FastQC检查数据质量 🔍 拿到所有的NGS数据后,第一步就是用FastQC检查一下数据质量。这个步骤很重要,毕竟数据的质量直接影响到后续分析的准确性。 Bowtie2做alignment 📖 接下来就是Bowtie2做alignment了。这里有个小技巧,尽量使用原组的选项,我自己常用的选项是:--local --very-sensitive --no-mixed --no-di...
Cuttag数据分析流程。 1.准备和清理数据。 收集和整理原始Cuttag数据。 处理缺失值、异常值和不一致性。 标准化数据格式和单位。 2.探索性数据分析(EDA)。 总结数据分布、趋势和模式。 使用图表和统计量进行可视化分析。 识别异常值和潜在问题。 3.特征工程。 创建新特征以提高模型性能。 转换、缩放和归一化特征...
还有保证安装了R和bedtools# bash SEACR_1.3.sh <experimental bedgraph>.bg [<control bedgraph>.bg | <FDR threshold>] [norm | non] [relaxed | stringent] output prefix# 加不加0.01差很多,把top1%作为peakmkdir-p/home/zyn/zbw_cut-tag/7.peakcalling/cat./sample.txt|whileread a;do echo"bash ...
文件格式的转换,获得bed文件 whilereadido{## 转换为 BAM 文件格式,并且仅保留成功映射到参考序列上的读取samtools view -bS -F 0x04 ./1_bowtie2/pig/${i}.sam > ./1_mapped/${i}.bam## 将 BAM 文件转换为 bedpe 文件格式bedtools bamtobed -i ./1_mapped/${i}.bam -bedpe > ./2_bed/$...
数据分析-cuttag分析流程分享2-R代码可视化流程处理 在进行R语言的可视化的时候,建议也是把该用的包都提前安装上,这样可以省去后面报错的心累。 在前面的linux流程的时候,主要做了参考基因组的比对、数据的质控与标准化、文件格式的转换和callpeak,现在主要是选用R语言对相关的结果进行可视化。由于我们测的数据还没有...
大部分我所选用的代码都是cuttag文章分析流程推荐的代码(https://yezhengstat.github.io/CUTTag_tutorial/#VII_Visualization),但是官网上有部分内容不太适合我们分析的内容,所以做了一些微小的改动。 图片.png 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 //## -I 是最短序列 -X 是最长序列...
Cuttag数据分析流程包括几个步骤。首先,我们需要收集和准备数据。这包括从各种来源收集相关数据,如社交媒体平台或在线论坛,并清理数据以删除任何无关或重复的信息。 数据准备完成后,我们可以进入下一步,即探索性数据分析。在这个阶段,我们通过查看数据来更好地了解其特征,并识别出任何模式或趋势。这可以通过图表或图形...
使用DiffBind进行差异peaks分析 setwd("/home/zhangyina/zbw_cut-tag/7.peakcalling_last")getwd()library(DiffBind)packageVersion("DiffBind")#首先构建一个metadata.csv文件,bamReads是去除重复、过滤好的bam文件,Peaks是calling peak步骤生成的,Peacaller是识别peak用的工具,ControlID,bamControl填空即可,如图所示#读...
7.获得基于cut&tag技术的待分析样本的高通量测序数据raw data,并对raw data进行过滤得到高质量的clean data; 8.将clean data与参考基因组进行比对,获得reads在基因组上的位置信息,选择双端唯一比对到参考基因组上的reads并过滤比对到线粒体dna上的reads、去除冗余的reads,得到有效reads比对结果; ...
首先我们看一下官网上推荐的代码,是可以运行的,但是不适合我要用差异peak的位置来进行后面的基因注释,所以放弃了这个分析流程。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 // CUTTAG官网推荐差异peak流程##R语言## ##差异分析,前面已经读了histL及repL,大家可以直接在前面在加上 ...