seqIO可以一步到位,筛选seqID, 并保存seqID对应的fastq文件 ## 根据 id 来获取(过滤)fastq fq1=open("pLVX-ShRNA-1_val_1_tmp","r")fq2=open("pLVX-ShRNA-1_val_2_tmp","r")OUT1=open("pLVX-ShRNA-1_val_1_tmp_unpaired1","w")OUT2=open("pLVX-ShRNA-1_val_2_tmp_unpaired2","w")...
pLVX-ShRNA-1_val_1_tmp中仍旧是fastq的标准4行的格式，我们需要提取其中的seqID，然后检查该seqID是否在上面的Paired_ID_list.txt当中，我们需要提取不在的部分fastq序列进行分析。方法2：借助于 python Bio::SeqIO 但是，我们需要的是unpaired seqID对应的fastq序列。seqIO可以一步到位，筛选seqID,...
然后我怀疑是测序数据质量的问题,但是质量再差也不会导致如此低的比对率啊!所以我还是用fastqc检查了一下: 果然,质量值好到爆! 而且我抽取了几条序列去blat一下,发现也可以比对,而且明显是跨越intron的比对,超级经典的RNA-seq数据呀,这完全没问题啊。( 其实我这个blat结果也没有看仔细,正常的reads不应该被截成...
然后我怀疑是测序数据质量的问题,但是质量再差也不会导致如此低的比对率啊!所以我还是用fastqc检查了一下: 果然,质量值好到爆! 而且我抽取了几条序列去blat一下,发现也可以比对,而且明显是跨越intron的比对,超级经典的RNA-seq数据呀,这完全没问题啊。( 其实我这个blat结果也没有看仔细,正常的reads不应该被截成...
大数据表明,RNA-seq已成为研究样品中所有基因表达情况的常用技术,不仅用于基础研究,也用于医学研究。然而在使用qPCR验证基因表达时,往往会面临一个问题:二者的结果不一致,甚至趋势完全相反,这是为什么呢? 在排除了样品比对关系设置错误,没有用同一批样品来验证等问题后,发现结果还是相反。小编的内心是: ...
因为消除了short RNA-seq reads需要的组装步骤,可以解决short reads测序相关的一些问题。例如:序列比对的模糊性降低,可以鉴定更长的转录本,这些有助于更好地检测转录异构体的多样性。同时还可以降低许多short-read RNA-seq计算工具引入的剪接位点检测的高假阳性率。 基于PacBio技术的Iso-Seq能够检测长达15 kb的全长...
因为消除了short RNA-seq reads需要的组装步骤,可以解决short reads测序相关的一些问题。例如:序列比对的模糊性降低,可以鉴定更长的转录本,这些有助于更好地检测转录异构体的多样性。同时还可以降低许多short-read RNA-seq计算工具引入的剪接位点检测的高假阳性率。
因为消除了short RNA-seq reads需要的组装步骤,可以解决short reads测序相关的一些问题。例如:序列比对的模糊性降低,可以鉴定更长的转录本,这些有助于更好地检测转录异构体的多样性。同时还可以降低许多short-read RNA-seq计算工具引入的剪接位点检测的高假阳性率。 基于PacBio技术的Iso-Seq能够检测长达15 kb的全长...
1 开始比对:用hisat2,得到SAM文件 首先启动miniconda3环境 $ source ~/miniconda3/bin/activate 先看下hisat2的用法 (base) kelly@DESKTOP-MRA1M1F:/mnt/f/rna_seq/data$ hisat2 -h HISAT2 version 2.1.0 by Daehwan Kim (infphilo@gmail.com, www.ccb.jhu.edu/people/infphilo) ...
因为消除了short RNA-seq reads需要的组装步骤,可以解决short reads测序相关的一些问题。例如:序列比对的模糊性降低,可以鉴定更长的转录本,这些有助于更好地检测转录异构体的多样性。同时还可以降低许多short-read RNA-seq计算工具引入的剪接位点检测的高假阳性率。