如有必要,对QC指标的评估可能会导致在继续下一步之前移除样本。 一旦对所有样本执行了QC,就可以开始使用DESeq2进行差异基因表达分析。
RNA-seq基本分析主要包括四个主要步骤:1、数据质控;2、比对;3、转录组定量;4、差异表达分析。接下来详细叙述四个主要步骤所用的软件和命令(RNAseq分析流程有很多,本教程用的只是其中一种,仅作参考): 2. 数据质控及过滤 所用软件为fastp,其是一个速度非常快的测序数据质控软件 fastp -w 10 -i sample_1.fq....
RNA-seq工作流程主要分为以下三步: 文库制备,使用可精确检测链方向的方法获得完整的转录组图像。 兼容FFPE RNA。 测序。 数据分析。 分析流程(Analysis Pipeline) 上游分析的过程需要在Linux系统中完成。由上述测序技术所得到的原始测序文件为.fastq格式文件,其主要格式为: @A00184:675:HKHGGDSXY:2:1101:1181:1000...
在本文中,我们将介绍RNA-seq数据分析的一般流程,包括数据预处理、基因表达分析和功能注释等步骤。 1. 数据预处理。 首先,我们需要对原始的RNA-seq数据进行质量控制(QC)。这包括使用软件如FastQC来评估测序数据的质量,检测是否存在低质量的碱基或测序错误。接下来,我们需要对数据进行去除接头(adapter trimming)和过滤低...
本文介绍RNA-seq的具体分析流程。 1、cutadapt去接头 我们拿到的测序数据一般是带有接头的fastq格式文件,需要用cutadapt把接头去掉。具体代码如下: #cut NAT sample#-u 20(正值u表示切除R1的前20个碱基) -u -30(负值u表示切除R1的前20个碱基)/#-U 20(正值U表示切除R2的...
流程( tophat2 + cufflink + cuffdiff )虽然这个流程比较老了,现在做分析一般使用的都是 HTseq + DESeq2 等其他的流程,但是作为入门的知识还是比较容易理解,这篇文章先更一下流程,后面会再更一篇安装 Linux 子系统(已更新),安装 anconda 和一些分析软件(已更新)的流程,凑一个真正完整的入门生信的操作流程。
最近准备把单细胞RNA-seq生信分析的全部流程都完整详细的介绍一边,会很基础全面,所以内容很多,会拆分成很多期,目标是让不同学科背景的同学,看这一份宝典,就能真的完全学会单细胞组学分析。 1. Single-cell RNA sequencing 首先简要介绍一下单细胞核糖核酸 (RNA) 测序分析和相关的基本分子生物学概念。所有测序分析都...
一般的来讲,RNA-seq后DE的工作流程是这样的(图1),首先,将短序映射到基因组相应的位置上去,其次,对映射的结果进行基因水平,外显子水平,以及转录水平的拼接,而后对结果进行数据统计,标准化之后生成表达水平报告文件,最后由生物学者依据系统生物学相关知识,来对数据结果进行分析。