RNAseq視頻教程上線了

2022-01-10 基因學苑

寒假到了，

你是否已從圖書管借了大量圖書，準備利用這個假期來提高自己，最後假期結束之後，卻原封不動將這些書還回去；

或者你已經給自己制定了嚴格的學習計劃，但卻經不住電視的誘惑，將計劃拋之腦後；

又或者你已經徹底放棄，決定每逢佳節胖三斤，假期就坐在沙發上邊看電視邊玩手機邊吃東西；

那麼有沒有一種既能享受美好假期又能提高自己的辦法呢？

當然有了，那就是趕快來學習我們的RNAseq教程吧。

點擊播放視頻，勇敢地改變豬一樣假期生活的第一步吧。

https://item.taobao.com/item.htm?spm=686.1000925.0.0.8zpzuA&id=526517515614




本課程從RNAseq樣品準備，建庫測序，到數據質控，短序列比對，表達量計算，差異表達分析，差異表達注釋，新轉錄本分析，基因融合以及lncRNA分析等，包含了RNAseq分析中絕大部分內容，每個知識點按章節列出，邏輯清晰。並且課程中會包含了大量RNAseq分析軟體的詳細介紹以及具體演示，是您學習RNAseq最佳課程。

每天五分鐘，精神兩小時。


假期之後，給所有人一個Suprise，提高自己，讓你的老闆目瞪口呆。

讓你的理想跟上腳步。


更多驚喜歡迎訪問淘寶「基因學院」店。

https://shop117047890.taobao.com/search.htm?spm=a1z10.1-c.w4004-10285689279.1.dC5XaH&search=y&orderType=coefp_desc


相關焦點

  • RNASeq實戰練習-軟體安裝及數據下載
    RNASeq實戰練習-軟體安裝及數據下載軟體安裝新建 rnaseq 分析環境conda env listconda create -n rnaseq -y安裝軟體# 激活rnaseq分析環境conda activate rnaseq# 安裝所需的軟體conda install -c biobuilds sra-tools -yconda install -c hcc aspera-cli -yconda install -c bioconda gffread -yconda install
  • 一個RNAseq完整數據分析腳本
    RNAseq的分析方法有很多很多種，定量的方法也有很多指標可供選擇。這裡面我們選擇比較常用的一種經典的定量方法來完成一個無參轉錄組的分析案例，使用hisat2比對，featureCounts進行reads計數，使用DESeq2包進行定量。從測序數據比對，到得到差異表達基因，再到對差異表達可視化以及對差異表達基因進行功能注釋。
  • R語言與RNAseq
    前期在表達分析中主要使用兩類表達數據：晶片數據，如GEO中不同數據集；RNAseq數據，如TCGA中的
  • 史上最全 | 39個RNAseq分析工具與對比
    這是一篇在NC上發表的使用RNAseq工具對比的一篇文獻，解讀這篇文獻對我們使用RNAseq發文提供了思路。下面小編具體解說一下。文獻摘要：RNA-sequencing(RNA-seq)是一個重要的轉錄組學研究技術,數百款分析工具目前已經開發出來。儘管最近相關研究評估了最新的可用的RNAseq工具,但他們沒有全面綜合的評估RNAseq分析的工作流。
  • RNA seq第十七講 | 全面而詳細!RNA-seq 數據分析最佳實戰
    一篇RNA-seq分析流程的綜述，全面而詳細！深度好文，可用來反覆閱讀。初學者用於把握RNA-seq真箇流程及各個流程選擇上的差異。已經開始學習者可用來查缺補漏和發現新的分析角度。A survey of best practices for RNA-seq data analysis摘要：沒有任何一個RNA-seq分析流程可適用於所有的轉錄組分析。
  • RNA-seq測序基本知識
    上次已經描述了RNA-seq的測序平臺（最全RNA-seq測序平臺簡介，不好意思遺漏國之重器BGI-seq測序平臺，在此更正），並且已經提出了一些典型的應用
  • C-Myc 與RNA-seq分析
    說到主題，RNA-seq, 一個2008年出現的技術，基於solexa測序，完成轉錄本（可以mRNA,也可以是non-coding RNA等）定量。這個技術相較於以往所用的microarray優勢明顯，可以不依賴參考基因組，還可以發現新的轉錄本等，成本也在隨著測序成本的降低而在降低，而且隨著單細胞轉錄組的測序發展，更極大的加深了我們對體內生物學過程的理解。
  • 【The Plant Cell 】玉米轉錄因子的RNA-seq和CHIP-seq聯合分析
    本研究採用RNA-seq和CHIP-seq分別從整個轉錄水平和全基因組水平研究Opaque2突變型玉米的表達情況並搜索O2在全基因組水平的DNA位點情況，聯合兩者分析可以揭示差異基因是否為O2所調控。研究思路： 1）取材： Opaque2突變型（實驗組）和野生型（對照組）純合玉米授粉15天後的胚乳，每種3個生物學重複2）建庫測序：RNA-seq和CHIP-seq 平臺：Illumina HiSeq 2500
  • 人類血液樣本RNA-seq研究現狀
    因此，近年來血液樣本也已成為了RNA-seq技術的重要研究對象之一。20 在前面已經給大家介紹過RNA-seq的workflow，而血液樣本RNA-seq的workflow也和基本的RNA-seq流程一致。
  • RNA-seq數據分析最佳實踐調查
    RNA-seq數據分析RNA-seq數據的實際分析與該技術的應用一樣多。在本節中，我們介紹了典型RNA-seq實驗的所有主要分析步驟，包括質量控制，有無參考基因組的閱讀比對，獲得基因和轉錄本表達的量度以及檢測差異基因表達的方法。我們還將討論涉及替代剪接，融合轉錄本和小RNA表達的RNA-seq應用的分析選項。最後，我們回顧了有用的數據可視化軟體包。
  • RSEM:RNA-seq數據的一站式分析
    轉錄組測序（RNA-seq）應該是二代測序技術應用最早和最廣泛的的一個方面。
  • RNA-seq數據深度分析—motif的鑑定
    收錄於話題 #RNA-seq隨著測序技術的飛速發展，RNA-seq在現在的我們實驗設計中，為了驗證基因表達水平，以及關聯基因的表達變化，越來越成為一個重要的part。通常來講，RNA-seq的差異基因表達分析按照前面已經寫過的流程進行。RNA-seq數據分析-reads mapping，RNA-seq數據分析-edgeR。
  • | RNA-seq的十年(上)
    上篇講的是常規RNA-seq的發展；中篇講的是常規RNA-seq數據處理的一些流程與工具，例如TopHat，STAR，RSEM，Salmon等；下篇講的是RNA-seq的在高級應用，涉及空間轉錄組學，翻譯組學等等。文獻信息本文是2019年7月份發表在《Nature Reviews Genetics》上的有關RNA-seq的綜述文章。
  • RNA-seq的十年(上),每人必讀!值得收藏!
    加上新的長讀長 （long-read，註：在本文中，RNA-seq測序生成的read統一譯為「讀長「）和直接RNA-seq(direct RNA-seq)技術以及用於數據分析的更好的計算工具的整合，RNA-seq技術的創新有助於人們更全面地理解RNA生物學，例如從何時何地轉錄發生到控制RNA功能的摺疊和分子間相互作用等問題。
  • RNA-seq最強綜述名詞解釋&思維導圖|關於RNA-seq,你想知道的都在這(續)
    之前整理的一篇大綜述 — Nature重磅綜述 |關於RNA-seq，你想知道的都在這收到了熱烈反響，閱讀人數過萬。
  • 超能餅乾|SnapATAC分析單細胞ATAC-seq數據(三)
    簡介在本教程中，我們將對PBMC的兩個scATAC-seq數據集(5K和10K)和一個scRNA-seq數據集進行整合分析。這三個數據集均來自10X genomics測序平臺產生的數據，可以直接在10x官網下載使用。
  • 乾貨分享丨一文詳解常規RNA-seq與3'mRNAseq優勢與局限
    隨著下一代測序技術的革新，RNA-seq技術也得到了不斷發展，其應用領域也得到了不斷拓展，例如空間轉錄學（spatialomics）等。加上近年來長讀長測序和直接RNA-seq（direct RNA-seq）技術的應用以及數據分析計算工具的進一步整合，RNA-seq技術的創新使人們對RNA生物學有了更全面的理解。
  • RNA-seq提交到GEO資料庫背後的故事!
    親身體驗了一把GEO上傳RNA-seq流程，網上也有很多不錯的教程，下面展示一下我操作的具體流程：
  • 常見的RNA-seq分析方法,看這裡~
    Modeling and analysis of RNA-seq data: a review from a statistical perspective
  • RNA-seq差異表達分析步驟
    BioNews,專注於報導生命科學領域相關新聞，長按下方二維碼即可關注"BioNews"(id : iBioNews)我們將簡要描述差異表達分析的主要步驟，這是RNA-seq數據分析開始於原始的測序reads，通常是FASTQ格式，但有時也可以使用其他格式。