Gordon (gordon at cshl dot edu) This program reads FASTQ/FASTA files and prints the number of reads to STDOUT. (useful as part of a analysis pipeline shell script) Usage: fastx_read_count [OPTIONS] FILE1 FILE2 ... FILEn FILE - Input file name (multiple files can be specified). Use...
--split-files 参数用于将配对的读段(paired-end reads)分为两个不同的 .fastq` 文件(即 _1.fastq 和 _2.fastq)。 -O ./ 指定输出目录为当前目录。 --outfile ${id}.fastq 指定输出文件的前缀。 ${id}.sra 指定输入的 .sra 文件名。 echo "pigz -p 16 -f ./${id}_1.fastq": 生成一个 pi...
https://github.com/zhimenggan/FastqCount 统计指标包括: Total Reads Total Bases N Bases Q20 Q30 GC 2. 使用 压缩文件可搭配pigz使用更香。 单个fastq(.gz)文件: ./FastqCount input.fastq 1. 多文件: pigz -dc R1.fastq.gz R2.fastq.gz | ./FastqCount - >seq.out & 1. 3...
This is a simple tool to calculate reads number and total base count in FASTQ file. Modified from http://lh3lh3.users.sourceforge.net/parsefastq.shtml. Compile: gcc -o kseq_fastq_base kseq_fastq_base.c -lz Usage: kseq_fastq_base [input.fq] FASTQ files could be gzipped! ^_^. The ...
Thecellranger countpipeline aligns sequencing reads in FASTQ files to a reference transcriptome and generates a.cloupefile for visualization and analysis inLoupe Browser, along with a number of otheroutputscompatible with other publicly-available tools for further analysis. ...
单细胞RNA测序(scRNA-seq)SRA数据下载及fastq-dumq数据拆分 单细胞RNA测序(scRNA-seq)Cellranger流程入门和数据质控 细胞定量是scRNA-seq重要的分析步骤,主要是进行细胞与基因的定量, cell ranger将比对、质控、定量都封装了起来,使用起来也相当便捷。 1. 参考基因组和注释文件准备 ...
[sample name]_S1_L00[Lane Number]_[Read Type]_001.fastq.gz 样品名称 Sx代表数据组,一样的S编号是一个样品 计算counts cellranger count--id=FCA30_Male_MalpighianTubule_adult_5d_Perrimon_sample1#这个是输出文件存放的位置--transcriptome=refdata-cellranger-dmel656 \#如果总是说路径不对,从建index时...
CITE-seq-Count -R1 TAGS_R1.fastq.gz -R2 TAGS_R2.fastq.gz -t TAG_LIST.csv -cbf X1 -cbl X2 -umif Y1 -umil Y2 -cells EXPECTED_CELLS -o OUTFOLDER 这条命令将对比对到抗体DNA标签序列的reads和UMIs进行计数。 下图解释了其中的输入文件TAGS_R1.fastq.gz和TAGS_R2.fastq.gz预期的结构: ...
reads_1.fastq reads_2.fastq transcripts.fasta 第一步:要建立参考转录组的索引(记住是转录组,而不是全基因组,好了!你别说了,我记住了) salmon index -t transcripts.fasta -i transcripts_index --type quasi -k 31 # 参数说明 -t: 输入的参考转录组名(记住是转录组,而不是全基因组,好了!你别说了,...
这个结果与HTSeq的输出结果是完全一致的。所以我们如果是比对完之后未做转录本拼装,直接对已知基因(构建基因组索引时GTF中囊括的基因)进行定量时,完全不需要再次用featureCounts或HTSeq再计算reads count。 如果做了转录本拼装,对基因定量,需要HTSEQ/FEATURECOUNTS ...