RNA- seq 的数据处理主要分为以下几个过程: 1. 测序数据质控,以及参考基因组和注释文件下载; 2. 序列比对,将测序得到的短 reads 序列往参考基因组上 mapping; 3. 差异表达基因鉴定。 (一)HISAT2 序列比对 更详细的内容见软件官网 HISAT2: graph-based alignment of next generation sequencing reads to a...
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，...
处理需要花上一定时间和磁盘空间。得到处理后数据 2. 整理后数据的质量分析。 对过滤后对文件进行质量分析。观察过滤结果。同样使用fastqc和multiqc两个软件进行质量分析。得到结果如下: 观察到总read数减小和总体read的质量变高,小部分adapter也被去除。更具体过滤和trim_galore的数据处理情况可以在seq_trimming_report....
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...
学习生信代码的朋友可以直接跳转到下面2.7 实战案例,有完整和详尽的代码和分析流程。 2. 原始数据处理 在本篇中,我们将介绍单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据的“预...
测序过程中少量reads会测到接头序列,或者测序长度过长时活导致3’端碱基质量过低,因此需要对原始数据进行预处理。采用Cutadapt(https://cutadapt.readthedocs.io/en/stable/installation.html)可以帮助我们:(1)去除接头序列;(2)去除5’或3’末端质量值较低或含N的碱基;(3)去除平均质量值低于30的序列;(4)去除trim...
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数据分析完全指北-05:去接头以及过滤 一般来说,测序结果如下如所示,包括barcode和部分insert。而barcode部分在demultiplexing会被去除,剩下的就只有测到的一部分insert序列。 但是,在实际操作中,由于各种原因,可能会出现“测通”的情况,也就是一部分adapter序列也被测序仪读取到,这时就要进行去接头操作...
RNA-seq数据处理流程主要包括以下步骤: 1.数据质量控制:使用FastQC等工具对原始测序数据进行质量评估,包括碱基质量分布、GC含量、测序深度等。去除低质量的reads,以确保后续分析的准确性。 2. reads比对:将高质量的reads比对到参考基因组上,常用的比对工具如STAR、HISAT2等。比对过程中,需要注意选择合适的参考基因组版...