如果有注释较好的参考基因组的物种,可以直接将RNA-SEQ的数据比对到基因组上,也可以比对到从基因组注释出来的基因上,或者先比到基因组上再预测基因(也就是经典的tophat-cufflinks-cuffdiff流程). 若没有注释较好的参考基因组,建议先用转录组序列从头组装(推荐trinity),再把从头组装的序列作为参考转录本,将RNA-SEQ数...
如果有注释较好的参考基因组的物种,可以直接将RNA-SEQ的数据比对到基因组上,也可以比对到从基因组注释出来的基因上,或者先比到基因组上再预测基因(也就是经典的tophat-cufflinks-cuffdiff流程).若没有注释较好的参考基因组,建议先用转录组序列从头组装(推荐trinity),再把从头组装的序列作为参考转录本,将RNA-SEQ数据...
2.4 合并得到非冗余转录本(可选) (三)准备差异表达分析文件 (四)DESeq2 分析差异表达基因 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...
进行数据质量控制（QC），如去除低质量reads和接头序列。将高质量reads比对到参考基因组或转录组上（常用工具有Hisat2、STAR等）。定量分析基因或转录本的表达量（常用工具有FeatureCounts、HTSeq等）。进一步分析可变剪接（alternative splicing）、新转录本发现、基因融合、突变检测等。三、转录组测序的应用 基因表达分析...
识别一组表达的转录本通常是RNA-seq分析的第一步。这通常涉及到将读数与适当的参考序列进行比对,然后从读数比对中构建转录本。可以使用基因组参考或转录组参考。虽然基因组参考可以检测到新的转录本,但它也需要对读数进行拼接比对,这在计算上很昂贵。相比之下,与转录组参考序列进行读数比对更容易,但不允许检测新的转...
建立参考基因组的索引。（有参）读段回贴。就是把测序结果比对到参考基因组上。转录本组装（可选，用...
RNA-seq 转录组 转录组学(transcriptomics)的研究对象是全基因组尺度下所有转录本(transcript),即转录组(transcriptome) 转录本测定研究 基于杂交的基因芯片技术 将荧光标记的cDNA制成微阵列探针来测定样本中特定转录本含量。又称为 基因芯片(Gene Chip)、微阵列(Microarry)。
转录组测序RNA-Seq是基于二代测序技术的转录组学研究方法:首先提取生物样品的全部转录的RNA并进行mRNA富集,然后反转录为 cDNA后进行的高通量测序,在此基础上进行片段的拼接组装,从而可得到一个个的转录本,进而可以形成对该生物样品当前发育状态的基因表达状况的全局了解。不同阶段或部位的生物样品的RNA-Seq转录组进行...
RNA-Seq不同于DNA-Seq,DNA在转录成mRNA的时候会把内含子部分去掉,所以mRNA反转的cDNA如果比对不到参考序列,会被分开,重新比对一次,判断中间是否有内含子。 3 工具抉择 在2016年的一篇综述A survey of best practices for RNA-seq data analysis,提到目前有三种RNA数据分析的策略。那个时候的工具也主要用的是TopHat...
RNA-Seq reads 由于不包含内含子,所以来自外显子边界处的reads被重新回基因组时,会被中间的内含子分开,这种情况叫做 splice alignment。 将reads 比对到参考基因组,推荐使用Hisat2或STAR 。 STAR需要更大内存,运行时间也更长。准确性相差不大。 #02比对、转换和建立索引 #双端测序 for i in `cat $RAWDATA/...