处理任何样本之前的第一步是分析数据的质量。fastq文件中包含质量信息,指的是每个碱基检出的准确度(% 置信度)。FastQC 查看样品序列的不同方面:接头污染、序列重复水平等) 1.1. 安装 同时创建新的环境 代码语言:javascript 复制 conda create-n rna-seq-c bioconda fastqc-y 1.2. 运行 代码语言:javascript 复制 f...
本教程将使用从Salmon获得的表达估计值(通常称为“伪计数”)作为差异基因表达分析的起点。 Salmon 6. 比对后质控 如上所述,差异基因表达分析将使用Salmon生成的转录本/基因伪计数。然而,要对测序数据进行一些基本的质量检查,将读数与整个基因组进行比对非常重要。STAR或HiSAT2都能够执行此步骤并生成可用于 QC 的BAM...
conda create -n RNAseq#新建一个名为RNAseq的conda环境 conda activate RNAseq#激活进入新建的RNAseq环境 conda install fastqc multiqc trimmomatic STAR subread#在该环境下安装fastqc等软件 示例运行结果如下: 然后在R程序中安装DESeq2,参考代码如下: install.packages('BiocManager')#安装包管理软件BiocManager::in...
1、安装DESeq2 if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("DESeq2") 2、载入文件并矩阵化 library(DESeq2) counts <- read.csv("gene_count.csv", check.names = F, sep = "\t", row.names = 1, header = T) Count <- as....
可参考说明文件:https://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/DESeq2/inst/doc/DESeq2.html 1.执行命令R 进入R环境,并读取差异表达分析包 DESeq2 Rlibrary(DESeq2) 2.读取短片段比对的基因计数文件 AP53_counts.txt 和归一化因子文件 AP53_rpkmFactor.txt,并查看其内容 ...
首先,打开R之后先加载所需的R包。其中,limma是差异基因表达分析的一个常用R包,ggplot2和ggrepel是用来绘图的。 library(limma) library(ggplot2) library(ggrepel) 设定好工作目录后,读取基因表达矩阵。因为我在Xena上下载的基因表达矩阵的包含了肿瘤组织样本和癌旁组织样本,因此要区分这两种组织作为分组依据。可以根...
以前写过不少零散的 RNA-Seq 分析文章,现在整理为流程,同时修改一些错误。 流程包含质控、比对、定量、差异分析。 流程概况 前处理 拿到原始 fastq 数据先进行前处理。前处理包含质控、比对和定量。质控采用 fastqc/fastp; 比对用 hisat2 或者不比对,用 salmon 直接定量;比对后用 featureCounts 进行 reads 定量,用...
🔍 深入探索RNA-seq转录组学数据分析的奥秘!从原始fastq数据开始,为您的生物研究提供全方位的分析支持。📈 数据分析流程: 1️⃣ 测序数据质量评估:确保数据的准确性和完整性。 2️⃣ 比对分析:将测序数据与参考基因组进行比对,揭示基因表达模式。 3️⃣ 基因定量与差异分析:精确测量基因表达水平,发现...
了解如何使用DESeq2进行归一化 1. 归一化 差异表达分析工作流程的第一步是计数归一化,这是对样本之间的基因表达进行准确比较所必需的。 每个基因的映射读数计数是RNA表达以及许多其他因素的结果。归一化是调整原始计数值以解决“无关”因素的过程。以这种方式,表达水平在样本之间或样本内更具可比性。