轉錄組分析算力

Ⅰ 轉錄組分析的詳細過程 想知道後續分析所用的軟體及過程

測序原始數據處理（質量剪切、污染序列去除等）
短序列mapping至參考基因組序列
基因功能注釋
基因結構分析
可變剪切分析
基因表達差異分析（不少於兩個樣品
預測新的基因

Ⅱ 什麼是轉錄組測序分析中Unigene求標准答案，最好有答案相關文獻來源。

Unigene其實沒有一個標準的定義。大體的概念是經過去冗餘之後得到的基因序列，這條序列和其他的序列是非冗餘的，也就是理論上其他序列都和此序列代表的不是同一個基因。或者是經過聚類後得到的不同的類，類和類之間是非冗餘的，每個類可以認為唯一的代表一個基因。不同的去冗餘和聚類的方法得到的結果都可以稱為unigene。
另外NCBI上也有Unigene的概念，是NCBI用自己的方法對序列進行聚類，它認為每一個類都唯一的代表一個基因，並賦予一個編號：物種名字.數字，比如小麥的一個例子：Ta.191，這也是較常用的Unigene.

Ⅲ 如何進行轉錄組數據分析

首先您做的事晶元呢？還是轉錄組測序呢？
晶元我不是太了解，可能是封閉系統，目前看對於發現新轉錄本不是很有利。
若是做轉錄組測序，首先去除污染序列，然後片段重疊。然後將將每一個read定位到基因組，取得GO值，功能注釋，轉錄水平評估，功能富集及pathway分析，若對新發現的轉錄本感興趣還可以做轉錄本的功能預測及細胞定位。希望有高手來評價---說的不對的盡管指出。OVER.

Ⅳ 轉錄組數據分析

想要做好數據分析，先要多讀點書

數據分析方面個人推薦書目：
1、《統計與真理——怎樣運用偶然性》
2、Google Analytic經典分析
3、統計學：從數據到結論（吳喜之）第二版
4、統計數據標准化方法
補充幾本書：
1、統計學的世界
2、民生數據的真相
3、統計陷阱

Ⅳ 什麼是轉錄組分析

轉錄組
是指某個物種或特定細胞在某一生理功能狀態下，細胞內所有轉錄的mRNA產物的集合，包含了時間
和空間
的限定，是連接
基因組
遺傳信息與生物功能的
蛋白質組
的必然紐帶。轉錄水平的調控是
目前
研究最多的，也是生物體最重要的調控方式。
應用高通量技術進行轉錄組測序是一種快捷可靠的獲取轉錄組信息的方法。mRNA的轉錄本表達分析，通過獲得研究對象基因組轉錄區域的信息，鑒定轉錄發生
位點
，可變剪切等，其精確的計數方法更可對基因進行精確的定量分析。

Ⅵ 轉錄組表達差異分析在無生物學重復的情況下可以使用什麼軟體

轉錄組測序兩個重復怎麼得到最後的means 1.區分生物學重復與技術重復生物學重復：指樣本重復，比如3隻小鼠，同時做一種處理，就是三個生物學重復。技術重復：一般是三次實驗，比如對一塊組織，提了三次RNA，做三次real time。 2.設置生物學重復的意義 由於新一代測序技術的優越性以及高成本，曾一度忽略了「生物學重復」的重要性。但生物學重復對於測序實驗的設計以及實驗數據的解讀和分析都非常重要。設置生物學重復：能夠消除組內誤差：生物學重復可以測量變異程度增強結果的可靠性：測序的樣本數越多，越能夠降低背景差異檢測離群樣本：異常樣本的存在，會嚴重影響測序結果的准確性，通過計算樣本間的相關性可以發現異常樣本，將其排除。

Ⅶ 轉錄組分析中go分析中的f，p，c什麼意思

分別代表功能的不同方面，具體如下：

C(cellular component)：基因（非）編碼產物在亞細胞水平上的定位。

F(molecular function)：基因產物的分子活性。

P(biological process)：多個基因產物組成的生物學過程和途徑。

參考：網頁鏈接

Ⅷ 什麼是轉錄組分析

轉錄組分析指對細胞內所有轉錄產物的集合的分析。

轉錄組（transcriptome）廣義上指某一生理條件下，細胞內所有轉錄產物的集合，包括信使RNA、核糖體RNA、轉運RNA及非編碼RNA；狹義上指所有mRNA的集合。

轉錄組測序一般是對用多聚胸腺嘧啶（oligo-dT）進行親和純化的RNA聚合酶II轉錄生成的成熟mRNA和ncRNA進行高通量測序。

相對於傳統的晶元雜交平台，轉錄組測序無需預先針對已知序列設計探針，即可對任意物種的整體轉錄活動進行檢測，提供更精確的數字化信號，更高的檢測通量以及更廣泛的檢測范圍，是目前深入研究轉錄組復雜性的強大工具。

(8)轉錄組分析算力擴展閱讀：

轉錄組測序的技術路線：

樣品要求：

1、樣品純度要求： total RNAOD值應在1.8至2.2之間；電泳檢測28S:18S至少大於1.5。

2、樣品濃度： total RNA濃度不低於400ng/ul；樣品總量不低於15ug;目前最新的樣品建庫要求降低到1ug,濃度大於50ng/ul即可。

3、提供total RNA樣品具體濃度、體積、制備時間、溶劑名稱及物種來源。請同時附上QC數據，包括電泳膠圖、分光光度或Nanodrop儀器檢測數據。如需進行多次樣品制備，需要提供多次樣品制備所需樣品。

Ⅸ 轉錄組分析，請問該如何去有效的去學習python

python. 如果只是研究演算法,做一個原型,當然python優雅多了. 但個人認為,perl和python都不是做搜索引擎的最合適的選擇吧.