2025.06.16【Ribo-seq】|sORF翻译能力预测:ORFscore计算与解读

文章目录

    • 1. 前言
    • 2. ORFscore原理
  • Ribo-seq数据分析:ORFscore计算与解读
    • 1. 前言
    • 2. ORFscore原理
      • 2.1 计算公式
  • Ribo-seq数据分析:ORFscore计算与解读
    • 1. 前言
    • 2. ORFscore原理
      • 2.1 计算公式
      • 2.2 计算原理
      • 2.3 阈值设定
    • 3. 分析流程
      • 3.1 数据准备
  • 所需文件
      • 3.2 提取ORF信息
      • 3.3 计算ORFscore
    • 4. 结果解读
      • 4.1 ORFscore分布
      • 4.2 功能注释分析
    • 5. 质量控制
      • 5.1 读段分布检查
      • 5.2 周期性分析
    • 6. 常见问题及解决方案
      • 6.1 低覆盖度问题
      • 6.2 背景噪声
      • 6.3 假阳性控制
    • 7. 结果应用
      • 7.1 新ORF发现
      • 7.2 翻译效率分析
    • 8. 总结
    • 9. 参考资料

1. 前言

ORFscore是评估开放阅读框(ORF)翻译活性的重要指标,通过分析Ribo-seq数据中核糖体足迹的分布特征来计算。本文将详细介绍ORFscore的计算方法、分析流程和结果解读。

2. ORFscore原理

Ribo-seq数据分析:ORFscore计算与解读

1. 前言

ORFscore是评估开放阅读框(ORF)翻译活性的重要指标,通过分析Ribo-seq数据中核糖体足迹的分布特征来计算。本文将详细介绍ORFscore的计算方法、分析流程和结果解读。

2. ORFscore原理

ORFscore基于以下假设:

  1. 活跃翻译的ORF会表现出明显的三碱基周期性
  2. 核糖体足迹在起始密码子和终止密码子附近有特征性分布
  3. 背景噪声和随机分布会降低ORFscore值

2.1 计算公式

Ribo-seq数据分析:ORFscore计算与解读

1. 前言

ORFscore是评估开

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