stat:rnaseq

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--- stat:rnaseq [2023/06/26 18:18] – [3 Count] inkit
+++ stat:rnaseq [2024/10/21 13:14] (当前版本) – [rMATS] inkit
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 ====== RNA-Seq ======
 ====教程====
+  * 向SRA提交数据 [[stat:rnaseq:srasubmit]]
   * 知乎搜索 https://www.zhihu.com/search?q=rnaseq%20fastq%20star&type=content
   * RNA-Seq数据标准化方法 https://zhuanlan.zhihu.com/p/37196518
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 <code>
 featureCounts -p -M -O -T 32 -a gtf/Rattus_norvegicus.mRatBN7.2.109.gtf -o output.txt data.sam [bam]
+</code>
+===== Splicing =====
+====rMATS====
+===剪接事件===
+  * SE（Skipped Exon，外显子跳跃）
+  * MXE（Mutually Exclusive Exons，相互排斥的外显子）
+  * A5SS（Alternative 5' Splice Site，可变 5' 剪接位点）
+  * A3SS（Alternative 3' Splice Site，可变 3' 剪接位点）
+  * RI（Retained Intron，内含子保留）
+SE (Skipped Exon), MXE (Mutually Exclusive Exons), A5SS (Alternative 5' Splice Site), A3SS (Alternative 3' Splice Site), RI (Retained Intron)
+===计数方法===
+  * JC（Junction Counts）：仅使用跨越剪接点的 reads 进行定量分析。提供更为精准的剪接定量，但可能会漏掉一些低覆盖的剪接事件。
+  * JCEC（Junction Counts and Exon Counts）：使用跨越剪接点和覆盖整个外显子的 reads 进行定量分析。能检测更多事件，但有时可能会引入额外的噪音。
+如果需要更精准的剪接事件识别，建议使用 JC。如果希望尽可能多地检测到所有的剪接事件，可以考虑 JCEC。
+===txt===
+<code>
+ID：剪接事件的唯一标识符。
+GeneID：发生剪接事件的基因的标识符（基因名称或基因 ID）。
+chr：发生剪接事件的染色体位置。
+strand：基因的链信息（正链或负链）。
+longExonStart_0base 和 longExonEnd：选择的较长外显子的起始和终止位置。
+shortES 和 shortEE：选择的较短外显子的起始和终止位置。
+flankingES 和 flankingEE：两侧剪接外显子的位置。
+ID：剪接事件的 ID 编号。
+IncFormLen 和 SkipFormLen：包含和跳过该外显子的转录本的长度。
+ICJ 和 SCJ（Inclusion Junction Counts / Skipping Junction Counts）：代表包含和跳过该剪接事件的 reads 数目。
+IncLevel1 / IncLevel2：代表在两组样本中该剪接事件的包含水平（Ψ值）。
+IncLevelDiff：两组样本间的剪接差异值（ΔΨ，Inclusion Level Difference）。
+PValue 和 FDR：用于判断剪接事件是否显著差异的 P 值和 FDR（假发现率）。
 </code>

stat/rnaseq.1687803518.txt.gz · 最后更改: 2023/06/26 18:18 由 inkit