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在KRAS-TRP53基因驱动的LADC依赖于rRNA的合成依赖于Ect2基因

KRAS-TRP53基因驱动的LADC依赖于rRNA的合成依赖于Ect2基因

今天JC的时候,同学分享的是一个比较难懂的文章,我尝试着follow她,但失败了。文章发表于2017年1月的CELL,是 Ect2-Dependent rRNA Synthesis Is Required for KRAS-TRP53-Driven Lung Adenocarcinoma , 里面太多陌生的名词,如下: Continue reading

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找个motif嘛,简单

我在生信菜鸟团发布的自学CHIP-seq分析第八讲就提到过如何寻找motif,motif是比较有特征的短序列,会多次出现的,一般认为它的生物学意义重大,做完CHIP-seq分析之后,一般都会寻找motif 。查找有两种:

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单细胞系列停更通知及组建单细胞数据分析交流小组

跟单细胞结缘已久,早在三年前我还是药厂生信工程师的时候就接触过一些前沿团队,听了他们的讲座后我就下意识的搜索了相关资料,了解到了欧洲的EMBL-EBI在组建十几个单细胞研究中心,也在全球范围内招聘RA和博士生,当时还把那些招募信息发送给了在南科大的学生,希望他们可以赶上这个机会。 Continue reading

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bulk转录组数据的基因表达变化情况探索

 

 

一般来说可以用CV或者MAD来衡量某基因在某些样本的表达变化情况。

标准差与平均数的比值称为变异系数,记为C.V(Coefficient of Variance)。 变异系数又称“标准差率”,是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。 当进行两个或多个资料变异程度的比较时,如果度量单位与平均数相同,可以直接利用标准差来比较。

平均绝对误差(Mean Absolute Deviation),又叫平均绝对离差,它是是所有单个观测值与算术平均值的偏差绝对值的平均

用下面的代码可以看看,标准差,平均数,变异系数, 平均绝对误差的关系,如下: Continue reading

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自己写代码计算单细胞转录组数据的CNV及绘制热图

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使用inferCNV来推断2014的science关于GBM文章的单细胞转录组数据的拷贝数情况

前面我们介绍了单细胞转录组表达矩阵可以推断CNV的文献出处及历史,也简单过了broad开发的inferCNV软件,在其提供的测试数据上面成功运行了,也测试了airway这个转录组数据,还测试了CCLE数据库的RNA-seq和microarray数据,发现效果都不好,也暂时没能搞清楚问题出在哪里。

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使用inferCNV来推断CCLE转录组数据的拷贝数变异

前面我们介绍了单细胞转录组表达矩阵可以推断CNV的文献出处及历史,也简单过了broad开发的inferCNV软件,在其提供的测试数据上面成功运行了,也测试了airway这个转录组数据,但是效果不好,现在看看CCLE数据库的测试结果吧,比较文章里面对之进行过同样的处理。

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使用inferCNV来推断airway转录组数据的拷贝数变异

使用inferCNV来推断airway转录组数据的拷贝数变异

前面我们介绍了单细胞转录组表达矩阵可以推断CNV的文献出处及历史,也简单过了一半broad开发的inferCNV软件,但是只运行了其测试数据,远远不够。

现在我们来,使用inferCNV来推断airway转录组数据的拷贝数变异,其实主要就是如何制作input文件给inferCNV这个软件,要制作的数据文件如下:​

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使用broad出品的inferCNV来对单细胞转录组数据推断CNV信息

使用broad出品的inferCNV来对单细胞转录组数据推断CNV信息

软件项目地址: https://github.com/broadinstitute/inferCNV.git

我在 https://mp.weixin.qq.com/s/Qns9TCSgNg_CQuwQxQbVnw 里面讲到了对单细胞转录组数据推断CNV信息的历史文献。其实看懂那些文件的补充材料的对单细胞表达矩阵的处理描述后是可以自己写代码来分析的,但是难度有点大,我们先来体验一下作者的软件。

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RNA-seq仍然可以不做重复

RNA-seq仍然可以不做重复

很多benchmark文章推荐做RNA-seq的时候,每个处理最好是做5个以上的重复,当然,研究者为了节约经费,通常只做3个重复,更有甚者做两个也行。但是只做一个,往往就麻烦了,因为没办法进行常规的统计学检验看处理前后的差异表达的显著性。 Continue reading

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单细胞转录组看头颈癌的原位癌和复发癌区别

单细胞转录组探索头颈癌症的转移癌和原位癌区别

文章发表于2017年12月,在CELL杂志:Single-Cell Transcriptomic Analysis of Primary and Metastatic Tumor Ecosystems in Head and Neck Cancer 测序如下;

We profiled transcriptomes of ∼6,000 single cells from 18 head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) patients, including five matched pairs of primary tumors and lymph node metastases.

同时也对这些病人测了whole-exome sequencing (WES) and targeted genotyping (SNaPshot) data,但是这些数据公布在 phs001474.v1.p1 ,不是很方便下载。 Continue reading