featureCounts是一个高效准确的read quantification工具,具有以下特征: 通过reads中的indel、junction和structural variants来进行精确的read分配; 支持GTF和SAF格式的注释文件; 支持链特异性数据; 可以在feature (如exon) 或meta-feature (如gene) 水平上定量; 在计算多重映射和多重重叠reads方面具有高度灵活性; 自动检测...
FeatureCounts的用法包括输入参数设置、数据准备、运行命令和结果解读等步骤,下面将对其用法进行详细介绍。 1. 输入参数设置 在使用FeatureCounts进行基因表达计数分析时,首先需要设置输入参数。针对不同的测序数据类型和实验设计,FeatureCounts提供了多种参数可供选择。用户可以设置对单端或双端数据进行处理,还可以选择是否考虑...
在定量的时候,支持对单个feature 定量(对外显子定量), 也支持对meta-feature进行定量(对基因进行定量)。当reads比对到2个或者以上的features 时,默认情况下,featureCounts在统计时会忽略到这部分reads, 如果你想要统计上这部分reads,可以添加-O 参数,此时一条reads 比对到多个feature,每个feature 定量时,都会加1。对...
featurecounts参数 featurecounts是一种常用的基因及转录本计数工具,可以统计RNA-seq测序数据中的基因和转录本的表达量。在使用featurecounts时,需要设置一些参数以使其能够正确地执行。下面是一些常见的featurecounts参数及其含义: 1. -t <feature_type>:设置要计数的特征类型,如gene、transcript、exon等。默认为gene。 2...
FeatureCounts的定量原理如下: 1.特征注释:FeatureCounts首先需要使用注释文件来确定基因的位置。注释文件可以是GTF、GFF或SAF格式的文件,其中包含基因的位置和其他相关信息。 2.读取比对:接下来,FeatureCounts需要输入RNA-Seq数据的比对结果文件。常见的比对工具有TopHat、STAR和HISAT等。比对结果文件通常为SAM或BAM格式。
FeatureCounts是一个用于基因表达分析的工具,主要用于对RNA-Seq数据进行计数。它可以计算每个基因或转录本在给定样本中出现的读取次数,从而评估基因的表达水平。 countReadPairs可能是一个用于计算成对读取数量的函数或工具。成对读取通常是指在测序过程中同时测量的两个互补DNA链的读取。通过计算成对读取的数量,可以获得...
STAR有一个参数-quantMode,可以指定--quantMode GeneCounts输出STAR计算出的reads计数结果,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。以后试试。
STAR有一个参数-quantMode,可以指定--quantMode GeneCounts输出STAR计算出的reads计数结果,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。以后试试。
分析参数指的是FeatureCounts进行基因表达分析时所使用的统计方法和计数方法等。在FeatureCounts中,分析参数有以下几个: -s或--strandness。指定测序方向。默认为0(自动检测),1(反义链),2(正义链)。 -m或--minOverlap。指定reads与特征的最小重叠长度。默认为1(至少有1个碱基重叠)。 -M或--maxOverlap。指定read...
featureCounts允许在特征或meta-feature级别进行read总结。建议使用独特的基因标识符（如NCBI Entrez基因标识符）将特征聚类为meta-feature。在RNA-seq实验中，通常不计算与一个以上基因重叠的read或片段，因为任何单个片段都必须仅来源于一个靶基因，但无法确定真正靶基因的身份。然而，在ChIP-seq实验中，多重...