转录组分析算力

Ⅰ 转录组分析的详细过程 想知道后续分析所用的软件及过程

测序原始数据处理（质量剪切、污染序列去除等）
短序列mapping至参考基因组序列
基因功能注释
基因结构分析
可变剪切分析
基因表达差异分析（不少于两个样品
预测新的基因

Ⅱ 什么是转录组测序分析中Unigene求标准答案，最好有答案相关文献来源。

Unigene其实没有一个标准的定义。大体的概念是经过去冗余之后得到的基因序列，这条序列和其他的序列是非冗余的，也就是理论上其他序列都和此序列代表的不是同一个基因。或者是经过聚类后得到的不同的类，类和类之间是非冗余的，每个类可以认为唯一的代表一个基因。不同的去冗余和聚类的方法得到的结果都可以称为unigene。
另外NCBI上也有Unigene的概念，是NCBI用自己的方法对序列进行聚类，它认为每一个类都唯一的代表一个基因，并赋予一个编号：物种名字.数字，比如小麦的一个例子：Ta.191，这也是较常用的Unigene.

Ⅲ 如何进行转录组数据分析

首先您做的事芯片呢？还是转录组测序呢？
芯片我不是太了解，可能是封闭系统，目前看对于发现新转录本不是很有利。
若是做转录组测序，首先去除污染序列，然后片段重叠。然后将将每一个read定位到基因组，取得GO值，功能注释，转录水平评估，功能富集及pathway分析，若对新发现的转录本感兴趣还可以做转录本的功能预测及细胞定位。希望有高手来评价---说的不对的尽管指出。OVER.

Ⅳ 转录组数据分析

想要做好数据分析，先要多读点书

数据分析方面个人推荐书目：
1、《统计与真理——怎样运用偶然性》
2、Google Analytic经典分析
3、统计学：从数据到结论（吴喜之）第二版
4、统计数据标准化方法
补充几本书：
1、统计学的世界
2、民生数据的真相
3、统计陷阱

Ⅳ 什么是转录组分析

转录组
是指某个物种或特定细胞在某一生理功能状态下，细胞内所有转录的mRNA产物的集合，包含了时间
和空间
的限定，是连接
基因组
遗传信息与生物功能的
蛋白质组
的必然纽带。转录水平的调控是
目前
研究最多的，也是生物体最重要的调控方式。
应用高通量技术进行转录组测序是一种快捷可靠的获取转录组信息的方法。mRNA的转录本表达分析，通过获得研究对象基因组转录区域的信息，鉴定转录发生
位点
，可变剪切等，其精确的计数方法更可对基因进行精确的定量分析。

Ⅵ 转录组表达差异分析在无生物学重复的情况下可以使用什么软件

转录组测序两个重复怎么得到最后的means 1.区分生物学重复与技术重复生物学重复：指样本重复，比如3只小鼠，同时做一种处理，就是三个生物学重复。技术重复：一般是三次实验，比如对一块组织，提了三次RNA，做三次real time。 2.设置生物学重复的意义 由于新一代测序技术的优越性以及高成本，曾一度忽略了“生物学重复”的重要性。但生物学重复对于测序实验的设计以及实验数据的解读和分析都非常重要。设置生物学重复：能够消除组内误差：生物学重复可以测量变异程度增强结果的可靠性：测序的样本数越多，越能够降低背景差异检测离群样本：异常样本的存在，会严重影响测序结果的准确性，通过计算样本间的相关性可以发现异常样本，将其排除。

Ⅶ 转录组分析中go分析中的f，p，c什么意思

分别代表功能的不同方面，具体如下：

C(cellular component)：基因（非）编码产物在亚细胞水平上的定位。

F(molecular function)：基因产物的分子活性。

P(biological process)：多个基因产物组成的生物学过程和途径。

参考：网页链接

Ⅷ 什么是转录组分析

转录组分析指对细胞内所有转录产物的集合的分析。

转录组（transcriptome）广义上指某一生理条件下，细胞内所有转录产物的集合，包括信使RNA、核糖体RNA、转运RNA及非编码RNA；狭义上指所有mRNA的集合。

转录组测序一般是对用多聚胸腺嘧啶（oligo-dT）进行亲和纯化的RNA聚合酶II转录生成的成熟mRNA和ncRNA进行高通量测序。

相对于传统的芯片杂交平台，转录组测序无需预先针对已知序列设计探针，即可对任意物种的整体转录活动进行检测，提供更精确的数字化信号，更高的检测通量以及更广泛的检测范围，是目前深入研究转录组复杂性的强大工具。

(8)转录组分析算力扩展阅读：

转录组测序的技术路线：

样品要求：

1、样品纯度要求： total RNAOD值应在1.8至2.2之间；电泳检测28S:18S至少大于1.5。

2、样品浓度： total RNA浓度不低于400ng/ul；样品总量不低于15ug;目前最新的样品建库要求降低到1ug,浓度大于50ng/ul即可。

3、提供total RNA样品具体浓度、体积、制备时间、溶剂名称及物种来源。请同时附上QC数据，包括电泳胶图、分光光度或Nanodrop仪器检测数据。如需进行多次样品制备，需要提供多次样品制备所需样品。

Ⅸ 转录组分析，请问该如何去有效的去学习python

python. 如果只是研究算法,做一个原型,当然python优雅多了. 但个人认为,perl和python都不是做搜索引擎的最合适的选择吧.