RNA-seq 數據分析實用方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024

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RNA-seq 數據分析實用方法

簡體網頁||繁體網頁
[芬] E.科佩萊恩 等 著,陳建國,張海謀 譯



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發表於2024-05-31


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齣版社: 科學齣版社
ISBN:9787030564863
版次:31
商品編碼:12326503
包裝:平裝
叢書名: 新生物學叢書
開本:16開
齣版時間:2018-03-01
頁數:252
字數:310000
正文語種:中文

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具體描述

內容簡介

《RNA-seq 數據分析實用方法》全麵介紹瞭RNA-seq數據分析的基本原理和方法,內容涵蓋數據分析的整個工作流程,包括質量控製、作圖、組裝、統計檢驗和代謝途徑分析等。《RNA-seq 數據分析實用方法》在進行理論講解的同時,還使用瞭較多實例,不僅生物信息學傢,甚至沒有相關分析經驗的研究人員也均可參照這些實例進行分析。

目錄

目錄
第1章 RNA-seq簡介 1
1.1 引言 1
1.2 RNA的分離 3
1.3 RNA的質量控製 3
1.4 文庫製備 4
1.5 主要的RNA-seq平颱 7
1.5.1 Illumina 7
1.5.2 SOLID 8
1.5.3 Roche 454 8
1.5.4 Ion Torrent 9
1.5.5 Pacific Biosciences 9
1.5.6 納米孔技術 10
1.6 RNA-seq的應用 11
1.6.1 蛋白質編碼基因結構 11
1.6.2 新型蛋白質編碼基因 12
1.6.3 基因錶達的量化和比較 13
1.6.4 錶達數量性狀基因座 14
1.6.5 單細胞RNA-seq 14
1.6.6 融閤基因 15
1.6.7 基因變異 15
1.6.8 長的非編碼RNA 16
1.6.9 非編碼小RNA 16
1.6.10 擴增産物測序(ampli-seq) 16
1.7 選擇RNA-seq平颱 17
1.7.1 選擇RNA-seq平颱和測序模式的8個原則 17
1.7.2 小結 20
參考文獻 20
第2章 RNA-seq數據分析導論 23
2.1 引言 23
2.2 差異錶達分析工作流程 25
2.2.1 第一步:讀段的質量控製 26
2.2.2 第二步:讀段的預處理 26
2.2.3 第三步:將讀段比對到參考基因組 26
2.2.4 第四步:基因組引導的轉錄組組裝 27
2.2.5 第五步:計算錶達水平 27
2.2.6 第六步:比較不同條件之間的基因錶達 27
2.2.7 第七步:在基因組的上下文中的數據可視化 27
2.3 下遊分析 28
2.3.1 基因注釋 28
2.3.2 基因集的富集分析 29
2.4 自動的工作流程和管綫 29
2.5 硬件要求 30
2.6 仿效書中的示例 30
2.6.1 使用命令行工具和R 31
2.6.2 使用Chipster軟件 31
2.6.3 示例數據集 32
2.7 小結 33
參考文獻 34
第3章 質量控製和預處理 35
3.1 引言 35
3.2 質量控製和預處理的軟件 35
3.2.1 FastQC 35
3.2.2 PRINSEQ 36
3.2.3 Trimmomatic 37
3.3 讀段質量問題 37
3.3.1 堿基質量 37
3.3.2 模糊的堿基 44
3.3.3 接頭 46
3.3.4 讀段長度 47
3.3.5 序列特異性偏差和由隨機聯體引物造成的不匹配 47
3.3.6 GC含量 48
3.3.7 重復 48
3.3.8 序列汙染 50
3.3.9 低復雜度序列和polyA尾巴 50
3.4 小結 51
參考文獻 52
第4章 將讀段比對到參考基因組 54
4.1 引言 54
4.2 比對程序 54
4.2.1 Bowtie 55
4.2.2 TopHat 58
4.2.3 STAR 62
4.3 比對統計量和用於操作比對文件的程序 65
4.4 在基因組的上下文中可視化讀段 68
4.5 小結 69
參考文獻 70
第5章 轉錄組組裝 71
5.1 引言 71
5.2 方法 72
5.2.1 轉錄組組裝不同於基因組組裝 72
5.2.2 轉錄本重建的復雜性 73
5.2.3 組裝過程 73
5.2.4 de Bruijn圖 75
5.2.5 使用豐度信息 75
5.3 數據預處理 76
5.3.1 讀段誤差校正 77
5.3.2 SEECER 77
5.4 基於作圖的組裝 78
5.4.1 Cufflinks 79
5.4.2 Scripture 80
5.5 de novo組裝 81
5.5.1 Velvet+Oases 81
5.5.2 Trinity 83
5.6 小結 87
參考文獻 88
第6章 定量和基於注釋的質量控製 90
6.1 引言 90
6.2 基於注釋的質量度量 90
6.2.1 基於注釋的質量控製工具 91
6.3 基因錶達的定量研究 95
6.3.1 計數每個基因的讀段 96
6.3.2 計數每個轉錄本的讀段 99
6.3.3 計數每個外顯子的讀段 103
6.4 小結 104
參考文獻 105
第7章 R和Bioconductor中的RNA-seq分析框架 106
7.1 引言 106
7.1.1 安裝R和擴展包 106
7.1.2 使用R 107
7.2 Bioconductor包概述 108
7.2.1 軟件包 108
7.2.2 注釋包 108
7.2.3 試驗包 109
7.3 Bioconductor包的描述性特徵 109
7.3.1 R中的OOP特徵 109
7.4 在R中錶示基因和轉錄本 111
7.5 在R中錶示基因組 114
7.6 在R中錶示SNP 116
7.7 鍛造新的注釋包 116
7.8 小結 118
參考文獻 118
第8章 差異錶達分析 119
8.1 引言 119
8.2 技術重復與生物學重復 119
8.3 RNA-seq數據中的統計分布 120
8.3.1 生物學重復、計數分布和軟件的選擇 122
8.4 歸一化 122
8.5 軟件用法示例 124
8.5.1 使用Cuffdiff 124
8.5.2 使用Bioconductor包:DESeq、edgeR、limma 127
8.5.3 綫性模型、設計矩陣和對比矩陣 127
8.5.4 差異錶達分析前的準備工作 130
8.5.5 DESeq(2)的代碼示例 131
8.5.6 可視化 132
8.5.7 供參考:其他Bioconductor包的代碼例子 136
8.5.8 limma 137
8.5.9 SAMSeq(samr包) 137
8.5.10 edgeR 138
8.5.11 多因素實驗的DESeq2代碼示例 138
8.5.12 供參考:edgeR代碼示例 141
8.5.13 limma代碼示例 141
8.6 小結 143
參考文獻 143
第9章 差異外顯子用法分析 146
9.1 引言 146
9.2 準備DEXSeq的輸入文件 147
9.3 將數據讀入R 148
9.4 訪問ExonCountSet對象 149
9.5 歸一化和方差估計 151
9.6 檢驗差異外顯子用法 153
9.7 可視化 156
9.8 小結 160
參考文獻 160
第10章 注釋結果 161
10.1 引言 161
10.2 檢索附加注釋 161
10.2.1 使用生物體專化的注釋包檢索基因的注釋 162
10.2.2 使用BioMart檢索基因的注釋 165
10.3 使用注釋進行基因集的本體論分析 167
10.4 基因集分析詳述 169
10.4.1 使用GOstats包的競爭的方法 170
10.4.2 使用Globaltest包的自包含的方法 172
10.4.3 長度偏差校正方法 173
10.5 小結 174
參考文獻 174
第11章 可視化 176
11.1 引言 176
11.1.1 圖像文件類型 176
11.1.2 圖像分辨率 177
11.1.3 顔色模型 177
11.2 R中的圖形 177
11.2.1 熱圖 178
11.2.2 火山圖 182
11.2.3 MA圖 184
11.2.4 染色體組型圖 185
11.2.5 基因和轉錄本結構的可視化 187
11.3 完成圖 189
11.4 小結 190
參考文獻 190
第12章 非編碼小RNA 192
12.1 引言 192
12.2 microRNA(miRNA) 193
12.3 微RNA並列RNA 196
12.4 Piwi關聯的RNA 196
12.5 內源沉默RNA 197
12.6 外源沉默RNA 198
12.7 轉運RNA 198
12.8 核仁小RNA 198
12.9 小核RNA 198
12.10 增強子衍生RNA 199
12.11 其他非編碼小RNA 199
12.12 用於發現非編碼小RNA的測序方法 200
12.12.1 miRNA-seq 201
12.12.2 CLIP-seq 203
12.12.3 降解組測序 205
12.12.4 全局連綴測序 205
12.13 小結 206
參考文獻 206
第13章 非編碼小RNA測序數據的分析 209
13.1 引言 209
13.2 小RNA的發現——miRDeep2 209
13.2.1 GFF文件 210
13.2.2 已知miRNA的FASTA文件 211
13.2.3 設置運行環境 211
13.2.4 運行miRDeep2 213
13.3 miRanalyzer 217
13.3.1 運行miRanalyzer 219
13.4 miRNA靶分析 219
13.4.1 計算的預測方法 219
13.4.2 人工智能方法 221
13.4.3 基於實驗支持的方法 222
13.5 miRNA-seq和mRNA-seq數據集成 222
13.6 小RNA數據庫和資源 223
13.6.1 miRBase中miRNA的RNA-seq讀段 223
13.6.2 miRNA的錶達地圖集 225
13.6.3 CLIP-seq和降解組-seq數據的數據庫 226
13.6.4 miRNA和疾病的數據庫 226
13.6.5 研究社區和資源的通用數據庫 227
13.6.6 miRNAblog 227
13.7 小結 228
參考文獻 229
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