当前位置：网站首页 » 热点 » 内容详情

测序深度最新视觉报道_转录组测序深度(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-26

测序深度

如何判断单细胞数据的质量？𐟤” 拿到高质量的单细胞数据，首先得确保你拿到的是高质量的单细胞悬液。这个悬液的细胞活性得大于80%。常用的染色方法有AO/PI染色和台盼蓝染色。相比之下，台盼蓝染色可能会有假阴性的问题，特别是在植物原生质体的活性测定中。因为富含叶绿体的植物细胞在台盼蓝染色后颜色更深，细胞计数仪可能会误判为死细胞。所以，经验丰富的操作人员检查细胞状态也是非常重要的一步。接下来，你需要捕获到足够数量的高质量细胞。具体的质控标准可以结合以下几点来理解：捕获到的细胞数量：这是单细胞测序研究的重要参数。捕获到的细胞数量越多，证据越充分，越有利于发表高分文章。在后续分析过程中，还会再做一次细胞过滤，最终得到的细胞数目就是每一篇单细胞测序文章都会描述的捕获到的细胞数目。平均reads数：这相当于测序深度，一般大于3万是比较好的数据。中位基因值：这个值的大小与不同的组织样本有关，比如癌细胞中可能数值较高。测序饱和度：一般大于50%即可。高质量细胞的占比：本次测序得到的reads比对到高质量细胞的占比，也是后续用来分析的数据。如果细胞活性偏低，细胞破裂较多，游离到环境中的mRNA偏多，这个数值会偏低。总之，单细胞数据的判定需要综合考虑多个因素，确保数据的准确性和可靠性。

count重要在生物信息学中，基因表达水平的量化是一个关键步骤。为了比较不同样本或条件下的基因表达差异，科学家们发展了多种标准化方法。以下是四种常见的基因表达水平标准化指标：Counts、RPKM、FPKM和TPM。 Counts 𐟓Š Counts指的是在测序数据中每个转录本或基因检测到的测序读段（reads）数量。通过将测序读段与参考基因组或转录本进行比对，可以获得每个转录本或基因上的读段数量。在多个样本的情况下，比较转录本或基因的counts可以识别不同样本间的表达水平差异。然而，由于RNA-Seq数据的测序深度可能在不同样本之间存在差异，因此需要对counts进行标准化处理，以便进行比较。 RPKM 𐟓ˆ RPKM（Reads Per Kilobase of exon model per Million mapped reads）是一种常用的标准化方法。它表示在每个基因的编码区域每百万mapped reads中有多少reads。RPKM的计算公式为：RPKM = total exon reads / (mapped reads (Millions) * exon length (KB))。RPKM先进行测序深度标准化，后进行基因长度标准化。主要用于双端测序，并广泛用于表达水平的比较分析。然而，RPKM不能区分基因的上调和下调（差异表达分析），也不能反映基因的编码能力。 FPKM 𐟓‰ FPKM（Fragments Per Kilobase of exon model per Million mapped fragments）与RPKM类似，但计算的是fragments数量。FPKM的计算公式为：FPKM = total exon fragments / (mapped fragments (Millions) * exon length (KB))。FPKM适用于那些使用片段化测序方法的研究。 TPM 𐟌 TPM（Transcripts Per Kilobase of exon model per Million mapped reads）是另一种广泛使用的标准化方法。它的计算公式为：TPM = transcripts / (mapped reads (Millions) * exon length (KB))。TPM不仅考虑了测序深度和基因长度，还考虑了转录本的拷贝数，因此被认为是更全面的标准化方法。总结 𐟓 Counts、RPKM、FPKM和TPM都是对基因表达水平进行标准化的重要指标。每种方法都有其独特的适用场景和局限性。在选择合适的标准化方法时，需要考虑到实验设计、数据类型和实验目的。通过了解这些指标的原理和优缺点，可以更好地选择适合自己研究的方法，从而更准确地评估基因表达水平的变化。

肠道微生物宏基因组学：从数据到洞见 𐟌🠨‚ 道微生物组学：探索肠道的奥秘 𐟌🊊肠道微生物组学是一个充满挑战和机遇的领域，它涉及人类肠道微生物的基因参考集、培养组学以及肠道病毒组的研究。通过深入探索这些微生物与宿主之间的相互作用，我们可以更好地理解肠道健康和疾病的关系。 𐟔젨‚ 道微生物组学的研究方法 𐟔슊1️⃣ 扩增子测序：通过PCR技术对特定基因进行扩增，然后进行测序。 2️⃣ 宏基因组测序：直接对肠道微生物的基因组进行测序，获取更全面的信息。 𐟔堧 ”究热点 𐟔劊1️⃣ 肠菌与疾病的关系：探索肠道微生物如何影响宿主健康。 2️⃣ 宏基因组关联分析（MWAS）：通过宏基因组数据来预测疾病风险。 3️⃣ 多组学联合分析：结合基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据，全面解析肠道微生物的功能和作用。 𐟓栨‚ 道微生物组学测序的实验设计 𐟓把1️⃣ 样品制备：确保样品的代表性，避免污染。 2️⃣ 实验重复：增加实验的可重复性，确保数据的可靠性。 3️⃣ 测序数据量：选择合适的测序深度，以获得足够的信息。 4️⃣ 对照组设计：正确设置实验组和对照组，以便进行差异分析。 5️⃣ 注意事项：避免样品制作和建库中的常见误区。 𐟓Š 肠道微生物组学分析的结果解读 𐟓Š 1️⃣ 原始数据评估：确保数据的准确性和完整性。 2️⃣ 组装结果质量评估：评估组装结果的准确性。 3️⃣ 16S rRNA分析：通过alpha/beta多样性、稀释曲线、物种组成等来了解肠道微生物的多样性。 4️⃣ 组间差异分析：通过相关性、PCA、PCoA、RDA/CCA等分析方法，比较不同组别之间的差异。 5️⃣ 功能通路富集分析：通过差异物种和功能通路的富集分析，揭示微生物的功能差异。 6️⃣ 热图展示：通过热图展示差异物种和功能通路的富集情况。 7️⃣ 韦恩图和LEfSe分析：通过韦恩图和LEfSe分析，进一步了解差异菌群的特征。 𐟎蠩똧𚧥ˆ†析与可视化实战 𐟎芊1️⃣ R语言基础及其在生物信息学中的应用：学习R语言的基础知识，并掌握其在生物信息学中的应用，如QIIME结果解析、稀释曲线绘制、物种丰度图绘制、差异菌群分析、热图分析、PCA/PCoA分析等。 2️⃣ 常用分析软件介绍：了解并掌握MEGA、Evolview、LEfSe、PICUST、STAMP、Cytoscape、ResFinder等常用软件的使用方法。

转录组测序关键点𐟌𑊨𝬥𝕧𛄦𕋥𚏯𜌥쨵𗦝妜‰点高大上，但其实它是你研究基因表达模式的重要工具。就像做任何实验一样，转录组测序也有一些需要注意的地方。下面我就来聊聊这些关键点，希望能帮到你。样品准备阶段 𐟌𞊩€‰择合适的样品：首先，你得确保你选的样品和你研究的目的匹配。比如说，你要研究某个特定组织的表达模式，那就得选这个组织的样品。植物的生长状态、组织的特异性以及表达水平的差异都要考虑进去。避免污染和降解：样品要尽量避免外界环境的污染和降解，保持RNA的完整性。这个很重要，因为RNA一旦降解，测序结果就会大打折扣。遵循三个原则：代表性、一致性和迅速性。样品要有代表性，能反映整体情况；一致性是指样品之间要有可比性；迅速性则是为了保持RNA的活性。 RNA提取和质量检测：使用高纯度的RNA样品，确保提取出的RNA完整、无降解、无污染。先评估样品的RNA含量和质量，采用合适的方法进行提取，比如酚/氯仿法或基于硅胶柱的提取方法。文库构建与测序阶段 𐟔슥ˆ𖥤‡cDNA文库：选择合适的文库构建方法，比如常规的RNA聚合酶链反应（RT-PCR）或纳米球技术（Next-Generation Sequencing）。注意选择适合的文库构建方法和质量控制。序列测定：选择合适的高通量测序平台进行测序，比如Illumina HiSeq或PacBio。测序深度和策略要取决于你的研究目的和预算。数据分析与结果解读 𐟓Š 基本数据质量评估和过滤：对测序数据进行基本的质量评估和过滤，确保数据的准确性和可靠性。生物信息学分析：包括基因表达量定量、差异表达分析和通路分析等。解读转录组测序结果时，需要结合已有的文献和数据库，寻找与研究目的相关的基因和通路信息。验证：验证关键基因的差异表达，可以通过实时荧光定量PCR（qRT-PCR）等方法。建议先尽量多做几个基因进行验证，比如20-40个基因，并注意选取的基因表达量不要过低。其他注意事项 𐟓‹ 生物学重复：生物学重复是生物实验所必须的，转录组测序也不例外。建议至少进行3次生物学重复。数据量与基因组大小：转录组测序所需数据量与所研究物种的基因组大小有关。基因组越大，所需数据量越大。常规物种一般建议6G数据即可；基因组较大的物种推荐8G以上数据，比如小麦建议10G数据起。运输与保存：组织样本在运输过程中应保持低温（4℃-16℃），避免直接置于液氮中以防止组织破裂。组织样本应储存在密封的容器中，并用棉花填充以防止震动造成的样本损坏。总之，遵循这些注意事项，可以确保你的转录组测序实验顺利进行和结果的准确性。希望这些建议对你有所帮助！

𐟧즵𗦙›斯全外显子组测序解析 𐟔海普洛斯遗传病版全外显子组测序，为您揭开遗传病的神秘面纱！ 1️⃣ 数据质控：我们利用自主研发的Fastp软件，对原始数据进行严格质控，确保每个数据点的准确性。 2️⃣ 参考序列比对：经过质控的数据将与UCSC hg19参考基因组进行比对，我们统计测序深度和覆盖度，确保数据的完整性。 3️⃣ 变异结果检测：基于比对结果，我们运用先进的生物信息学技术，检测出SNV、InDel、CNV等变异结果。 4️⃣ 变异位点注释：ANNOVAR软件将为我们解读每一个变异位点的含义，帮助我们更好地理解其生物学影响。 5️⃣ 样本亲缘关系质控：利用plink进行亲缘关系判定，确保样本数据的准确性和可靠性。 6️⃣ 变异有害性结果筛选：结合DGV和CNVD数据库，我们对潜在有害的胚系SNP和InDel进行筛选。 7️⃣ CNV有害性分析：通过与已知数据库的比对，我们评估CNV的有害性，为临床诊断提供有力支持。 8️⃣ 遗传模式筛选：根据样本情况，我们筛选出散发样本和家系样本中的共有突变，以及显/隐性遗传模式的突变。 9️⃣ 候选基因功能富集：利用KEGG、GO等生物信息学工具，我们对候选基因进行功能富集分析，进一步揭示其生物学意义。 𐟔즵𗦙›斯全外显子组测序，为您的遗传病诊断和治疗提供全方位的支持！

[鲜花]10 月 9 日，中山大学医学院施莽教授团队与阿里云李兆融团队在《细胞》（Cell）杂志上发表论文，报告了 180 个超群、超过 16 万种全球 RNA 病毒的发现，这是迄今为止规模最大的 RNA 病毒研究，大幅扩展了全球 RNA 病毒的多样性，该研究将人工智能技术应用于病毒鉴定，发现了传统方法未能发现的病毒“暗物质”，探索了病毒学研究的新路径。 [太阳]据介绍，传统的病毒发现方法包括病毒分离和生命组学的生物信息学分析，高度依赖既有知识，面对 RNA 病毒这种高度分化、种类繁多且容易变异的病毒识别效率低。该研究团队开发的 LucaProt 人工智能算法能够对病毒和非病毒基因组序列深度学习，并在数据集中自主判断病毒序列。 [超人爸爸]LucaProt 是一种能够深度学习的 Transformer 模型，在大量学习病毒和非病毒基因组序列后，可以自主形成一套关于病毒的判断标准，从而在大量的 RNA 测序数据集中挖掘出病毒序列。在测试中，LucaProt 表现出极高的准确性和特异性，假阳性率为 0.014%，假阴性率为 1.72%。在与其他病毒挖掘工具的对比中，它也在处理较长序列的方面展现出优势。 [看涨]利用 LucaProt，研究团队对来自全球生物环境样本的 10,487 份 RNA 测序数据进行病毒挖掘，发现了超过 51 万条病毒基因组，代表超过 16 万个潜在病毒种及 180 个 RNA 病毒超群（相当于门或纲的分类级别），使 RNA 病毒超群数量扩容约 9 倍。其中 23 个超群无法通过序列同源方法识别，被称为病毒圈的“暗物质”。 [话筒]在这项研究中，团队报告了迄今最长的 RNA 病毒基因组，长度达到 47,250 个核苷酸；发现了超出以往认知的基因组结构，展现出 RNA 病毒基因组进化的灵活性；识别到多种病毒功能蛋白，特别是与细菌相关的功能蛋白，进一步表明还有更多类型的 RNA 噬菌体亟待探索。研究指出，新发现的病毒分布在地球的各类生态环境中。总体上，落叶层、湿地、淡水和废水环境的病毒多样性最高。然而，在南极底泥、深海热泉、活性污泥和盐碱滩等极端环境中，RNA 病毒的多样性和丰度并不低，甚至在深海热泉的高温环境中，仍有 RNA 病毒在活跃复制。 [照相机]LucaProt 虽然是一个专门为 RNA 病毒发现设计的模型，但它同时融合了对蛋白质序列和隐含结构信息识别的功能，也可用于蛋白质功能的鉴定。在论文中，研究团队开源了 LucaProt 模型，并通过在线网站分享给全球科学家。

宏基因组检测多少钱探索肠道菌群的奥秘，我们常常面临宏基因组和16S测序两种方法的选择。𐟤” 作为科研新手，你可能对这些技术的区别感到困惑。别担心，让我们来一探究竟！首先，让我们谈谈测序的深度。16S测序通常能检测到数十种菌群，而宏基因组测序则能揭示四五千种菌群，数据量更为丰富。𐟓Š 那么，如何决定选择哪种方法呢？关键在于你的预算和科研目标。𐟒𐠥悦žœ有足够的资金支持，宏基因组测序是更全面的选择，每个样本的费用大约在1000元左右。而16S测序则相对经济实惠，每个样本的费用大约在100多元。如果你只是需要进行常规分析，如𒥤š样性、组成分析、LEFSE分析等，16S测序已经足够满足你的需求。𐟓ˆ 但是，如果你希望进行更深入的分析，探索个性化的菌群差异和功能富集，宏基因组测序将提供更全面的视角。𐟔 在学术研究领域，审稿人越来越青睐那些能够提供更多数据支持的研究。因此，选择宏基因组测序可能为你的研究增添更多亮点。𐟌Ÿ 总之，选择宏基因组还是16S测序，取决于你的研究需求和预算。记住，每种方法都有其独特的优势和局限性，选择最适合你的方法，让你的研究更加精准和深入！𐟚€

𐟧쩫˜通量测序数据解析指南𐟓š 𐟔基因测序技术，是探索生命奥秘的一把金钥匙。通过它，我们可以洞察基因的秘密，进而了解生命的本质。𐟧쩫˜通量测序，作为基因测序的一种重要手段，为我们提供了海量数据。那么，如何解读这些数据呢？ 𐟓Š首先，我们需要了解高通量测序的基本原理。通过大规模并行测序技术，对基因组进行深度测序，从而获取大量序列信息。 𐟓‹接下来，是数据分析的关键步骤。通过生物信息学软件和算法，对测序数据进行质量控制、序列比对、变异检测等处理。这些步骤能够确保数据的准确性和可靠性。 𐟔즜€后，解读和分析数据。通过将数据与已知的生物学知识和数据库进行比对，我们可以发现新的基因变异、疾病相关基因等有价值的信息。 𐟑颀𐟔쥦‚果你对高通量测序结果感到困惑，不妨参考这份指南，一步步解开数据的神秘面纱！

机器学习软件 𐟓Š 生物医学研究中的机器学习与深度学习算法 𐟓Š 在生物医学研究中，机器学习和深度学习算法发挥着至关重要的作用。它们帮助科学家从复杂的数据集中提取有价值的信息，从而推动医疗技术的进步。以下是这些算法的具体应用和分类：监督学习 𐟎œ𚥙襭椹：支持向量机（SVM）：用于癌症与健康分类（基因表达）。 K近邻（KNN）：用于多分类组织分类（基因表达）。回归分析（Regression）：用于全基因组关联分析（SNP）。随机森林（Random Forest）：用于基于路径的分类（基因表达，SNP）。深度学习：卷积神经网络（CNN）：用于蛋白质二级结构预测（氨基酸序列）。循环神经网络（RNN）：用于序列相似性预测（核苷酸序列）。无监督学习 𐟌 聚类分析（Clustering）：层次聚类（Hierarchical）：用于蛋白质家族聚类（氨基酸序列）。 K均值聚类（K-means）：用于按染色体聚类基因（基因表达）。降维技术（Dimensionality Reduction）：主成分分析（PCA）：用于异常值分类（基因表达）。 t-分布随机邻域嵌入（tSNE）：用于数据可视化（单细胞RNA测序）。非负矩阵分解（NMF）：用于聚类基因表达谱（基因表达）。这些算法在生物医学研究中扮演着关键角色，帮助科学家从复杂数据集中提取有价值的信息，推动医疗技术的进步。

点石成金 | 低深度测序数据算法的新突破网页链接

专栏内容推荐

960 x 720 · jpeg
测序深度和覆盖度综述：基因组学分析的关键参数__凤凰网
素材来自:ishare.ifeng.com
474 x 236 · jpeg
NGS 测序深度和覆盖度—Depth、Coverage-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

600 x 419 · jpeg
Nature methods：高通量深度测序法探测RNA结构[创新技巧] - 生物通
素材来自:ebiotrade.com
2422 x 1588 · png
基因型的log2ratio测序深度散点图（CNV-seq 优于aCGH ） | 生信菜鸟团
素材来自:bio-info-trainee.com

960 x 720 · jpeg
测序深度和覆盖度综述：基因组学分析的关键参数__凤凰网
素材来自:ishare.ifeng.com
1428 x 1282 · png
基因型的log2ratio测序深度散点图（CNV-seq 优于aCGH ） | 生信菜鸟团
素材来自:bio-info-trainee.com

1010 x 617 · jpeg
从 DNA 序列预测探针二代测序深度的深度学习模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1176 x 1104 · png
王凯团队发表利用长读长测序数据解析遗传变异的深度学习算法——NanoCaller | Genome Biology – SEQ.CN
素材来自:seqchina.cn

982 x 827 · png
使用UCSC基因组浏览器可视化测序深度分布数据-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1897 x 1703 · jpeg
第二代测序原理的详细解析！ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

941 x 946 · jpeg
WGS(全基因组测序)/WES(全外显子组测序)/WGRS(全基因组重测序)分析与可视化教程 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1024 x 1024 · jpeg
全基因组重测序(WGS)分析服务_WGS价格_相关原理_文章解析 | 百迈客生物
素材来自:biomarker.com.cn

600 x 561 · jpeg
WGS(全基因组测序)/WES(全外显子组测序)/WGRS(全基因组重测序)分析与可视化教程 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
4000 x 4000 · png
科学网—基因组GC含量-测序reads深度分布图（GC-Depth分布图）评估基因组组装质量 - 刘尧的博文
素材来自:blog.sciencenet.cn

2000 x 1002 · jpeg
从 DNA 序列预测探针二代测序深度的深度学习模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

836 x 992 · png
王凯团队发表利用长读长测序数据解析遗传变异的深度学习算法——NanoCaller | Genome Biology – SEQ.CN
素材来自:seqchina.cn
960 x 720 · jpeg
测序深度和覆盖度综述：基因组学分析的关键参数__凤凰网
素材来自:ishare.ifeng.com

1478 x 924 · jpeg
WGS(全基因组测序)/WES(全外显子组测序)/WGRS(全基因组重测序)分析与可视化教程 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
551 x 187 · jpeg
测序深度和覆盖度（Sequencing depth and coverage） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com