：通过单分子阵列实现在小型芯片（Flowcell）上进行 桥式PCR反应。...通过可逆阻断技术实现每次只合成一个碱基，再利用四种带有不同荧光标记的碱基，通过荧光激发/捕获，读取碱基信息基于 可逆终止的、荧光标记dNTP，边合成边测序转录组:组织或所有细胞中包含所有类型的RNA转录集合...mRNA： RNA-Seq，普通转录组测序lncRNA：lncRNA-Seq，一般采用链特异性测序miRNA： miRNA-Seq，小RNA测序circRNA: cirRNA-seq，一般有两种，消化性线性...RNA建库或者去rRNA建库转录组测序实验流程1....上机测序完成之后得到的 测序数据：FASTQ文件FASTQ数据格式fastq数据：高通量测序（如Illumina NovaSeq等测序平台）得到的原始图像数据文件，经碱基识别（Base Calling）
https://www.jianshu.com/p/46b048220b88 只需认准count数据即可，自己的数据还是公共数据、数据库、背景知识均不影响差异分析。...其他来源的转录组数据和TCGA的转录组数据的差别？整理输入数据的过程不同，差异分析无差别。数据下载方式不同，是否是count矩阵，行名需要是基因名，分组信息如何获取。...数据库中找T-N的数据做差异分析，差异基因在TCGA里面继续分析。...三大R包差异分析输入数据都是count矩阵和对应的分组信息。...logFC_t)DEG2$change = ifelse(k1,"DOWN",ifelse(k2,"UP","NOT"))head(DEG2)table(DEG2$change)limma#####limma做转录组差异分析
正如我们之前介绍过的： 10X空间转录组Visium:基本概念 10X空间转录组Visium || 空间位置校准 Seurat 新版教程：分析空间转录组数据（上） Seurat 新版教程：分析空间转录组数据...（下） 今天我们就以10X-Visium，我们来看看在scanpy中如何分析空间转录组数据。...其实分析的框架依然是质控-降维-分群-差异分析-markergene。 要运行一套教程前提是要有相应的软件和示例数据，这里我们已经下载安装好了。就直接开始了。...空间高变基因 空间转录组学允许研究人员调查基因表达趋势如何在空间上变化，从而确定基因表达的空间模式。...然而，分析这些数据的方法还没有建立。在这里，我们描述SpatialDE，这是一种从多路成像或空间rna测序数据中识别具有表达变异空间模式的基因的统计测试。
空间转录组在表征表达信息的同时，同时保留了空间信息。这些数据对生物信息学的分析提出了新的要求——如何有效地利用空间信息?...但是表达数据及其空间属性在一定程度上是纠缠在一起的，如果不考虑空间信息，就不能正确地分析转录组信息，因此单独处理转录组信息会丢失重要信息。目前利用空间转录组学的研究大致可分为三类。...然而，空间信息作为空间转录组最重要的组成部分，使用坐标信息作为待分析空转数据的固有部分仍需要挖掘。...3、其他空转的分析方法空间转录组学作为一种技术的历史很短，这也意味着用于空间转录组数据分析的工具正在激增。...在许多情况下，这些工具利用了为批量或更常见的单细胞分析开发的技术，并将其直接应用于空间转录组学数据。空间转录组学数据的分析方法包括聚类、去卷积、图像分割、3D重建、细胞-细胞相互作用和数据集成等。
，这个论文中提供了转录组数据从头处理的整个流程，用到的示例数据集是人类一条染色体的数据，数据量也不大，非常适合我们入门转录组数据分析使用。...前面的流程我使用的是 hisat2比对 samtools sam bam 格式转换 stringtie组装转录本 gffcompare and gffread提取转录本 salmon进行转录本定量 最后获得...这个是转录本id和基因id的对应关系 image.png 分别上传以上准备好的3个文件 ，上传好以后点击 add selected information to analysis 然后点击 step3...image.png 然后点击data pre-processing 点击 Filter & Mean-variance trend plot image.png image.png 差异表达分析的结果...image.png 最后可以下载分析的结果 image.png image.png 今天推文用到的示例数据可以在公众号后台留言20220214，大家拿到这个示例数据后可以自己试着运行下以上的过程
默认的方法(method = 'markvariogram ')受到 Trendsceek,的启发，后者将空间转录组学数据建模为标记点过程，并计算一个' variogram '，它识别其表达水平取决于其空间位置的基因...默认情况下，我们在这些分析中使用的r值为‘5’，并且只计算可变基因的这些值(其中的变异是独立于空间位置计算的)，以节省时间。 现在，我们可视化的表达前6个特征确定了这一措施。...设置好亚组后，我们可以在完整图像或裁剪图像上看到皮质细胞。...与单细胞数据关联分析（空间细胞类型定义） 在~50um时，visium检测的斑点将包含多个细胞的表达谱。...image 我们要感谢Nigel Delaney和Stephen Williams对Seurat 分析空间数据代码的有益反馈和贡献。
写在前面 摸索单细胞转录组数据分析这两年，我遇到过太多的CNS文章及综述，但只有本文被我安排给了所有人进行翻译，本译文来自于最优秀的学习者，最开始在不到3000粉丝的单细胞天地公众号发布，却喜获近5000...单细胞转录组分析综述 （原文链接） 但是忘记开通原创，而且也值得在我们生信技能树这个华语区第一大IP继续分享，并号召所以从事单细胞转录组数据分析的工程师大家学习！ ? ?...如果大家对单细胞转录组感兴趣可以关注一下，哪怕每天只学一点点，积土成山，积水成渊。...，但是它产出的数据噪音和维度都比较高，相比bulk RNA-seq增加了分析难度。...还有，利用转录差异来定义细胞类型比较困难(Buettner et al., 2015)，因为细胞状态(如细胞周期)的瞬时差异相比于细胞类型对转录组的影响更大。
不知不觉在单细胞转录组领域做知识分析也快两年了，很幸运聚集了五个小伙伴携手共进，我们承诺不间断更新5个月，把我们这两年的学习成果全部掏出来给大家，包括5个栏目： 文献速递（简短介绍，扩充知识面） 文献详解...包含了六万多个单细胞转录组数据，持续追踪了MEF细胞系诱导为IPSC细胞的动态变化过程，并且从发育的角度分析了这些数据 ?...而单细胞转录组测序技术非常强大，适合解决这个问题。...单细胞转录组数据处理 ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 首先得到表达矩阵 因为是 10X Genomics数据，所以直接用官方工具CELLRANGER 即可，过滤后得到65,781 cells and G = 16...后记 这篇文章做的数据实在是太大，而且分析要点太多，涉及到的算法也非常多，实在是没办法一一解读，估计得开一个讨论班，五六个人一起解读。 比如下面这个课题组就讨论过； ?
salmon.readthedocs.io/en/latest/ # 构建salmon索引 salmon index -t Homo_sapiens.GRCh38.cdna.all.fa -i salmon_index -t：参考基因组fasta...文件，可以接受压缩格式 -i：存储索引的文件夹名 分析流程 ##----构建索引## 后续索引可直接使用服务器上已经构建好的进行练习cd $HOME/database/GRCh38.105nohup salmon
思考题： + 如何将空间数据与表达数据关联在一起？ + 有了空间转录组数据，如何与单细胞转录组数据联用？ + 做了多层切片如何展示真实的三维空间的转录本信息？...随着转录组技术的发展，空间转录组已经正式走向商业化时代，作为单细胞数据分析的工具箱的Seurat与时俱进，也相应地开发了空间转录组分析的一套函数，让我们跟随卑微小王看看Seurat官网教程吧。...本教程演示如何使用Seurat v3.2分析空间解析的RNA-seq数据。虽然分析流程类似于Seurat的单细胞RNA-seq分析流程，但我们引入了交互可视化工具，特别强调了空间和分子信息的集成。...本教程将介绍以下任务，我们相信这些任务在许多空间分析中都很常见: 归一化 降维与聚类 检测spatially-variable特性 交互式可视化 与单细胞RNA-seq数据集成 处理多个片（multiple...sctransform将数据归一化，检测高方差特征，并将数据存储在SCT分析中。
默认的方法(method = 'markvariogram ')受到 Trendsceek,的启发，后者将空间转录组学数据建模为标记点过程，并计算一个' variogram '，它识别其表达水平取决于其空间位置的基因...默认情况下，我们在这些分析中使用的r值为‘5’，并且只计算可变基因的这些值(其中的变异是独立于空间位置计算的)，以节省时间。 现在，我们可视化的表达前6个特征确定了这一措施。...这个过程也促进了这些数据与下一节的皮层scRNA-seq数据集的整合。首先，我们取集群的一个子集，然后根据精确的位置进一步细分。设置好亚组后，我们可以在完整图像或裁剪图像上看到皮质细胞。...SpatialDimPlot(cortex, crop = FALSE, label = TRUE, pt.size.factor = 1, label.size = 3) plot_grid(p1, p2) 与单细胞数据关联分析...SpatialFeaturePlot(brain.merge, features = c("Hpca", "Plp1")) image 我们要感谢Nigel Delaney和Stephen Williams对Seurat 分析空间数据代码的有益反馈和贡献
1思考题： 2 3+ 如何将空间数据与表达数据关联在一起？ 4+ 有了空间转录组数据，如何与单细胞转录组数据联用？ 5+ 做了多层切片如何展示真实的三维空间的转录本信息？...随着转录组技术的发展，空间转录组已经正式走向商业化时代，作为单细胞数据分析的工具箱的Seurat与时俱进，也相应地开发了空间转录组分析的一套函数，让我们跟随卑微小王看看Seurat官网教程吧。...本教程演示如何使用Seurat v3.2分析空间解析的RNA-seq数据。虽然分析流程类似于Seurat的单细胞RNA-seq分析流程，但我们引入了交互可视化工具，特别强调了空间和分子信息的集成。...sctransform将数据归一化，检测高方差特征，并将数据存储在SCT分析中。...降维、聚类和可视化 然后，我们可以使用与scRNA-seq分析相同的工作流，对RNA表达数据进行降维和聚类。
转录组和代谢组是生物学研究中常用的两种高通量技术。转录组主要用于探究不同处理下基因的表达变化，但是难以确定关键途径，也无法鉴定控制关键途径的结构。...代谢组与转录组的关联分析可在一定程度上克服上述单一组学研究的局限性，从而在代谢通路上更好地解释转录调控机制。 如何对转录组和代谢组数据进行联合分析仍是一个具有挑战性的问题。...目前，转录组和代谢组的联合分析主要分为两大部分，一是寻找共同的KEGG通路和富集功能；二是进行相关性的关联分析。...（来源于百迈客公司转录组和代谢组联合分析的结题报告） 这里，先给大家分享一篇发表在Cell Commun Signal（2区，IF=8.4）期刊上的文章《Slc2a6 regulates myoblast...上述文章算是两种组学分析中较为顺利的一篇文章。在实际分析中，不论哪两组组学联合分析，通过寻找共同具有统计学意义上显著性共享通路其实是很难找到的，特别是代谢组和转录组的联合分析。
SpaCET是一个R包，用于分析癌症空间转录组学(ST)数据集，以估计肿瘤微环境中的细胞谱系和细胞间相互作用。简单地说，SpaCET首先通过整合常见恶性肿瘤的基因模式来估计癌细胞的丰度。...此外，SpaCET可以整合匹配的scRNA-seq数据集作为自定义参考来进行细胞类型反卷积。...图片 安装 # install.packages("devtools") devtools::install_github("data2intelligence/SpaCET") 示例一、依据内置数据集分析空间数据...spatialFeatures=c("Malignant","Malignant cell state A","Malignant cell state B"), nrow=1 ) 图片 示例二、依据匹配的单细胞数据集分析空间数据...GeneExpression", spatialFeatures = c("TM4SF1","S100A4","PRSS1","CRISP3"), nrow=2 ) 图片 可以依据以上操作进一步分析空间转录组的共定位及通讯分析
通过数据降维处理可减少冗余信息所造成的误差，还可以通过降维算法来寻找数据内部的本质结构特征，便于后续计算以及实现数据的可视化。小编在这里将会和大家介绍几种常用的数据降维方法以及它们的原理。...一降维的目的 ①简化数据，将多维、复杂的数据简化为二维； ②去除数据中的冗余部分； ③减少后续数据分析的时间； ④有助于聚类； ⑤实现数据可视化。...三单细胞数据分析中常用的降维方法 1.主成分分析PCA PCA (Principal Component Analysis)是最常用的线性降维方法，数据从原来的坐标系转换到新的坐标系，新坐标系的选择是由数据本身决定的...第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向(即数据差异性最大的方向)，第二个新坐标轴选择与第一个新坐标轴正交且具有最大方差的方向，以此类推，共建立与原始数据特征数目相等的新坐标轴。...它可以处理大型数据集和高维数据，并且结合了可视化的强大功能和减少数据维度的能力，UMAP将高维空间上的附近点映射到低维表示中的附近点，并对远点进行相同的映射。 ?
一、质控 fastqc数据质量评估 —— fastqc图片图片不是多有参数都有长参数和短参数两种形式；大小写敏感目标：使用fastqc对原始数据进行质量评估图片用vim将命令写入脚本qc.sh，运行脚本图片图片...# 激活conda环境conda activate rna# 连接数据到自己的文件夹# 如果上面做习题的时候已经链接过来，无需再次链接cd $HOME/project/Human-16-Asthma-Trans...fq_dir}/SRR*.fastq.gz >${fq_dir}/qc.log# 报告整合$multiqc $outdir/*.zip -o $outdir/ >${fq_dir}/multiqc.log数据质控的基本数据分析图片图片图片图片随着测序读长变长...fastq.gz ${rawdata}/${name}_2.fastq.gz "done图片jobs具有当前窗口时效性，只能看见当前窗口进行的任务，但ps可以看到其他窗口进行的任务图片三、fastp 数据过滤样本量很大的时候使用图片图片图片
上期专题我们介绍了单细胞转录组数据的基础分析，然而那些分析只是揭开了组织异质性的面纱，还有更多的生命奥秘隐藏在数据中等待我们发掘。...本专题将介绍一些单细胞转录组的高级分析内容：多样本批次校正、转录因子分析、细胞通讯分析、基因集变异分析和更全面的基因集富集分析。不足之处请大家批评指正，欢迎添加Kinesin微信交流探讨!...然而单细胞转录组数据具有背景噪音高、基因检出率低和表达矩阵稀疏性的特点，给传统统计学和生物信息学方法推断高质量的GRNs带来了挑战。...往期回顾 单细胞转录组基础分析一：分析环境搭建 单细胞转录组基础分析二：数据质控与标准化 单细胞转录组基础分析三：降维与聚类 单细胞转录组基础分析四：细胞类型鉴定 单细胞转录组基础分析五：细胞再聚类 单细胞转录组基础分析六...：伪时间分析 单细胞转录组基础分析七：差异基因富集分析 单细胞转录组基础分析八：可视化工具总结 欢迎加入生信技能树小圈子 期待单细胞工具的大浪淘沙,洗尽铅华 ---- ---- ---- ?
，今天我们要介绍的是STOmicsDB，该网址：https://db.cngb.org/stomics/ 该数据库整合了17 个物种的 221 个空间转录组数据库，如下所示： 数据库主要包含了四个模块：...资源中心模块：支持搜索文献、样本信息、多个样本和数据集的项目信息 数据提交模块：用户可以使用STOmicsDB提交多种数据类型，例如原始测序数据、空间转录组矩阵、注释文件、图像信息、以及下游分析结果，...目前接受了30+个项目，数据量达200+TB 空间转录组专辑模块：STOmicsDB与各科研团队合作，共同开发了多个空间转录组专辑。...包括ACSTA（拟南芥细胞类型特异性时空转录组图谱）、ATRISTA（蝾螈端脑发育与再生的空间转录组图谱）、Flysta3D（果蝇胚胎和幼虫的3D时空图谱）、MOSTA（小鼠器官发育时空转录组图谱）、MBA...（猕猴大脑皮层多组学细胞图谱）和ZESTA（斑马鱼胚胎发生时空转录组图谱） 数据集分析与可视化模块：对7000+篇文献进行数据挖掘，构建了包含标准化处理、降维、聚类、细胞类型注释、差异分析、细胞通讯等的一套流程
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