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2021-03-01 18:26 来源:今晚报

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  忆红院最复杂的部分是软件设施,软实力,而不是硬实力。  2都认为不该打贸易战和动用关税手段  不过,这三家美国主流媒体都不支持特朗普对中国发起贸易战和对中国产品大规模征收关税的做法。

  据报道,新燃岳喷发的火山灰飘至火山口东南方10公里左右、宫崎县提供青少年活动住宿使用的御池青少年自然之家的停车场,男职员表示,当地时间上午7点半左右听到火山喷发发出的声响,也看到了高耸的火山烟。《美国新闻与世界报道》网站称,波音等美国企业将成为特朗普对华贸易战最大受害者。

  这次控枪游行集会的积极分子说,他们一代人的行动将是控枪运动发生变革的一个转折点,我们能够而且将活过我们的对手,因为他们老了。  在中国,更多父母如今相信,要想在生活中和社会上获得成功,情商比智商更重要。

  2016年在欧洲的挪威、法国、奥地利等地也出现了多起类似事故。相反,绝大多数的评论意见认为中国的知识产权保护状况已得到显著改善。

如果有人在其中赢了的话,那将是那些因为美国挥霍自己的声誉,从而获得地缘政治影响力的国家。

  中方不希望打贸易战,但绝不惧怕贸易战,有信心、有能力应对任何挑战。

  两国都有巨额账户赤字,但是中国是美国最大的债权国。他同时重申,脸书已经改变了相关规则,不会再发生这种数据泄密事件。

    《纽约时报》也在该报的社论中指出,一旦中国对美国的制裁进行反击,那么特朗普发起的这轮贸易战就将给美国国内的工业和农业造成误伤。

  中美之间,无论出口还是进口,都由市场说了算,是两国企业和消费者自主选择的结果。  马杜罗当天下午在制宪大会特别会议上讲话表示,为了回应美国对委内瑞拉的金融制裁,委内瑞拉将在国际支付机制中使用人民币、俄罗斯卢布、日元、欧元和印度卢比组成的一揽子货币,并可与本国货币玻利瓦尔进行兑换。

    据估算,只要中国适度减少飞机进口量,并针对共和党票仓所在的大州实施农产品制裁,特朗普就有可能无法忍受由此带来的出口、就业及选票影响。

  草民影视此类外国公司也未考虑适合亚洲人体型的尺码。

    学生对政客们不采取行动感到了一种挫折感,他们希望全国各地的游行为在即将到来的中期选举之前进行变革提供动力,美国国家公共电台评论说,在华盛顿,一些学生高呼用选票把他们干掉的口号,呼吁年轻人登记投票。除了两个最大项目机场扩建和一座机场到首都马累的桥,中国的其他投资涉及社会住房、岛屿度假区等多个领域。

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青林ip1nv1n302 / 科研 / 我是如何做可变剪切

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我是如何做可变剪切

2021-03-01  青林ip1nv...

我是如何做可变剪切

    理论篇

        一、什么是可变剪切

        二、可变剪切的类型

    分析篇

        一、搜官网

        二、逐个拆解


当需要分析一个新的测序数据或者对一种数据做新的分析的时候(按我一脸懵逼的心情,我给它取了一个名字,“de novo'分析),网上教程很多,也有很多软件,我选择了SGSeq

理论篇

一、什么是可变剪切

可变剪切又叫选择性剪切(Alternative splicing, AS),生物的基因序列包含了外显子(exon)内含子(intron),两者相互间隔。在mRNA前体的剪接过程中,参加剪接的外显子可以不按其线性次序剪接,内含子也可以不被切除而保留,即一个外显子或内含子是否出现在成熟mRNA中是可以选择的,这种剪接方式称为选择性剪接。AS也是转录本复杂性的一个主要来源。

二、可变剪切的类型

关于可变剪切的类型,有几种不同的说法,但都主要包含下面五种

http://www.cnblogs.com.37vc.com/daimakun/p/5079689.html

1、外显子跳跃(Exon Skipping)

2、内含子保留(Intron Retention)

3、5'端可变剪接(Alternative 5' splice Site)

4、3'端可变剪接(Alternative 3' splice Site)

5、最后一个外显子可变剪接(Alternative Last Exon)

6、第一个外显子可变剪接(Alternative First Exon)

最后两个(5、6)可以概括为可变外显子(Alternative Exon),这张图的好处就是有表达量,可以很清晰地看出到底哪些地方转录了,哪些地方没有转录。

还不过瘾?那看看这个详细的介绍吧:http://mp.weixin.qq.com.37vc.com/s/2EC2NRPNxj_ZeNWv7qCb_w


分析篇

一、搜官网

首先到bioconductor里面找到这个包,传送门https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/SGSeq.html

这里告诉了我们SGSeq是用来分析可变剪切的R package,输入是RNA-seq比对后的BAM file,下面是安装方法,以及PDF/HTML两种格式的manual和一个版本更新信息。点开HTML/PDF其中的一种,即可看到详细的用法,共14个版块。

二、逐个拆解

①转录本的特征和可变剪切事件,SGSeq分析步骤

②下载调用SGSeq

  1. source('https://bioconductor.org/biocLite.R')

  2. biocLite('SGSeq')

  3. library(SGSeq)

  4. si   #SGSeq中的测试数据

  5. path <> system.file('extdata', package = 'SGSeq')

  6. si$file_bam <> file.path(path, 'bams', si$file_bam)   #添加路径

  7. si   #和前面的si不一样

③注释信息:TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.knownGene


  1. biocLite('TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.knownGene')

  2. library(TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.knownGene)

  3. txdb <> TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.knownGene

  4. txdb <> keepSeqlevels(txdb, 'chr16')

  5. seqlevelsStyle(txdb) <> 'NCBI'

用convertToTxFeatures函数转换类型对象

  1. txf_ucsc <> convertToTxFeatures(txdb)

  2. txf_ucsc <> txf_ucsc[txf_ucsc %over% gr]

  3. head(txf_ucsc)

这里每个字母代表的剪切类型

  • J (splice junction)

  • I (internal exon)

  • F (first/5′′-terminal exon)

  • L (last/5′′-terminal exon)

  • U (unspliced transcript)

④再次转换

  1. sgf_ucsc <> convertToSGFeatures(txf_ucsc)

  2. head(sgf_ucsc)

字母代表的含义

  • J (splice junction)

  • E (disjoint exon bin)

  • D (splice donor site)

  • A (splice acceptor site

⑤根据注释的转录本信息转换成剪切信息

  1. sgfc_ucsc <> analyzeFeatures(si, features = txf_ucsc)

  2. sgfc_ucsc

  3. colData(sgfc_ucsc)

  4. rowRanges(sgfc_ucsc)

  5. head(counts(sgfc_ucsc))

  6. head(FPKM(sgfc_ucsc))

  7. df <> plotFeatures(sgfc_ucsc, geneID = 1)

历经千辛万苦,终于出来一张图!每一行表示一个bam file,每一列表示外显子的表达,表达程度用染色表示。

⑥用从RNAseq数据中预测的信息作注释,instead of relying on existing anntation

  1. sgfc_pred <> analyzeFeatures(si, which = gr)

  2. head(rowRanges(sgfc_pred))

  3. sgfc_pred <> annotate(sgfc_pred, txf_ucsc)

  4. head(rowRanges(sgfc_pred))

  5. df <> plotFeatures(sgfc_pred, geneID = 1, color_novel = 'red')

将可变剪切的外显子高亮

最后一部分,可视化

  1. plotFeatures(sgfc_pred, geneID = 1)

  2. plotFeatures(sgfc_pred, geneName = '79791')

  3. plotFeatures(sgfc_pred, which = gr)

  4. plotFeatures(sgfc_pred, geneID = 1, include = 'junctions')

  5. plotFeatures(sgfc_pred, geneID = 1, include = 'exons')

  6. plotFeatures(sgfc_pred, geneID = 1, include = 'both')

  7. plotFeatures(sgfc_pred, geneID = 1, toscale = 'gene')

  8. plotFeatures(sgfc_pred, geneID = 1, toscale = 'exon')

  9. plotFeatures(sgfc_pred, geneID = 1, toscale = 'none')

  10. par(mfrow = c(5, 1), mar = c(1, 3, 1, 1))

  11. plotSpliceGraph(rowRanges(sgfc_pred), geneID = 1, toscale = 'none', color_novel = 'red')

  12. for (j in 1:4) {

  13.  plotCoverage(sgfc_pred[, j], geneID = 1, toscale = 'none')

  14. }


这里使用的都是SGSeq的测试数据,那我们自产自销的数据呢,只需要修改一下si即可,例:

  1. si =read.table('~/data/project/scRNA/bam/tumor/SC1/config',stringsAsFactors = F)

  2. head(si)

  3. si <> data.frame('sample_name' = si$V1,

  4.                 'file_bam'=  si$V2,

  5.                 'paired_end'=TRUE ,

  6.                 'read_length' = 50,

  7.                 'frag_length' =300,

  8.                 'lib_size'= si$V3,stringsAsFactors = F

  9. )

  10. rownames(si)=si$sample_name

  11. str(si)

快去试试吧


参考资料:

https://www.bioconductor.org/packages/devel/bioc/vignettes/SGSeq/inst/doc/SGSeq.html

http://mp.weixin.qq.com.37vc.com/s/XZX5pGapOMQ7EXMiJVHE4w

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