当前位置：网站首页 » 热点 » 内容详情

FPKM最新视觉报道_fpkmo(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

FPKM

转录组分析全流程详解，从零开始到数据分析转录组学是生物学领域的重要研究方法，通过分析基因表达水平、模式和调控机制，揭示基因功能，探索细胞的生理和病理过程。以下是转录组分析的详细步骤：样本采集和处理 𐟧ꊩ€‰择合适的生物样本，如细胞、组织或生物体，并进行适当的处理和保存，以确保 RNA 的质量和完整性。 RNA 提取 𐟧스𝿧”褸“门的试剂盒和方法从样本中提取总 RNA，去除蛋白质、DNA 等杂质。 RNA 质量检测 𐟔 通过琼脂糖凝胶电泳、分光光度计等方法检测 RNA 的质量，包括完整性、纯度和浓度。文库构建 𐟓š 将提取的 RNA 反转录为 cDNA，并根据研究目的和技术平台，构建相应的测序文库。测序 𐟓𘊤𝿧”詫˜通量测序技术，如 RNA-seq（RNA 测序），对构建的文库进行测序，产生大量的短序列数据。数据预处理 𐟛 ️ 对测序得到的原始数据进行质量控制和过滤，去除低质量的读段和接头序列等。序列比对 𐟔„ 将处理后的序列与参考基因组或转录组进行比对，确定每个读段的位置和来源。基因表达定量 𐟓Š 计算每个基因或转录本的表达量，常用的指标包括 FPKM（Fragments Per Kilobase of exon per Million fragments mapped）、TPM（Transcripts Per Million）等。差异表达分析 𐟓‰𐟓ˆ 比较不同条件下（如不同组织、疾病状态、处理组等）基因的表达差异，筛选出显著差异表达的基因。功能注释和富集分析 𐟌 对差异表达基因进行功能注释，如基因本体（GO）注释、KEGG 通路分析等，以了解其参与的生物学过程和通路。结果验证 𐟔슩€š过 qRT-PCR（定量逆转录 PCR）等实验方法对部分关键基因的表达进行验证，以确保转录组分析结果的可靠性。数据分析和解释 𐟓ˆ𐟓Š 综合以上结果，结合生物学背景知识，对研究问题进行深入分析和解释，提出科学假设和结论。转录组学的研究可以帮助我们了解诸多重要的生物学信息，揭示基因功能，探索细胞的生理和病理过程，以及研究生物在不同环境条件下的适应性变化等。

很久以前羊肉俨然成为了伤心女人根据地[开摆]…… 好一个有始有终2024 年初滴我和年末滴fpkm

转录组分析全流程详解，从零开始到数据解读转录组研究是生物学领域的重要工具，通过分析细胞或组织中的基因表达水平，揭示生命的奥秘。以下是转录组分析的详细步骤：样本采集和处理 𐟧ꊠ 选择合适的生物样本，如细胞、组织或生物体，并进行适当的处理和保存，以确保 RNA 的质量和完整性。 RNA 提取 𐟧슠 使用专门的试剂盒和方法从样本中提取总 RNA，去除蛋白质、DNA 等杂质。 RNA 质量检测 𐟔 通过琼脂糖凝胶电泳、分光光度计等方法检测 RNA 的质量，包括完整性、纯度和浓度。文库构建 𐟓š 将提取的 RNA 反转录为 cDNA，并根据研究目的和技术平台，构建相应的测序文库。测序 𐟓𘊠 使用高通量测序技术，如 RNA-seq（RNA 测序），对构建的文库进行测序，产生大量的短序列数据。数据预处理 𐟧𙊠 对测序得到的原始数据进行质量控制和过滤，去除低质量的读段和接头序列等。序列比对 𐟔„ 将处理后的序列与参考基因组或转录组进行比对，确定每个读段的位置和来源。基因表达定量 𐟓Š 计算每个基因或转录本的表达量，常用的指标包括 FPKM（Fragments Per Kilobase of exon per Million fragments mapped）、TPM（Transcripts Per Million）等。差异表达分析 𐟔 比较不同条件下（如不同组织、疾病状态、处理组等）基因的表达差异，筛选出显著差异表达的基因。功能注释和富集分析 𐟓š 对差异表达基因进行功能注释，如基因本体（GO）注释、KEGG 通路分析等，以了解其参与的生物学过程和通路。结果验证 𐟧ꊠ 通过 qRT-PCR（定量逆转录 PCR）等实验方法对部分关键基因的表达进行验证，以确保转录组分析结果的可靠性。数据分析和解释 𐟓ˆ 综合以上结果，结合生物学背景知识，对研究问题进行深入分析和解释，提出科学假设和结论。转录组学的研究可以帮助我们了解诸多重要的生物学信息，包括基因表达的水平、模式和调控机制，揭示基因功能，探索细胞的生理和病理过程，以及研究生物在不同环境条件下的适应性变化等。

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。

转录组分析其实很简单！ 𐟎ꌨ𜚩斥…ˆ，你得明确你要研究啥，比如是疾病机制、生物发育过程还是其他生物学问题。然后根据研究目的选择合适的生物样本，比如组织、细胞啥的。 𐟔젦 𗦜쥤„理：采集完样本后，赶紧处理，防止RNA降解。用合适的RNA提取试剂盒提取高质量的RNA，通过琼脂糖凝胶电泳检测RNA的完整性，再用分光光度计测量RNA的浓度和纯度。 𐟓Š 测序：常见的测序平台有Illumina和PacBio。Illumina测序通量高、准确性高，适合大规模转录组测序；PacBio测序读长较长，适合研究可变剪接等复杂结构。把构建好的文库加载到测序平台上，按照仪器的操作规程进行测序。 𐟒𛠦•𐦍„处理：用FastQC等软件评估测序数据质量，检查序列的质量分数、GC含量、序列长度分布等指标。根据质量评估结果，去除低质量的reads、接头序列以及过短的reads，提高数据的质量和准确性。 𐟧頨𝬥𝕧𛄦‹𜦎导š对于没有参考基因组的物种，需要进行转录组拼接。常用的拼接软件有Trinity等，这些软件基于不同的算法，如基于图论的方法，将短reads拼接成较长的转录本序列。调整拼接参数，如k-mer长度，以提高拼接的准确性和完整性。 𐟓ˆ 基因表达定量：用STAR、TopHat等软件将测序reads比对到参考基因组或已知的转录本上，确定每个read来自哪个基因或转录本区域。通过比对结果，统计每个基因或转录本上的reads数量，以此来代表基因的表达水平。常用的计数工具如HTSeq等。由于不同样本的测序深度和基因长度等因素的差异，需要对基因表达量进行标准化，常见的方法有RPKM、FPKM和TPM等。 𐟔 差异表达分析：用DESeq2、edgeR等软件，基于负二项分布等统计模型，分析不同样本组之间基因表达量的差异。设定合适的阈值来筛选出在不同样本组之间有显著表达差异的基因。 𐟓ˆ 功能注释与富集分析：将差异表达基因比对到各种数据库，如Nr、Swiss-Prot、KEGG等，获取基因的功能信息，包括基因产物的功能描述、参与的代谢途径等。通过GO富集分析和KEGG通路富集分析等方法，确定差异表达基因显著富集的功能类别和代谢通路，从而揭示生物学过程中潜在的分子机制。

专栏内容推荐

850 x 613 · png
The FPKM value of several significant genes. A The FPKM value of ...
素材来自:researchgate.net
1079 x 814 · jpeg
How to choose Normalization methods (TPM/RPKM/FPKM) for mRNA expression ...
素材来自:novogene.com

354 x 81 · jpeg
fpkm_360百科
素材来自:baike.so.com
850 x 573 · png
FPKM values and expression of several deGs in the three groups. (a-d ...
素材来自:researchgate.net

1920 x 1080 · jpeg
Differences between RPKM, FPKM and TPM | Guangyu Corey Shan’s Blog
素材来自:shanguangyu.com

915 x 589 · png
【生物信息】RPKM, FPKM和TPM - 昕-2008 - 博客园
素材来自:cnblogs.com
850 x 1043 · png
FPKM values are consistent with lncRNA expression. Expression of ...
素材来自:researchgate.net

320 x 320 · jpeg
The FPKM value of several significant genes. A The FPKM value of ...
素材来自:researchgate.net
568 x 102 · png
2020.08.14【RNA-Seq流程】丨将HTseq生成的基因COUNT值转换为FPKM值_counts转fpkm rnanorm-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

902 x 660 · jpeg
TCGA-生信自学网
素材来自:biowolf.cn
850 x 635 · png
Level of expression (FPKM values; average of the four stages and two ...
素材来自:researchgate.net

850 x 843 · png
Bar graph showing the FPKM values of genes related to transport ...
素材来自:researchgate.net
474 x 243 · jpeg
FPKM\RPKM\TPM学习[转载] - lypbendlf - 博客园
素材来自:cnblogs.com

850 x 711 · png
Distribution of FPKM expression. The horizontal axis represents the ...
素材来自:researchgate.net
542 x 246 · png
转录本counts，FPKM，TPM相互转化_fpkm还需要进行log2转换吗-程序员宅基地 - 程序员宅基地
素材来自:cxybb.com

897 x 659 · png
为什么说FPKM和RPKM都错了？ - 知乎
素材来自:zhihu.com
2439 x 1421 · jpeg
Complex transcriptional regulation and independent evolution of fungal ...
素材来自:elifesciences.org

1024 x 576 · jpeg
FPKM Lisbon Oeiras | Urban Sports Club
素材来自:urbansportsclub.com

1329 x 466 · png
CPM, RPKM, FPKM, TPM 알아보기 | 한헌종의 Git Blog
素材来自:hhj6212.github.io

704 x 420 · png
[B!] RPKM, FPKM and TPM, clearly explained | RNA-Seq Blog
素材来自:b.hatena.ne.jp
1080 x 609 · png
为什么说FPKM和RPKM都错了？ - 程序员大本营
素材来自:pianshen.com

742 x 339 · png
About gene expression data in FPKM stored in public databases
素材来自:biostars.org

850 x 1331 · png
a Boxplot of the FPKM value of each sample gene. The horizontal axis is ...
素材来自:researchgate.net
850 x 593 · png
Figure S4 : Levels of expression bias (average of absolute log 2 (FPKM ...
素材来自:researchgate.net

850 x 669 · png
Reads and mapping results of RNA deep sequencing. (A) The FPKM ...
素材来自:researchgate.net
1152 x 70 · png
20201204 FPKM值_fpkm值是什么-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1116 x 682 · png
TCGA数据库Counts和FPKM以及FPKM-UQ-生信自学网
素材来自:biowolf.cn
890 x 423 · png
FPKM\RPKM\TPM学习[转载]
素材来自:shuzhiduo.com

850 x 785 · png
(A) The FPKM distribution of contigs containing incomplete or ...
素材来自:researchgate.net
850 x 467 · png
Transcript coverage and FPKM in LSPs with 100-1000 ng input of total ...
素材来自:researchgate.net

592 x 592 · jpeg
(A) The FPKM density distribution reflects each sample's protein-coding ...
素材来自:researchgate.net
850 x 904 · png
Gene expression statistics. (A) Average log2 FPKM values over all genes ...
素材来自:researchgate.net

1020 x 762 · png
Functional genomics study of protein inhibitor of activated STAT1 in ...
素材来自:aging-us.com
850 x 648 · png
Genomic features of A/B compartments in peanut. A Illustration of gene ...
素材来自:researchgate.net

220 x 37 · jpeg
fpkm_360百科
素材来自:baike.so.com

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)