5、采用Picard提取junction文件 # cut -f 10 Seq_Data_ChimericChimeric.out.junction > Seq_Data.junction.ids # java -jar /path/to/file/picard.jar FilterSamReads I= Seq_Data_ChimericAligned.sortedByCoord.out.bam O=hv-Seq_Data-Chimeric.out.bam READ_LIST_FILE= Seq_Data.junction.ids FILTER=inc...
01使用FastQC查看数据质量 #!/bin/Bash #脚本表头便于Linux识别bash脚本#rna-seq #项目名称#tonglu tonglucq@163.com #脚本编写者及邮箱#定义环境变量便于后面调用文件路径RAWDATA=/transcriptome/04peach-24-hrs-Trans/01dataOUT=/transcriptome/04peach-24-hrs-Trans/01data/Clean#01质控fori in`cat$RAWDATA/sam...
下游分析:下游分析就非常的多样化了,最基本的有差异表达分析、各种数据库的基因注释、富集分析、WGCNA、SNP、可变剪辑等等。 如果没有参考基因组,可以组装转录本然后直接定量,也会有基因表达量的数据。 下面推荐一款可以不需要会linux命令的分析软件TBtools,可以直接做RNA-seq分析,对初学者比较友好: 数据质控 有参的分...
4、采用Samtools提取Viral reads # samtools view -b Seq_Data_ChimericAligned.sortedByCoord.out.bam chrHBV > Seq_Data_Aligned.sortedByCoord.out.bam 5、采用Picard提取junction文件 # cut -f 10 Seq_Data_ChimericChimeric.out.junction > Seq_Data.junction.ids # java -jar /path/to/file/picard.jar ...
ComBat_seq是一个使用负二项回归的ComBat改进模型，专门针对RNA-Seq count数据。我需要分析的数据便是RNA...
可变剪切的RNA-Seq分析最大的局限在于非常依赖测序深度; 作者在这里提出DARTS, 通过整合先验的RNA-Seq证据以及深度学习预测结果来推断不同生物学样本中的差异可变剪切; DARTS利用公共数据库中的大量的RNA-Seq数据通过深度学习提供可变剪切调节的knowledge base, 因此可以用来帮助研究人员即使在中等测序深度的情况下更好的...
鉴于各种肿瘤以及其它疾病已有大量的RNA-seq数据发表以及MiXCR和TRUST4等相关软件的开发和成熟，从RNA-seq数据挖掘BCR/TCR信息具有很高的可行性。此外，相对于成本更高以及公共数据更少的免疫组库测序，基于转录组测序的免疫组库分析在大样本队列研究方面具有更多优势，有利于在大样本维度下获取新的重要发现。此外，对...
如此,任何人都能轻松地直接在 Windows 下 或者 MacOS 下开展 RNAseq 数据分析。 为什么要掌握转录组数据分析技能? Ø时时刻刻看遍基因表达: Ø自主完成常规转录组分析,随时可看基因表达 Ø充分利用已有数据: Ø1)公共数据库 SRA ; Ø2)实验室已有旧数据 ...
本文研究思路: 1) 收集公共RNA-seq数据,对数据质控;2)预测HPO表型关联和基因功能;3)对已知或未知致病基因进行排序;4)使用基因可测性评分来解释GADO的差异表现;5)HPO表型聚类;6)使用GADO预测致病基因,并做出验证;7)重新分析未解决案例,并与其他方法进行比较。
中游分析这个词是我杜撰的,用来强调表达矩阵构建过程并不简单。 0 前言 前几天Jimmy老师发了一篇我用这个技能一杯咖啡的功夫就挣了800块钱,讲了他帮一个粉丝从公共数据库中下载RNAseq原始数据,走完上游分析拿到表达矩阵的过程。我看到文章可高兴了,因为我也能挣这800块钱(其实是帮老板省这800块钱)。