本文主要介绍rMATS软件的使用,并对结果利用rmats2sashimiplot可视化。 rMATS是一个从RNA-Seq数据中检测差异选择性剪接事件的计算工具,根据RNA-Seq数据,rMATS可以自动检测和分析与所有主要类型的可变剪接模式相对应的可变剪接事件。rMATS可识别的可变剪切事件有5种(Figure1,http://rnaseq-mats.sourceforge.net/): 1)Ski...
rmats2sashimiplot --b1 ./sample1_sort.bam,./sample2_sort.bam,./sample3_sort.bam --b2 ./1_sort.bam,./2_sort.bam,./3_sort.bam -t SE -e /www/data/gaoshuang/cleanData/hisat2-bam/output_b8/SE.MATS.JC.txt --l1 SampleOne --l2 SampleTwo --exon_s 1 --intron_s 5 -o test...
由于rmats中只会计算可变剪切事件的inclusion level值,并没有提供95%执行区间的值,所以没有右侧的柱状图。图中的IncLevel值是直接从rmats的输出结果中读取的,所以二者是一致的。 对于曲线上方标记的reads数目,和rmats输出结果中的IJC和SJC是不同的,因为是两个软件统计的结果,从配置文件可以看出,只提供了bam文件给mi...
由于rmats中只会计算可变剪切事件的inclusion level值,并没有提供95%执行区间的值,所以没有右侧的柱状图。图中的IncLevel值是直接从rmats的输出结果中读取的,所以二者是一致的。 对于曲线上方标记的reads数目,和rmats输出结果中的IJC和SJC是不同的,因为是两个软件统计的结果,从配置文件可以看出,只提供了bam文件给mi...
rmats2sashimiplot:可视化rmats的可变剪切结果,欢迎关注”生信修炼手册”!在miso这款可变剪切分析软件中,提出了一种可变剪切事件的可视化方式,sashi
这种可视化形式能够直观的展示可变剪切分析的结果,所以其他的可变剪切软件也争相效仿,rmats也提供了类似的功能,将rmats的输出结果用这种方式展示,对应的软件链接如下 https://github.com/Xinglab/rmats2sashimiplot 用法如下 rmats2sashimiplot --b1 control.bam --b2 case.bam --l1 control --l2 case --exon_s...
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1.先给bam建index 2.直接: gff3=/media/pc/disk1/sun/refdata/ensembl_GRCm38/Mus_musculus.GRCm38.94.chr_patch_hapl_scaff.gff3 rmats2sashimiplot --b1 DMSO1.sorted.bam,DMSO2.sorted.bam --b2 OHT1.sorted.bam,OHT2.sorted.bam -c $gff3 -t SE -e SE.plot.5.txt --l1 DMSO --l2 OHT...
python /media/shen/disk1/biosoft/rMATS.4.0.3beta/rMATS-turbo-Linux-UCS4/rmats.py --b1 mut.txt --b2 ctrl.txt --gtf /media/shen/disk1/jjc/reference/GRCm38/Mus_musculus.GRCm38.84.gtf --od mut/ -t paired --readLength 150 --nthread 40 ...
rmats2sashimiplot默认是出PDF图片的,如果需要出png,则需要自己修改下源码(由于我也不懂python作图,所以用了最无脑的方式就是将所有跟出图相关的脚本中pdf都替换为png。。。) rMATS可视化的图片如下: rmats2sashimiplot 但是有个问题我还是没想清楚,按照rmats2sashimiplot作者的意思,这图中的线上数字代表着 junction...