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tophat2分析原理

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当然，这些技术大部分还是illumina的shortread在做 。转录组分析(7作图是通过局部比较定位参考基因组上的短阅读，以备后续使用分析 ， 第一章，高通量测序实验介绍:设计与生物信息学分析2021/4/161 ， 设计高通量测序实验的步骤2，介绍了最广泛使用的应用，并描述了基本的测序概念 。
1、转录组 分析入门1——背景知识mRNA:最常见的转录组测序，且数据库一般以200300bp片段为基础 ， microRNA以PE150或125测序:microRNA分离后直接测序；IncRNA:长链非编码RNA有正向和反向转录，要建立链特异性数据库【关于链特异性数据库:功能是在测序过程中保留转录本的方向信息，以便我们知道转录本是来自正义链还是反义链 。
2、转录组 分析(7作图是通过局部比较在参考基因组上定位短读，以备后用分析 。序列比对的过程包括:首先对参考基因组进行索引，索引完成后，通过比对软件将cleandata与参考基因组进行比对，得到sam文件，通过samtoolsview将SAM文件转换为bam文件，并对bam文件进行排序 ， 得到排序后的bam文件 。
3、steam中各个字母的含义是怎样的?目前STEAM在国内教育领域方兴未艾 。但由于它的新概念和对课程开发的深层要求，很多家长甚至教育工作者只知其名，不知其实 。很多人甚至认为应该是STEM ， 一错就变成STEAM了 。其实不然 。以下优点为大家讲解 。什么是蒸汽？跟STEM有什么区别？早在1986年，美国国家科学基金会就发表报告 ， 建议国家动员各种资源投入科学、数学和工程(SME)领域的教育 。
2001年，“STEM”教育一词正式使用 。Fine 2011年，弗吉尼亚理工大学和州立大学的学者GeorgetteYakman提出了STEAM的概念 。增加的A不仅指艺术 ， 还包括美、语言、自由和物理艺术的含义 。
4、RNAsequencing:theteenageyears老板最近在群里发了这篇文章 。他大致浏览了一下，发现这篇文章梳理了10多年的RNA测序相关知识，几乎涵盖了市面上所有的RNA测序相关技术，每种技术的发展和优缺点都有详细介绍，是一个非常好的概述 。所以在这里我决定大致翻译一下这篇文章 。RNASeq的发展经历了10多年，现在几乎已经成为各种生物研究的标准 。在RNASeq的应用中 ， 微分基因表达(DGE)无疑是最广泛的 。
测序深度一般为1030个reads 。测序完成后，是分析:比对和/或组装(取决于是否有参与)，计数，过滤或标准化，然后应用统计模型寻找差异基因/转录本 。除了DGE，RNASeq还可以帮助我们理解可变剪接、非编码RNA、增强RNA等问题 。当然 ， 这些技术大部分还是illumina的shortread在做 。
5、核密度估计KernelDensityEstimation(KDE从给定的样本集中求解随机变量的分布密度函数是概率统计的基本问题之一 。解决这一问题的方法包括参数估计和非参数估计 。参数估计可分为参数回归分析和参数判别分析 。在参数回归分析中，人们假设数据分布符合某种行为 ， 如线性、可约线性或指数，然后在目标函数族中寻找特定的解 ， 即确定回归模型中的未知参数 。在参数判别分析中，人们需要假设以随机值作为判别依据的数据样本在所有可能的类别中服从特定的分布 。
2021年4月161日 。设计高通量测序实验的第二步 。介绍了最广泛使用的应用，并描述了基本的测序概念 。3.可用于生物信息学分析的各种软件程序中，了解测序数据 。1.插入:用于测序的DNA片段2 。阅读:插入物排序的部分3 。SingleRead(SR):仅从插入序列4的一端测序的测序程序 。PairRead(PR):从插入序列5的两端测序的测序程序 。流动池:连接DNA芯片并执行测序的小玻璃芯片 。
【tophat2分析原理】6.泳道:流通池由八个物理分离的通道组成，称为泳道 。在所有泳道上平行进行测序，7.复用/解复用:在同一泳道上对几个样品进行测序称为复用复用，将一个泳道上测序的读数分开称为解复用解复用 。每个读数*通过一个标识它的索引与已知样本的索引进行比较 。

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