RNA-seq转录组数据上游分析 主要参考视频RNA-seq转录组数据分析入门实战01-Linux操作技巧主要参考推文合集Linux (qq.com)本教程使用了生信技能树的服务器,个人体验很不错,性价比极高,推荐 01.Linux操作技巧 前期准备: 下载Xshell netsarang.com/zh/free-f 下载Xftp 在进行linux操作之前请一定确保自己熟悉shell语法...
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,指的是每个碱基检出的准确度(% 置信度)。FastQC 查看样品序列的不同方面:接头污染、序列重复水平等 # 激活用于rna-seq的小环境 conda activate rna # 使用fastqc(若未安装,使用conda安装即可) # 查看fastqc是...
数据集为GSE149638, 2x101 bp paired-end RNA-seq,Illumina HiSeq 2500 with poly-A selection。源于健康人的M0和M1 macrophages。原始数据M0和M1各有48个重复。全部使用还是需要耗费一定时间和计算资源的,这里就各挑选3个重复进行练习。 数据下载 我比较喜欢去ebi里下载数据,感觉ebi下载数据更人性化一点。去ebi ...
承接上节RNA-seq入门实战(一)本节介绍使用hisat2或salmon这两种方法进行转录组上游数据的比对和计数。39个转录组分析工具,120种组合评估(https://www.nature.com/articles/s41467-017-00050-4)表明基于hisat2或salmon进行转录本定量都比较优秀。 一、hisat2 + featureCounts 1. 获取hisat2比对索引文件 index官网...
RNA-seq 概述 RNA-seq 是研究转录组应用最广泛,也是最重要的技术之一,RNA-seq 分析内容包括序列比对、转录本拼接、表达定量、差异分析、融合基因检测、可变剪接、RNA 编辑和突变检测等,具体流程和常用工具如下图所示,通常的分析不一定需要走完全部流程,按需进行,某些步骤可以跳过、简化等 RNA-seq 中最常用的分析方法...
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) 准备参考基因组文件下载及GTF文件下载 质控(fastqc, multiqc) 数据过滤 (trim_galore) 序列比对 (star) ...
一、上游处理流程 上游处理步骤包括质量检测、质量控制、比对、定量[2],每一步处理数据的目的都是不同,也有相关的软件与之对应。通过质量检测,原始数据的各种问题将会呈现出来,接下来的质量控制就是为了解决原始数据的质量问题。比对是将reads比对到染色体或者基因,并生成sam或者bam文件记录比对情况以及质量。定量既是统...
通常,RNAseq分析会用差异表达基因来做通路富集分析。但有时候,我们可能更关注表型为变量的RNAseq数据,或者想进一步探索某个中间变量的作用机制。这时候,IPA的上游调控因子分析就能派上用场了。这个方法可以通过一系列的基因变化来追溯原因,找到可能的上游调节因子。解释起来有点复杂,但你可以直接去搜一下“Ingenuity ...
clusterProfiler或GOseq-- 进行基因本体(GO)富集分析。 GSEA- 基因集富集分析。 可视化 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...