每个文件夹里面会有一个star_gene_counts.tsv,我们可以随便打开一个看一下,这个文件的内容跟老版本的完全不一样,包含的信息更多。甚至包含了RNA类型,这样就能很容易的区分mRNA和lncRNA了,另外还包含的基因的名字,再也不用担心ID转换问题了。 这里除了有STAR-counts,还有TPM,FPKM和FPKM_UQ。这几个数据的具体计算方...
每个文件夹里面会有一个star_gene_counts.tsv,我们可以随便打开一个看一下,这个文件的内容跟老版本的完全不一样,包含的信息更多。甚至包含了RNA类型,这样就能很容易的区分mRNA和lncRNA了,另外还包含的基因的名字,再也不用担心ID转换问题了。 这里除了有STAR-counts,还有TPM,FPKM和FPKM_UQ。这几个数据的具体计算方...
4.接下来就是不一样的地方了,可以看到在workflow type里面没有HTSeq-Counts了,取而代之的是STAR-Counts。我们就选择这个STAR-Counts。 你会发现STAR-Counts里面有88个文件,其中44个是Gene Expression Quantification,这是我们合并表达谱所需要的文件。剩下的44文件是Splice Junction Quantification,这个主要是检测新的...
p 从下图中可看出,两者的数据是呈正相关,两者绝大部分的 counts 数是非常接近的,在低表达量的那部分数据中 HTSeq-count 的值偏小于 featureCounts 。因而至少这个数据来说,我觉得 featureCounts 代替 HTSeq-count 进行表达量定量是完全没问题的。 featureCount_htseq-count...
和featurecounts一样,htseq-count也是一款进行raw count定量的软件。该软件采用python语言进行开发,集成在HTseq这个包中。 对于python的包,通过pip可以方便的进行安装,代码如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 pip install HTSeq HTSeq提供了许多处理NGS数据的功能,htseq-count只是其中进行定量分析的一个模块。
我们通过HTseq-count对hisat2比对后的bam文件进行计数后,会得到每个基因上比对上的reads数,也就是通常所说的count数。接着如果需要比较不同样本同个基因上的表达丰度情况,则需要对count数进行标准化,因为落在一个基因区域内的read counts数目一般可以认为取决于length o
这里除了有STAR-counts,还有TPM,FPKM和FPKM_UQ。这几个数据的具体计算方法可以参考TCGA官方文档https://docs.gdc.cancer.gov/Data/Bioinformatics_Pipelines/Expression_mRNA_Pipeline/ STAR-counts的计算比较直截了当,就是有几条reads比对到相应的基因上面,counts就是几。
加上这个参数,输出文件就是排过序的bam文件;--outBAMsortingThreadN 指定bam文件排序时所用的线程;--quantMode告诉STAR在定量时所采用的模式,STAR会输出所需的文件,TranscriptomeSAM 表示输出比对到转录本的sam文件;GeneCounts输出一个记录比对到各个基因上reads数的文件。
在转录组定量分析时,如果采用的是alignment-based转录组定量策略,那么一般会使用的是HISAT2、STAR或者TopHat等比对软件。 接着则是对转录组进行定量,如果是基于基因水平的定量,我之前一般是采用HTSeq-count工具来获取每个基因上的count数。所谓count数,个人简单的理解为根据不同比对情况,将reads分配到各个基因上。HT...
这里除了有STAR-counts,还有TPM,FPKM和FPKM_UQ。这几个数据的具体计算方法可以参考TCGA官方文档 https://docs.gdc./Data/Bioinformatics_Pipelines/Expression_mRNA_Pipeline/ STAR-counts的计算比较直截了当,就是有几条reads比对到相应的基因上面,counts就是几。