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2019-03-21学习内容

2019-03-21学习内容

作者: FayWray | 来源:发表于2019-03-21 21:02 被阅读0次

    六级词汇(单词的减法第12天未掌握单词):

    recommend: V.建议,推荐                                           reform :V.改革,改良 n.改革,改良

    stimulate:V.促进,刺激,激励                                                     structure:v.精心安排,使成体系 n.结构

    vehicle:n.车辆         be vital for 对..至关重要 anxiety n.焦虑,渴望      bias v.持有偏见,n.偏见,偏向

    category n.类别    comprehensive adj.全面的,综合的    concept n.概念  conflict v.冲突,抵触 n.冲突,矛盾

    domestic adj.国家的,家庭的,家用的,家养的    embrace v.欣然接受的,拥抱,n.拥抱,欣然接受

    emerge v.浮现,出现         fiber n.纤维素     imply v.暗指,表明     interaction n.相互作用,相互交流

    majority n.大部分,大多数 monitor v.监视,监听 n.监视器,班长   mortgage n.按揭贷款

    obstacle n.阻碍   potentially adv.可能地,潜在地  psychologist n.心理学家    sector n.部门,行业领域

    skyscraper n.摩天大楼  staff n.全体职工  abuse v.虐待,滥用,n.滥用,虐待  acquire v.获得

    addition n.增加物,加法  anticipate v.预见,预料 attach v.系,附上,重视

    专业内容:

    文献阅读,共15页。2018年REACHERGATE

    Comparison of Gene Expression Profiles in Nonmodel Eukaryotic Organisms with RNA-Seq

    利用RNA-Seq技术比较非模式真核生物体的基因表达谱

    microattay need to designed according to presesquenced(前序列) reference genome ,RNA-Seq can be applied for the transcriptomic study in nonmodel organisms.微阵列必须根据参考基因组,而RNA-Seq则可以在非模式生物体中应用。

    the complete genome sequence全基因组序列        

     read counts是二代测序中使用的鸟枪法测序,每个测序反应得到的序列为一个read,统计某一个read在整个测序(鸟枪法)中出现的数量即为read count,可以检测出这一个read所对应的丰度(transcript abundances),read counts越高,说明该RNA丰度越高。未标准化前的数据

    而FPKM则是标准化后的数据:作为衡量转录本和基因表达水平的指标。适用于双端测序文库,RPKM适合单端测序文库。(显示测序深度,后是基因长度)

    TPM:先考虑基因长度,再是测序深度

    RSEM(quantifying transcript abundances,转录本质量丰度):RSEM: accurate tran-script quantification from RNA-Seq data withor without a reference genome文章(未看)是一个做出Gene expression quantification的软件

    first:de novo transcriptome assembly,(for construct a reference),use ESEM for quantifying transcript abundances

    then:annotate each transcript and to visualize(设想) the expression results.

    in this chapter:在本文中

    材料与方法:

    Trinity  can assembly the reads in all the sample files into one reference transcriptome.

    SRA Toolkit;FastQC;Trinity;RSEM;R;Bowtie2;Tophat;Cufflinks;DESeq;

    RNA-Seq Data Quality Control:SRA,FASTQ

    Gene Expression Analysis Without Reference Genome:Trinity,RSEM

    今天得学习到现在结束啦,下午看了15页的文献!全英!感觉自己又进步了一些,嘻嘻嘻,希望自己再努力一些。听了首,心情变得有点难过,想起很多人,想起很迷茫的未来,觉得世界都有灰暗了,不过还好已经天黑了。HAH

    理想三旬-陈鸿宇

    就甜蜜地忍耐吧~

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