1. linux环境中进入数据目录,进行以下质控操作 for i in *gz; do fastp -i ${i} -o 输出路径/${i} -h 路径/${i}.html -j 输出路径/${i}.json --thread=4; done 主要使用了一个循环(还不太会写,凑合用了 0_0),使用fastp默认参数将测序数据作为单端进行处理,主要进行低质量reads的过滤、接头剪...
RNA- seq 的数据处理主要分为以下几个过程: 1. 测序数据质控,以及参考基因组和注释文件下载; 2. 序列比对,将测序得到的短 reads 序列往参考基因组上 mapping; 3. 差异表达基因鉴定。 (一)HISAT2 序列比对 更详细的内容见软件官网 HISAT2: graph-based alignment of next generation sequencing reads to a ...
利用DESeq2或者edgeR等计算差异表达,需要得到原始counts值矩阵来作为输入,此时需要利用StringTie自带的脚本prepDE.py来计算counts值,它可以同时对多个样本做。会生成两个csv文件: gene_count_matrix.csv transcript_count_matrix.csv 其中一个是gene水平的Counts数据,一个是转录本水平的。除非有特殊要求,一般我们只使用基...
在本篇中,我们将介绍单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据的“预处理preprocessing”步骤。尽管这是常见的术语,但似乎有点用词不当,因为此过程涉及几个步骤,这些步骤在开始下游分析之前至关重要。 在这里,我们将主要将此处理阶段称为“原始数据处理raw data processing”,我们的重点将放在数据分析阶段,该阶段从lane-demultip...
rnaseq数据处理流程 RNA-seq数据处理流程主要包括以下步骤：1.**原始数据质控**：检查测序数据的质量，包括读取长度、测序深度、质量分数分布等。2.**数据清理和去噪**：去除低质量的序列、去除包含的杂质和噪音数据。3.**序列比对**：将清洁后的序列与参考基因组进行比对，得到每个序列在基因组上的位置信息。4.*...
并以结果包的形式输出，如有一些个性化的需求，一般也能满足。以下是使用生信软件包处理RNA-seq数据的...
padj < 0.05 & abs(log2FoldChange) > 1) #筛选res中padj小于0.05的并赋值diff_gene_deseq2 ...
在进行RNA-seq分析处理的上半部分，首先需要了解测序文件的准备，包括fastq格式的序列文件。这些文件包含了来自Illumina测序平台的双端测序数据，每个样本对应两个文件，即seq_1.fastq.gz和seq_2.fastq.gz。在测序过程中，序列被修饰并分为几个部分：保护碱基、接头序列（adapter）、索引序列（index）和...
RNA-seq原始数据处理流程详解 一、stringtie的安装与管理 1. 通过官网下载安装包2. 完成下载后，解压缩安装文件3. 配置环境，确保后台任务管理管理后台任务时，可以使用以下工具：① ps -aux 显示所有程序并以用户和格式区分② top 实时监控进程，配合任务序号③ jobs 查看并管理后台任务注意：若需终止...
在进行实验前，需要准备注释文件和基因组文件，这些文件将帮助后续的分析工作。质量控制是RNA-seq流程中的关键步骤，包括使用fastqc和multiqc等工具生成质量报告，以评估测序数据的质量。例如，通过分析基本统计数据、序列质量分布、序列长度、GC含量等指标，确保数据的可靠性和可用性。数据处理阶段包括去除低质量...