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star分析rna seq

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翻译体)和RNA结构(结构)等 。(2019).RNA seq Uesing:少年时代，自然评论遗传学，摘要:近十年来，RNA测序(RNAseq)成为全转录组分析内 。
1、结构变异SV 分析(WGS/WES69检测SV对比度的工具最后决定用威猛和曼塔的组合 。其实最好的组合应该是wham，inGAPSV或者inGAPsv，PBHoneyNGM的组合 。要求输入的bam和fa必须有samtool的fai索引文件，bam也需要sort 。愈伤组织区域适用于指定染色体 。这样只使用了分析chr，而没有使用分析scaffold 。
2、完整的单细胞 分析通用流程——从数据到可视化本章概述了典型SCRNAseq分析工作流的框架(图1) 。稍后将更详细地描述每个步骤 。在开始分析本身之前，讨论一下实验设计可能会有帮助 。最明显的问题就是技术的选择，大致可以分为:1 。基于液滴的:10XGenomics ， inDrop，Drop seq2 。基于板的唯一分子标识符(UMI):CELseq，MARS seq3 。板本阅读:Smart seq24 。其他:sciRNA seq，SeqWell，这些方法各有利弊，在别处已有广泛讨论(Mereu et al .()；Ziegenhain等人2017()) 。
基于纸板的方法可以捕获其他表型信息(如形态学) ， 并且更适合于定制 。基于Reads的方法提供了完整的转录覆盖，这在一些应用中非常有用(如剪接和外显子突变) 。基于UMI的方法将减少PCR扩增噪声的影响 ， 因此更受欢迎 。方法的选择视具体情况而定，但我们下面的分析 process大部分方面都与技术无关 。
3、【circRNA】circRNA的鉴定通过splicedreads的作图，我们可以发现线性RNA和环状RNA具有不同的剪切模式 。一种是正常的5/3 来回剪切，一种是反向的5/3 反向剪切(Memczaketal.2013.Nature) 。环状RNA测序数据量的数据库构建策略选择因此 ， 我们所有的实验方案都使用环状RNA来构建数据库 。鉴定方法circRNA检测的基本原理是鉴定反向切割位点 。最重要的circRNA类型来自外显子 。当然，在已知转录物的内含子、中间区域、UTR区域、lncRNA区域和反义链区域中也鉴定了circRNA 。多个CircRNA可以在同一位点形成，每个CircRNA可以包含一个或多个外显子 。
4、RNA-Seq 分析|RPKM,FPKM,TPM,傻傻分不清楚? In 分析很容易理解，一个基因越长，测序越深入，它内部的阅读计数就越多 。我们在进行分析的基因差异表达时，经常会比较多个样本中不同基因的表达水平 。如果数据不规范，比较结果就没有意义 。
FPKM(fragmentsperklobasemilon)和TPM(TranscriptsPerMillion)用作标准化值 。那么，三者的计算原理是什么，又有什么区别呢？为了更清晰地展示计算过程，我们以三个样本的四个基因的readcounts矩阵为例(来自YouTube) 。
5、RNA-Seq数据 分析——原始数据质量控制(QC获得转录组数据后的第一步( 。fastq文件)是为了控制原始数据的质量 。质量控制的目的是全面检查原始数据的质量，包括碱基质量评价、GC含量检验、N碱基数量评价、TCGA碱基分布、kmer数量检验等 。可以检查fastq文件质量的软件有很多 ， 比如FastQC，fastp，multiQC等等 。本文主要介绍应用广泛的FastQC 。
FastQC可以使用conda安装 。只需在linux环境下运行命令condainstallfastqc，运行结果如下 。运行命令fastqch检查是否安装成功，运行结果如下 。使用fastqco#输出结果全路径#数据存储全路径/*reads_R1.fq命令运行案例数据，运行后可以得到以下结果 。报告的第一部分不仅是质检结果的基本信息统计，如上图所示 。
6、单细胞 分析方法在过去的10年中，开发了多种单细胞方法 ， 不同的方法影响了细胞的捕获和扩增，以及每个细胞的读取深度 。2019年7月24日，一篇关于RNA seq的综述发表在NatureReviewsGenetics上，文献信息如下:Stark，r . ， Et al .(2019).RNA seq Uesing:少年时代 。自然评论遗传学 。摘要:近十年来，RNA测序(RNAseq)成为全转录组分析内 。
目前 ， RNA seq被用于研究RNA生物学的许多方面，包括单细胞基因表达、翻译(翻译ome)和RNA结构组 。其他应用也在开发中 ， 如空间经济学 。再加上新的长片段和直接RNA seq技术的整合和更好的数据计算工具分析，RNA seq技术的创新有助于人们更全面地了解RNA生物学，如何时何地发生转录以控制RNA功能的折叠和分子间的相互作用 。
7、RNA- seq中的基因表达量计算和表达差异 分析原文链接:RNA中基因表达的计算seq和表达差异分析生物知识学习(biotechknowledgestudy.com)差异分析步骤:1)比较；2)readcount计算；3)归一化3)read count；4)差异表达分析；背景知识:1)对比:一般对比:BWA、肥皂开口缝隙对比:礼帽(领结2)；2)Readcount:丢弃平均分布，并重新分配由相对于参考系统的表达量的表达量计算的必需靶基因的表达量的值 。
8、RNA_Seq 分析中的标准化(reads_count,FPKM,RPKM,TPM1，关于RNASeq的分析中的FPKM，RPKM，TPM，标准化一个基因或转录本中的阅读数是重要的一步 ， 因为一个基因区域的阅读数取决于基因长度和测序深度 。基因越长，阅读次数越多，测序越深入，一个基因对应的阅读次数越多 。所以必须标准化，标准化的两个关键因素是基因长度和测序深度 。
【star分析rna seq】FPKM/RPKM/TPM都是描述相对量化的单位 。RPKM:readsperklobaseofexon Model permissions mapped reads:主要用于定量单端测序的方法(singleendRNA seq)，RPKM(推荐软件:Range，De seq) 。样品中基因的RPKM等于落在基因上的总读数(总外显子读数)与样品的总读数(mappedreads(百万))和基因长度(外显子长度(KB))的乘积之比 。

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