我对RNA的看法-seq 分析(首先说一下生物体内RNA的大致组成:编码RNA:根据中心原理，我们知道DNA转录成mRNA ， mRNA通过tRNA翻译成蛋白质，蛋白质执行生命功能 。非编码RNA:部分DNA转录成RNA后，不再继续编码蛋白质，这种RNA被称为非编码RNA(ncRNA)，包括微小RNA 。
【RNAseq分析R包,chipseq与RNAseq结合分析】
1、Seurat使用教程(v3.0seura是分析单细胞转录组数据的R包，用于QC、分析和探索单细胞RNAseq数据 。相关信息如下:具体流程如下:安装运行linux或windows中的Rstudio，安装其他设备即可 。结果以下预处理步骤不是必须的，可以根据实际情况进行更改 。其目的是根据基因表达、细胞内基因表达和线粒体的特征对细胞进行初步筛选 ， 即根据可视化结果指定一个阈值，达到或超过设定阈值后进入下游随访分析 。阈值设置常用的几个指标:nGene，nUMI，mito.percent，根据图片选择阈值，排除一些异常值，然后指定后续补充 。
2、转录组入门(7原来三个样本的HTSeqcount的数据可以在我的GitHub中找到，但是前面提到过，Jimmy的错误让我们分析只剩下三个样本，另一个样本需要从另一批数据中获取(请注意batcheffect)，所以不能保证每组都有两个副本 。我一直相信“你不是一个人”这句话，遇到这种情况的肯定不止我一个，所以我找了几个解决方法，后面会介绍，但是我们DESeq2要有重复的问题急需解决，所以我得自己补 。
我这样编的 。这只是一种填坑的方法 。更好的模拟数据的方法需要参考更专业的文献，希望在有生之年补上这部分 。这部分内容最早是在RNASeqDataAnalysis的8.5.3节看到的 ， 刚开始没看懂，但是学了生物统计学之后觉得是理解所有差异基因表达分析R包的关键 。
3、免疫浸润 分析方法肿瘤不是简单的恶性细胞群，而是由不同类型细胞组成的复杂生态系统 。在这些细胞中，肿瘤浸润性免疫细胞在肿瘤控制和治疗反应中起核心作用 。例如，细胞毒性CD8 T细胞是抗癌免疫的主要效应细胞 ， 因为它们可以特异性识别和杀伤携带新抗原的肿瘤细胞 。肿瘤特异性抗原主要来源于突变基因的表达 。然而，免疫细胞 ， 如调节性T细胞，也可以发挥免疫抑制作用 ， 并支持肿瘤发生和免疫逃逸 。
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