RNA-seq从入门到自闭(Kallisto和Salmon)

这是RNA-seq上游分析的最后一站，seq数据定量。这一篇文章会介绍基于k-mer定量两软件：kallisto和salmon。其中关于kallisto的部分我会附上TBtools插件的用法。 抱歉又更新晚了，之前一直想尝试selected alignment method来定量RNA-seq数据。电脑不给力，试了好几次都失败了，只好放弃……如果你有兴趣，可...

[企业回答] 

RNA-seq数据量化是指在RNA-seq实验中将原始测序数据（通常是读段，即reads）转化为表达量的过程，旨在确定每个基因或转录本在给定样本中的表达水平，这个过程包含几个关键步骤：1.读段（Reads）质量控制：在进行量化之前，首先需要对原始测序读段进行质量控制。这通常涉及去除低质量的读段、去除接头序列以及...

值得一提的是,作者自己也提到了,由于篇幅的限制,作者有些RNA-Seq的技术并没有提到,包括非编码RNA的转录组、原核生物的转录组、表观转录组(如RNA修饰)等。 相比于之前的芯片,RNA-Seq建库更加的方便,测序也更加的便宜,配套的分析方法也更加的完善。而且,short-read RNA-Seq的数据质量也很好,在平台内和跨平台的...

这是RNA-Seq 上游分析的大致流程，比对+定量。当然实验目的若只需要定量已知基因，也可以选择free-alignment 的流程工具如kallisto/Salmon/Sailfish，其优点是可用于RNA-seq的基因表达的快速定量，但是对于小RNA和表达量低的基因分析效果并不好（2018年刚发表的一篇文章对free-alignment 的工具进行了质量评估...

根据所使用的文库制备方法，RNA序列(也称为读序列或标签)将从转录本的3端(或5端)(10X Genomics, cell -seq2, Drop-seq, inDrops)或全长转录本(Smart-seq)中获得。针对感兴趣的生物学问题选择不同的方法。下面列出了这些方法的优点：3 '端测序与全长测序需要进行许多相同的分析步骤，但 3' 端...

早期，RNA-seq测序为单端测序，一般使用最为经典的RPKM（Reads Per Kilobase Million）进行数据归一化，俨然转录组归一化界的老大哥，不仅在转录组领域占有一席之地，而且在表观数据归一化方面也有较为广泛的应用；而当前FPKM作为最常用的双端数据归一化方法走向了台前，FPKM兼顾了基因的长度和深度信息使得...

statistical analysis of differential transcript usage following Salmon quantification Salmon 进行转录本定量 转录组分析：RNA-seq pipeline through kallisto or salmon tximport 将 Salmon 定量结果导入 DESeq2 提取 genecode的gtf注释信息 我的例子，比较复杂 构建索引 比对 整理数据，分析差异 ...