单细胞RNA测序(scRNA-seq)的原始数据处理是一系列步骤,旨在将原始数据转化为每个细胞内每个基因的分子计数矩阵。以下是主要步骤:🔍 质量控制(QC):使用FastQC等质量控制工具对原始FASTQ文件进行质量评估,包括评估读取质量和序列内容。这有助于发现潜在的测序或文库制备问题。🔄 比对和映射:将每个测序片段映射到参考基因...
在这里,我们将主要将此处理阶段称为“原始数据处理raw data processing”,我们的重点将放在数据分析阶段,该阶段从lane-demultiplexed的FASTQ文件开始,最后得到一个计数矩阵,表示每个量化细胞内每个基因产生的不同分子的估计数量(图 2.1)。 然后,该计数矩阵可作为多种方法的输入,这些方法已开发用于使用 scRNA-seq 数据进...
1.使用fastp对返回的转录组数据进行质控和过滤 ./fastp -h #缩写及描述等参数 示例: /share1/biosoft/fastp/0.23.4/fastp -i ROC1-1_L1_UDI313.R1.fastq.gz -o /public1/home/stu_zhangyingyin/RNA_seq/LBFC20230778-18/20240302_LH00308_0091_B223CK7LT4/fastqc/ROC1-1-1.fastq -I ROC1-1_L1...
利用DESeq2或者edgeR等计算差异表达,需要得到原始counts值矩阵来作为输入,此时需要利用StringTie自带的脚本prepDE.py来计算counts值,它可以同时对多个样本做。会生成两个csv文件: gene_count_matrix.csv transcript_count_matrix.csv 其中一个是gene水平的Counts数据,一个是转录本水平的。除非有特殊要求,一般我们只使用基...
首先，使用如FastQC等工具对原始的RNA-Seq数据（通常是FASTQ格式）进行质量控制检查。根据质量控制的结果，...
RNA-seq数据处理流程主要包括以下步骤：1.**原始数据质控**：检查测序数据的质量，包括读取长度、测序深度、质量分数分布等。2.**数据清理和去噪**：去除低质量的序列、去除包含的杂质和噪音数据。3.**序列比对**：将清洁后的序列与参考基因组进行比对，得到每个序列在基因组上的位置信息。4.**基因表达量计算**...
RNAseq原始数据中基因名称是"ENSG"开头的Ensemble ID,而实际分析时需要将ENSG转换为对应的基因名称。下面以GEO数据库 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE213001) 下载到的GSE213001_Entrez-IDs-Lung-IPF-GRCh38-p12-logRPKMs-normalised.csv为例 (肺纤维化患者与健康人的Bulk tissue RN...
RNA-Seq原始数据质量控制(QC)是非常重要的一个环节，由于各种原因，例如测序平台、实验操作等，原始测序数据可能存在不少问题，如低质量读段、接头序列、污染序列等。为了确保后续分析的准确性，需要先进行质量控制。一、常用工具：常用的质量控制工具有FastQC、MultiQC等，这些工具能提供测序数据的基本统计...
Trimmomatic,无论转换得到,或者是公司测序后返还的 Fastq.gz 数据往往是原始数据,通过 FastQC 可以判断,随后进行质量控制,如去除接头和低质量碱基,于是有插件,详细见:Trimmomatic | 点点点,测序原始数据质控,技能get- 众筹插件 Kallisto,RNAseq 数据的基本分析和目的,就是获得基因表达量矩阵。在普通笔记本上,如 4G 内...