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docs.gdc.cancer.gov/DatSTAR-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。 TPM,FPKM和FPKM_UQ的定义如下。 FPKM The fragments per kilobase of transcript per million mapped reads...
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...
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...
在BAM文件,包含了比对上的reads和没有比对上的reads, 只有比对上的reads 会用来计数,htseq-count默认会根据mapping的质量值对BAM文件进行过滤,默认值为10, 意味着只有mapping quality > 10的reads才会用来计数,当然可以通过-a参数来修改这个阈值。 能够明确reads属于一个featurer时,比如示意图种的第一种情况,reads完...
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...
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...
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
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。
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
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。