bio-applied-rna-seq-analysis

Name: bio-applied-rna-seq-analysis
Author: Pavel-Kravchenko

Design e Frontend

Autor: Pavel-Kravchenko

Fluxo de trabalho RNA-seq: desenho experimental, alinhamento vs pseudo-alinhamento, normalização de contagens (TPM), configuração de expressão diferencial e principais armadilhas.

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Atualizado há 6 meses

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RNA-seq Analysis: Reads to Differential Expression

Workflow Overview

FASTQ → QC (FastQC/fastp) → Alignment (STAR/HISAT2) → Counting (featureCounts)
                          → Pseudo-align (Salmon/kallisto) → tximport
                          → Count matrix → Normalization → DESeq2/edgeR → GSEA

Experimental Design Rules

Replicates: ≥3 biological replicates per condition; more replicates > deeper sequencing
Depth: 10–30M reads for gene-level DE; 50–100M for isofor

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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