巴中商城网站建设,网站首页分辨率做多大的,seo网站建设视频,wordpress接入公众号GEO2R是NCBI GEO团队针对上传到GEO的芯片数据开发的一款在线差异分析、可视化作图工具#xff0c;是广大数据分析人员的福音。然而#xff0c;一直以来GEO2R仅针对芯片数据#xff0c;对于越来越多的测序数据#xff0c;只能下载所上传的matrix矩阵#xff0c;进行分析是广大数据分析人员的福音。然而一直以来GEO2R仅针对芯片数据对于越来越多的测序数据只能下载所上传的matrix矩阵进行分析若没有上传表达矩阵或者基因组版本不合适的话往往还得下载原始数据重新分析耗时耗力。
NCBI GEO团队推出了一项“王炸”更新GEO2R可以直接分析RNA-seq测序数据了。
小伙伴们喜大泪奔喜闻乐见、大快人心、普天同庆、奔走相告
同事和我工作要丢了么时代抛弃我连声招呼都不打啊 1NCBI GEO为什么要给我们准备RNA-seq count数据
A major barrier to fully exploiting and reanalyzing the massive volumes of public RNA-seq data archived by SRA is the cost and effort required to consistently process raw RNA-seq reads into concise formats that summarize the expression results. To help address this need, the NCBI SRA and GEO teams have built a pipeline that precomputes RNA-seq gene expression counts and delivers them as count matrices that may be incorporated into commonly used differential expression analysis and visualization software.
大白话就是SRA服务器上存了大量数据一般人要分析得下载得比对费时费力反正数据在他们NCBI服务器上服务器闲着也是闲着直接套个pipeline把RNA-seq基因表达count处理好放出来供大家使用。不知道又要革了多少人的命。 2支持的物种
目前仅人类。小鼠的在路上预计2023年秋。
3数据类型
raw count可以下载用DESeq2edgeR或者limma voom进行后续的差异分析。
Normalized counts根据测序深度和测序长度标准化的count包括FPKM Fragments Per Kilobase Million双端、RPKMReads Per Kilobase Million单端和TPMTranscripts Per Kilobase Million
注释基因idgene symboldescrptiongene ontology等。 4分析流程
使用hisat2将物种为human类型为transcriptomic的数据比对到GCA_000001405.15 参考基因组上。比对率大于50%的用featureCounts输出raw count文件。注释数据库用的Annotation Release 109.20190905.
5如何下载
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/download/?acc GSE30970
直接换成自己的GSE号就行了
6局限
GEO上的数据太杂了GEO team没有对数据质量等深入检查合不合适他们不管先跑了再说所以有以下局限性
1counts表达矩阵可能跟已发表文章的不一致
这个很容易理解不同软件甚至不同版本算出来的都不一样。
2超过50%比对率的transcriptomic数据用于分析所以质检可能很松并且缺样品
上传的数据类型多样可能不能直接比较例如RNA-seq和RIP-seq都在矩阵里但是不好直接比较。
3Normalized矩阵文件并非充分标准化的。
对生信数据分析行业带来的冲击
1GEO的RNA-seq分析几乎要变得免费无门槛了
2有了表达矩阵直接省了下载、比对的时间极大提高了工作效率
3有了统一标准
4大规模利用GEO数据的时代又来了
5伦理问题
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