head -4 SRR_Acc_List.txt |while read id;do kingfisher get -r $id -m ena-ascp ena-ftp prefetch aws-http;done 到这儿,准备工序已经就绪,接下来就可以按照作者给出的流程进行分析啦! 2 质控(使用FastQC分析序列质量) 处理任何样本之前的第一步是分析数据的质量。fastq 文件中包含质量信息,指的是每个...
如果本案例中的方法无法运行,具体请参看郜鹏志师哥整理的《BaP_的RNA-seq上游流程.md》这份笔记(二.数据准备/01.从GEO中下载SRA数据) 首先下载最新发布的sratoolkit(根据系统选择) #下载 wget -c https://ftp-trace.ncbi.nlm.nih.gov/sra/sdk/3.0.6/sratoolkit.3.0.6-ubuntu64.tar.gz #下载速度比较慢,可...
https://upload-images.jianshu.io/upload_images/12544845-e3b832719ef3fe03.png?imageMogr2/auto-orient/strip|imageView2/2/w/1240 我们直接分从其中的rawdata开始分析 因为此次是双端测序,所以每个样本有两个fastq文件。 RNA-seq上游测序的步骤可以概括为 : (所有软件均在python3环境下安装) 准备参考基因组...
4、RSEM、featureCounts 和HTSeq-count比较 使用RSEM定量时,需要先构建索引文件,而featureCounts 和HTSeq-count用比对结果直接定量,显得方便很多,而且对于不会写提取counts脚本的用户来说,RSEM构建表达矩阵的命令同样让人惊喜。RSEM定量后的结果更加多样,有gene_id和transcript_id两类。而且count、TPM、FPKM都有,为后续差...
快速上手RNA-Seq分析流程 -- 上游 STEP01 质量控制 (Quality Control) -- 使用fastp # 新建 clean 文件夹存放 fastp 质控之后的数据mkdir-p clean# 单样本处理实例,默认选项fastp -w 20 -i raw/sample1_R1.fq.gz -I raw/sample1_R2.fq.gz \ ...
学习完snakemake后写的第一个流程是RNA-seq上游定量和下游的质控和差异分析。 使用fastp处理fastq文件,在使用START比对到基因组同时得到raw count,使用非冗余外显子长度作为基因的长度计算FPKM、TPM,同时也生成了CPM的结果。 非冗余外显子长度计算可以参考之前的推文转录组实战02: 计算非冗余外显子长度之和 ...
指控分析报告生成 利用multiQC整合分析结果，生成详细的指控分析报告，全面评估分析流程。通过优化与标准化步骤，RNA-seq上游分析流程得以简化与高效执行，确保了分析结果的准确性和可靠性。整个流程的关键点包括质量控制、序列过滤、高效比对以及基因表构建，每一步都旨在确保数据的高质量与分析结果的准确性。
RNA-seq分析流程是一个系统而复杂的过程，旨在从测序数据中推断转录组状态。这一流程主要分为三个关键阶段：上游分析、序列比对和表达定量，以及数据的标准化与下游分析。上游分析阶段通常在Linux系统中进行，首先处理的是FASTQ格式的原始测序文件。这些文件由Illumina测序技术生成，采用边合成边测序（SBS）策略...
自学转录组上游分析,总结的代码如下 ###第一步:创建分析所用的文件夹 mkdir rna-seq cd rna-seq mkdir{sra,clean_data,fastqc,refastqc,align,count}###测序数据放在sra中,这里从NCBI下载了SRA数据 ###第二步:第一次质量控制(fastqc&&multiqc)