一.index文件下载 index文件直接去官网下载 (http://daehwankimlab.github.io/hisat2/download/),我测序的组织来自小鼠,所以我这里下载的是小鼠的。 下载完后上传到Linux服务器,解压后就可以直接用了。 我上传到了: /data/mouse_genome/ ,就是mm10_genome.tar.gz这个文件。 解压文件,解压过程中会在当前文件...
hisat2-build -p 4 genome.fa genome_index 在这个命令中,genome.fa是参考基因组的FASTA文件,genome_index是索引前缀。运行这个命令后,hisat2会生成一组以genome_index为前缀的索引文件。 如何在hisat2中使用已创建的带有前缀的索引: 在使用hisat2进行序列比对时,你需要通过-x参数指定索引前缀。例如: bash ...
/bin/bash# ███████ 配置区块 █████████████████████████████████████████████INPUT_DIR="/path/to/raw_data"# 原始数据目录HISAT2_INDEX="/path/to/genome_index"# 基因组索引路径OUTPUT_DIR="/path/to/alignment_results"# 结果输出目录...
#建立index hisat2-build hg19.fa --ss genome.ss --exon genome.exon genome_tran 官网提示如果使用ss、exon或snp参数建立index需要高达200G内存,若只建立基因组index,仅需8G内存。所以加转录组的index最好直接下载。发布于 2020-05-21 16:47 核糖核酸(RNA) DNA序列 二代测序...
hisat2-build genome.fa -p 10 --ss genome.ss--exon genome.exon /path/to/genome_snp_tran 最终生成的8个*.ht是我们比对时需要的索引文件: 三、Hisat2比对: -x指定索引文件所在路径及前缀 -p线程数 hisat2输出文件为sam格式,sam文件格式比较大,通常会直接通过“|”传输给samtools转为bam文件,并对bam...
hisat2-build –p2genome.fa genome 上面的命令表明的含义有以下几点:线程为2,基因组序列为genome.fa,生成索引文件的前缀为genome。 二 生成可变剪切的文件信息 注意:最好使用使用注释的转录本建立的索引(如genome_tran或genome_snp_tran),这比使用这个选项效果更好。提供已经包含在索引中的剪接位点没有影响。
hisat2-build -p 16 genome.fa genome Usage: hisat2-build [options]* <ref_in> <ht2_index_basename> PE reads alignment(分不同组织分别运行) hisat2 -x <hisat2_index_basename> -1${sample}_clean_R1.fq.gz -2${sample}_clean_R2.fq.gz --dta -t -p 48 2>HISAT2.err | samtools ...
# 建立index, 必须选项是基因组所在文件路径和输出的前缀 hisat2-build --ss hg19.splice_sites.gtf --exon hg19.exons.gtf genome/hg19/hg19.fa hg19 五、Hisat2的用法 安装完成以后,可以使用hisat2 -h来查看软件的帮助文档。 软件用法: 2.常用参数: ...
com/hisat/grch38_genome.tar.gz 1>hisat2_index_down.log 2>&1 & 比对 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ## 单端比对 ~/software/test/hisat2-2.2.1/hisat2 -p 2 \ -x ~/reference/human/hisat2_indx/GRCh38_genome \ -U ~/hisat_test/SRR7707754.fastq.gz \ -S ./...
Second, build a HISAT2 index: $ hisat2-build --ss genome.ss --exon genome.exon genome.fagenome 备注extract_splice_sites.py 和 extract_exons.py 在hisat2软件包中涵盖了,这两步不是必须的,只是为了发现剪切位点,也可以直接: $ hisat2-buildgenome.fagenome ...