通过ggplot2软件绘制基因差异表达火山图,使用DESeq2软件生成的matrix.counts.matrix.PR_vs_SR.DESeq2.DE_results为输入文件,该文件内geneid、sampleA、sampleB、baseMeanA、baseMeanB、baseMean、log2FoldChange、lfcSE、stat、pvalue、padj等信息,将其导入R语言中,提取1,6,7,8,9,10,11列,然后设置数据的行列名...
FastQC可以利用多个线程加快分析速度。默认为单线程处理。 seqfile1 .. seqfileN:输入的序列文件列表。可以指定一个或多个文件进行分析 本文使用代码(文件数量多又大,运行比较慢): $ fastqc -o home/tianpeng/studydata/Ooutput -t 8 home/tianpeng/studydata/rawdata/*.fq.gz -extract 5、MultiQC——整合...
质量控制：首先需要检查RNA-seq数据的质量，可以使用FastQC等工具对原始数据进行质量评估，这一步也可以使...
rnaseq数据分析流程 RNA-seq数据分析流程。 RNA测序(RNA-seq)是一种用于研究转录组的高通量测序技术,它可以帮助科研人员了解基因表达和转录本结构。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...
• poly A 富集(RNA-seq 常用策略) • rRNA 移除(rRNA占细胞中总RNA的比例超过90%) • small RNA 富集 • circRNA 富集 • 其他等 样本打断 打断方法:酶切、超声波处理、喷雾器 cDNA合成 是否用标记保留链特异信息? 上机测序 转录组核心数据分析 ...
RNA-seq 详细教程:分析准备(3) 学习目标 了解RNA-seq和差异表达基因的分析流程 了解如何设计实验 了解如何使用R语言进行数据分析 1. 简介 在过去的十年中,RNA-seq已成为转录组差异表达基因和mRNA可变剪切分析不可或缺的技术。正确识别哪些基因或转录本在特定条件下的表达情况,是理解生物反应过程的关键。
RNA-seq数据的比对是将测序数据进行映射,将序列转化为基因或转录本表达量的过程。常用的比对软件有Hisat2、STAR、Bowtie等。在进行比对时,需要注意以下几点:2.1. 选择合适的比对软件:不同的比对软件有不同的优缺点,需要根据实际情况选择。2.2. 建立比对数据库:使用正确的参考基因组和转录组数据库进行比对。2.3. ...
RNA-seq的原始数据(raw data)的质量评估 raw data的过滤和清除不可信数据(clean reads) reads回帖基因组和转录组(alignment) 计数(count ) 基因差异分析(Gene DE) 数据的下游分析(这次先不做这个,下次会单独写) 下面开始正式分析 1、fastqc质控 mkdir fastqc_result.raw #(建立输出文件夹) ...
下面整理了一下我做RNA-seq的流程，供大家参考。1.去接头。首先我们拿到二代测序（一般是双端）cDNA...
数据分析：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 ...