FastQC是一款基于Java的软件,它可以快速地对测序数据进行质量评估,其官网为:http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/ 主要参数: -o --outdir FastQC生成的报告文件的储存路径,生成的报告的文件名是根据输入来定的 -t --threads 选择程序运行的线程数, -q --quiet 安静运行模式,一般不选这个...
首先，fastqc只是一个第三方的测序报告软件，甚至也只是选择之一，它的勾叉只是它的一种提示，不能当成...
如前节所述,fastq文件包含有关读取序列质量的信息。read中每个核苷酸的可靠性是用Phred质量分数来衡量的,该分数表示错误的碱基调用的概率:(Phred = Q +33/64; 反应reads质量得分;计算过程详见) 图中纵轴是质量得分,Q = -10*log10(error P) 式中,Q为质量值,P为误差概率,Phred quality score为20表示测序错误...
ls rawdata/*fq | while read id; do nohup fastqc -o fastqc -q -t 2 $id & done #上面的while循环是很常用的一种文档批处理方法,注意变量的运算使用的是通配符而非正则表达式。对引用标准输入还可使用xargs函数: ls rawdata/*fq | xargs -n 1 -P 5 fastqc -o fastqc -q -t 10 #有时候一个...
ls rawdata/*fq | xargs -n 1 -P 5 fastqc -o fastqc -q -t 10 #有时候一个项目有大批量样品甚至大批量文库,需要合并来检测质量并做报告,这时候可以使用以下命令合并序列文件: cat *1.fq > total.R1.fq cat *2.fq > total.R2.fq
为了评估测序质量，FastQC是一个常用的工具，其网址为：bioinformatics.babraham.ac.uk...。使用时，可以设置输出路径、运行模式和使用的CPU核心数。通过命令行参数运行fastqc，如fastqc -o 输出路径 -q -t 核数 fastqfile（可以是压缩文件）。FastQC的html报告会显示绿色的"PASS"（通过）、黄色的"WARN...
横轴为read长度,纵轴为质量得分,Q = -10*log10(error P)。 柱状表示该位置所有序列的测序质量的统计,柱状是25%~75%区间质量分布,error bar是10%~90%区间质量分布,蓝线表示平均数。一般要求所有位置的10%分位数大于20,即大于最多允许该位置10%的序列低于Q
Y轴是测序的质量Q=Phred=-log10(error rate),所以Q=20时,错误率为0.01,就是99%的正确率(两个9,Q20)。Q=30, 错误率就是0.001, 就是99.9%的正确率(三个9,Q30),通常测序合同对Q20,Q30有指标要求。红色表示中位数,黄色是25%-75%区间,触须是10%-90%区间,蓝线是平均数。平均每个碱基的测序质量box...
Filename：指的是进行质控的文件名 Encoding：指测序平台的版本和相应的编码版本号 Total Sequences：指reads的数量 Sequence length：指测序的长度 GC 指整体序列中的GC含量 此图中的横轴是测序序列第1个碱基到第151个碱基 纵轴是质量得分，Q = -10*log10（error P）即20表示0.01的错误率，30表示...
碱基质量值Q是衡量每个碱基识别准确性的重要指标,通常通过Phred值来计算。Q值的计算公式为:Q-score = -10 × lg P,其中P表示碱基被错误识别的概率。 Phred值是一种表示碱基识别错误率的指标,通过一种概率模型来预测碱基识别的错误率。碱基质量值Q越高,表示碱基的识别可靠性和准确性越高。