3. Ballgown (github.com/alyssafrazee)是R语言中基因差异表达分析的工具,能利用RNA-Seq实验的数据(StringTie, RSEM, Cufflinks)的结果预测基因、转录本的差异表达。然而Ballgown并没有不能很好地检测差异外显子,而 DEXseq、rMATS和MISO可以很好解决该问题。 2...
$ stringtie –e –B -p 8 -G stringtie_merged.gtf -o ballgown/file1/file1.gtf file1.bam $ stringtie –e –B -p 8 -G stringtie_merged.gtf -o ballgown/file2/file2.gtf file2.bam 8. Ballgown差异表达分析: >library(ballgown) >library(RSkittleBrewer) >library(genefilter) >library(dp...
StringTie比Cufflinks预测了更多的转录本（50%-200%）；IDP报告的外显子数在不同样本中都比较少，因为它...
stringtie -e -B -p 4 EE_Rep1.sorted.bam -G stringtie_merged.gtf -o athaliana_EE_Rep1/athaliana_EE_Rep1.count -A athaliana_EE_Rep1/EE_Rep1_gene_abun.out stringtie -e -B -p 4 EE_Rep2.sorted.bam -G stringtie_merged.gtf -o athaliana_EE_Rep2/athaliana_EE_Rep2.count -A a...
stringtie --merge -p 8 -G rice.gtf -o stringtie_merged.gtf mergelist.txt 检测相对于注释基因组,转录本的组装情况 gffcompare -r rice.gtf -G -o merged stringtie_merged.gtf 重新组装转录本并估算基因表达丰度 stringtie –e –B -p 4 -G stringtie_merged.gtf -o ballgown/SRR9228751/SRR9228751....
StringTie使用-B参数直接生成Ballgown的输入文件,Cufflinks的输出结果需要使用Tablemaker生成Ballgown的输入文件。 一个有5个输入文件,分别是: e_data.ctab,外显子水平表达量; i_data.ctab,内含子水平表达量; t_data.ctab,转录本水平表达量; e2t.ctab,外显子与转录本的对应关系; ...
这个就是学徒作业啦,使用aspera高速下载ebi数据库里面的这个转录组原始测序数据,然后走hisat2+stringtie+ballgown流程,摸索这些软件的用法,如果你能比较轻松的完成,欢迎参加:生信技能树知识整理实习生招募,长期招募,也可以简单参与软件测评笔记撰写,开启你的分享人生!
Ballgown根据实验条件，分析并统计基因、转录本的差异表达。技术细节Hisat2比对与Samtools处理：通过脚本将sam文件转换为bam文件，作为StringTie的输入。StringTie组装与预测新基因：使用StringTie组装转录组，生成gtf文件记录转录本信息，合并为单个gtf文件，与已知注释文件比较筛选新基因。筛选新基因：通过GTf文件...
Hisat2+stringtie+ballgown #加载module中的hisat2 module load RNAseq_hisat2 在下面操作开始前,需先进性mkdir文件的创建,输入和输出的文件前面都加上了文件的绝对路径,例如:/home/sisc/ref_genome/Bol_kaleZHn/ #建索引:hisat2-build hisat2-build /home/sisc/ref_genome/Bol_kaleZHn/Bol_kaleZHn.dna....
且随着真实阳性对数2倍变化阈值的增加，其优势更为明显。综上所述，综合性能指标和软件组合方式的评估结果显示，DESeq2是最好的选择，而Ballgown的准确性始终相对较低。因此，对于希望深入学习bulk RNA-seq数据分析的研究者来说，这篇文章提供了一个宝贵的参考，强调了选择正确工具的重要性。