數(shù)據(jù)比對(duì) 使用FuSeq_WES
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：上海
-
Single Cell RNA-seq Analysis 學(xué)習(xí)記錄（二）：數(shù)據(jù)整理處理原始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，第一步需要做的就是檢查數(shù)據(jù)質(zhì)量。本次教程使用的數(shù)據(jù)為(Kolodziejczyk et ...
-
提取heatmap作圖中的cluster行名或者列名
此post旨在提取heatmap作圖中的cluster行名或者列名 其實(shí)，對(duì)heatmap熱圖提取cluster就是對(duì)hclust的結(jié)果提取cluster，tree_col和...
-
單細(xì)胞分析之細(xì)胞交互-1：CellphoneDB常用的細(xì)胞通訊軟件：CellphoneDB[http://www.itdecent.cn/p/38a9376f5286]：是公開(kāi)的人工校正的，儲(chǔ)存受體、配體以及兩種相互作用...
-
嗚嗚嗚我哭出聲來(lái)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，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。 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)，使用的技術(shù)為BS-seq，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。 DNA甲基化及CpG島定...
-
@桁_COLA 你好，不好意思，簡(jiǎn)書(shū)基本不上了。建議使用chipseerker包，Y叔出品，簡(jiǎn)單好用。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，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...
-
2018-09-05 Dell xps15“電源已接通，未充電” 拆機(jī)維修過(guò)程
上周用電腦時(shí)突然發(fā)現(xiàn)，插著電源，但電池越來(lái)越少，鼠標(biāo)移到電池上一看，顯示“電源已接通，未充電”。嗯？？？ 首先先百度了一下，可惜百度出來(lái)的結(jié)果都沒(méi)什么用。折騰了一晚上都沒(méi)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(méi)有發(fā)Windows版本，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，所以我們需要把macs2的結(jié)果轉(zhuǎn)化為bw提供給IG...
-
Genome Biology文章解讀：組蛋白調(diào)節(jié)因子(HMRs)只負(fù)責(zé)組蛋白修飾相關(guān)功能？如何揭示HMRs的非經(jīng)典功能
ncHMR detector: a computational framework to systematically reveal non- classical funct...
-
@NICE_AGIS 不好意思回復(fù)的比較晚，簡(jiǎn)書(shū)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，有點(diǎn)類(lèi)似做splicing差異。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?zhuān)⑨尣怀鰜?lái)的就可以當(dāng)成一個(gè)novel transcript candidate對(duì)待，不知道你是否同意。
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...
-
@NICE_AGIS 一般來(lái)說(shuō)，RNA-seq不太會(huì)涉及到novel transcript的discovery，所以在hisat2比對(duì)玩以后，都是銜接的reads counts提取，而不是stringtie（因?yàn)檫€沒(méi)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(kāi)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...
-
中山大學(xué)在讀大四學(xué)生，生物技術(shù)專(zhuān)業(yè)，課題方向?yàn)樯镄畔W(xué)。未來(lái)攻讀公共衛(wèi)生碩士學(xué)位。
-
最近也是從Seurat3&Monocle3轉(zhuǎn)戰(zhàn)Scanpy，發(fā)現(xiàn)真香。看到你的學(xué)習(xí)記錄不由振奮，自覺(jué)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(chē)實(shí)驗(yàn)的不同： 過(guò)濾了更多的細(xì)胞和基因。在處理數(shù)據(jù)時(shí)，低質(zhì)量的細(xì)胞一定要清除掉，告誡大家寧缺毋濫。。。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。...
