biopapyrus | 風ふけば蓮の浮き葉に玉こえて 涼しくなりぬ日ぐらしの声
R / statistical and graphical techniques, statistical tests, GLM
RNAseqViewer
RNAseqViewer: Visualizing RNA-Seq data RNAseqViewer let you visualize the various data from the RNA-Seq analyzing process, for single or multiple samples. By focusing on gene expression and transcript isoforms, the program offers innovative ways to present the transcriptome data. Top and bottom: splicing junction and read coverage from the output of TopHat. Middle: transcript assembly from Cufflin
Tophat/Cufflinksなどの開発者であるCole TrapnellによるRNA-Seqの遺伝子発現解析に関する講義動画 - Wolfeyes Bioinformatics beta
非常に良い講義資料およびその講義ビデオを見つけたので紹介する．これはハーバードの大学院およびハーバード公衆衛生大学院のComputational Biologyの講義で，マイクロアレイ/次世代シーケンサの発現解析に始まり，ChIP-Seqやモチーフ検索，GWAやSNP解析に至るまで，Computational Biologyにおける様々な研究対象に関する講義が行われている． STAT115 Introduction to Computational Biology This course is an introduction to state-of-the-arts concepts, methodologies and practices in computational biology. After taking this course, you should be able to:
Trinity: de novo Transcriptome の救世主？
こんなディレクトリができあがり、/trinityrnaseq/sample_data/test_Trinity_Assembly の下に、サンプル用のペアエンドデータが作られているはずです。 とりあえずどんな結果が出てくるのかが待ち遠しいひとは、まずこのサンプルデータをランしてみましょう。 runMe.sh を打つようにマニュアルでは言っていますが、あえて（わざわざ）このシェルの中のコマンドを打ってみました。 （以下、一行です） Trinity.pl --seqType fq --left reads.left.fq --right reads.right.fq --SS_lib_type RF --paired_fragment_length 280 --min_contig_length 305 --run_butterfly --CPU 2 --bfly_opts "-V 10
リード長の長いRNA-Seqのタグカウント - #LSQA
もしかしたら、常識かもしれないので、 情報お持ちのかたがおられたら、お願いします。 topHatやmapSpliceなど、splicingを考慮したマッパーの結果から、 遺伝子レベルのタグカウントを計算するうまいやり方など、 情報お持ちのかたがおられましたら、 お知らせいただけますと助かります。 以下背景 topHat-cufflinks-cuffdiffや、それに類似のフローが デファクトスタンダード的解析であると知りつつ、 リード長の長いRNA-SeqにedgeR等をかけるやりかたを考えています。 edgeRなどのDEG検出用のRパッケージ等は、 fpkm/rpkmは使わないように推奨しているかと思います。 EdgeRのedgeRUsersGuide.pdfより引用 http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/
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Thinking about Designing RNA Seq Experiments to Measure Differential Gene Expression: The Basics
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g86 has gone.
Documentation of CRAC software – CRAC. RNA-Seq analysis & mapping
CRAC: an integrated approach to the analysis of RNA-seq reads - Genome Biology