单细胞测序基础知识

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上机测序

根据不同的荧光检测不同的碱基
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质量控制(质控QC)

去除低质量的序列
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表达定量

统计reads数,进而得到表达矩阵
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标准化

让所有样本处在同一起跑线上
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主成分分析PCA

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图中每个点都代表一个样本,不同颜色表示不同类别,在绿色簇中,出现了一个红色样本,这个样本就是异常样本,需要进行剔除才能进行后续的分析。
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差异表达分析与富集分析

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找出差异表达显著的基因,对结果进行可视化。

火山图

左侧表示下调的基因,右侧表示上调的基因。横坐标为log2,表示差异的大小。纵坐标为矫正过的P Value值,用来衡量差异的显著性。

经典的热力图和MA图。

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热力图中,每一列表示一个样本,顶端显示了分组信息和重复设置。RNA-seq的每个组别一般需要设置2~3个重复,可以减少误差,这是由于RNA分子本身不稳定的性质决定的。

每一行表示一个基因,单元格中颜色深浅表示表达量的高低。

KEGG富集分析和GO富集分析

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对差异表达具有显著性的所有基因做一个整体来进行富集分析。
即看看这些基因涉及到了哪些代谢通路或者生物学过程。
也可以对每个具体的通路做进一步分析。
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上述所介绍的RNA为mRNA(信使RNA),还有一些非常规的RNA,
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RNA-seq分析软件

TopHat and Cufflinks

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HISAT, StringTie and Ballgown

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原始数据质控及对比

测试数据

下载地址: ftp://ftp.ccb.jhu.edu/pub/RNAseq_protocol/chrX_data.tar.gz

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该数据集仅包含了X染色体的数据,方便测试,共12个样本,大约2G左右。

有需要的话还可以下载全染色体数据。
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原始数据质控

fastp
下载地址:http://opengene.org/fastp/fastp
GitHub地址:https://github.com/OpenGene/fastp
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序列比对

HISTA2

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基因表达定量

gtf文件

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基因表达定量

String Tie
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质量控制

RSeQC
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差异表达分析

Read counts矩阵
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差异表达分析与富集分析

前期准备

差异表达基因

差异表达作图

富集分析

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