HTSeq是对有参考基因组的转录组测序数据进行表达量分析的,其输入文件必须有SAM和GTF文件。 一般情况下HTSeq得到的Counts结果会用于下一步不同样品间的基因表达量差异分析,而不是一个样品内部基因的表达量比较。因此,HTSeq设置了-a参数的默认值10,来忽略掉比对到多个位置的reads信息,其结果有利于后续的差异分析。 ...
HTSeq是使用Python编写的一支用于进行基因Count表达量分析的软件,能根据SAM/BAM比对结果文件和基因结构注释GTF文件得到基因水平的Counts表达量。HTSeq进行Counts计算的原理简单易懂,容易上手。 1.配置编译环境 安装相关依赖。 yum install python36 python36-devel openblas python36-numpy python36-Cython bzip2-devel xz...
fastq更多质控,在命令行使用 htseq-qa 实现。htseq-qa还可以用sam文件生成比对到和未比对到参考基因组的质控信息(看sam分析模块)。htseq-qa参数的意义看这Quality Assessment with $python -m HTSeq.scripts.qa -t fastq -o test.pdf -r 150 test.fastq.gz 200000 reads processed 400000 reads processed ....
usage:htseq-count[options]alignment_file gff_file-f{sam,bam}(default:sam)-r{pos,name}(default:name)-s{yes,no,reverse}(default:yes)#此处关于选项-s为我自己的认识,不一定对 #数据是否来源于链特异性测序,链特异性是指在建库测序时,只测mRNA反转录出的cDNA序列,而不测该cDNA序列反向互补的另一条DN...
htseq-count的主要参数如下: -fdefault: sam输入文件格式,sam或者bam-rdefault: namesam或者bam输入文件的排序方式,参数可以是name或者pos,name表示按read名进行排序,pos表示按比对的参考基因组位置进行排序,如果按name排序,则read pair出现在临近位置,能够节省内存,因为程序会将其中一个read放入内存中,直到找到另一端...
samtools 会自动识别输入文件的格式,这里可以是.sam或者.bam -n: 按照序列名进行排序 -o: 后跟输出文件的名称,如果缺乏此参数则输出到标准输出 -O: 规定输出格式 input_name.bam: 输入文件的文件名 2. 用htseq-count对比对文件进行计数(htseq-count) ...
转录组HTseq对基因表达量进行计数 一:下载安装该软件 下载htseq这个python模块安装解压包,依赖于很多python的其它安装包及库,模块,我最讨厌python了,在有些电脑上特别难安装,而且服务器还有权限的问题。 解压进入该目录,输入 python setup.py install --user 记住,是- - 而不是— ...
HTSeq是一个Python包,主要用于从高通量测序数据(如RNA-seq或ChIP-seq)的对齐文件中计算基因或区域的reads计数。其主要原理如下: 1.读取对齐文件:HTSeq首先读取对齐文件(通常是SAM/BAM格式),其中包含了每个read的比对位置信息。 2.解析对齐信息:HTSeq解析每个read的比对信息,包括比对在哪个染色体的哪个位置以及比对是...
HTSeq DEVS:https://github.com/htseq/htseq DOCS:https://htseq.readthedocs.io CITATION(please cite this new paper!): Putri et al. Analysing high-throughput sequencing data in Python with HTSeq 2.0. Bioinformatics, btac166,https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac166(2022). ...
HTseq-count HTSeq:一个用于处理高通量数据(High-throughout sequencing)的python包。 HTSeq包有很多功能类,熟悉python脚本的可以自行编写数据处理脚本。 另外,HTSeq也提供了两个脚本文件能够直接处理数据:htseq-qa(检测数据质量)和htseq-count(reads计数)。