2 reads计数,得到表达矩阵 数据准备已经完成,接下来要使用htseq-count对数据进行reads 计数。 Usage:htseq-count [options] <sam_file> <gff_file> 注:这里最好使用ensembl的基因组注释文件,小鼠注释文件下载地址。但是也可以用前面下载过的gencode注释文件。
2 reads计数,得到表达矩阵 数据准备已经完成,接下来要使用htseq-count对数据进行reads 计数。 Usage:htseq-count [options] <sam_file> <gff_file> 注:这里最好使用ensembl的基因组注释文件,小鼠注释文件下载地址。但是也可以用前面下载过的gencode注释文件。 安装htseq 代码语言:javascript 复制 # 安装htseq $ ...
RNA-seq(4) :采用Feature counts进行reads计数,合并矩阵,并进行基因ID注释-学习笔记_leo12354的博客-CSDN博客_featurecounts Bioconductor - DESeq2 主成分分析(PCA)原理详解 - 知乎 (zhihu.com) RNA-seq原理详解 - 知乎 (zhihu.com) 使用featureCounts进行定量分析_庐州月光的博客-CSDN博客 R数据可视化1: 火山图...
RNA-seq(1) :用conda安装RNA-seq所需要的工具 RNA-seq(2)-1:原始数据下载的几种方法 RNA-seq(2)-2:下载数据 RNA-seq(3):sra到fastq格式转换并进行质量控制 RNA-seq(4):下载参考基因组及基因注释 RNA-seq(5):序列比对:Hisat2 RNA-seq(6): reads计数,合并矩阵并进行注释 RNA-seq(7): D...
能。现在的RNA-seq更常用于分析差异基因(DGE, differential gene expression), 而从得到差异基因表达矩阵,该标准工作流程的基本分析步骤一直是没有太大变化: 始于湿实验,提取RNA,富集mRNA或消除rRNA,合成cDNA和构建测序文库。 然后在高通量平台(通常是Illumina)上进行测序,每个样本测序reads深度为10-30 ...
Dropped Reads: 0 Dropped Read Percent: 0.00 4. 比对到参考基因组 利用hisat2软件,将fasta序列比对到参考基因组。首先需要构建索引文件,下载或者拷贝参考基因组序列文件Ref和基因组注释文件,通过hisat2-build命令构建索引文件。 cd xx/RNA-Seq_Practice ...
在RNA-seq数据的计算分析中,对如何正确分配比对到多个位置的reads进行模型探索仍然是研究的一个重点领域。一种常见的做法是在定量前过滤掉这些reads,但这会导致结果产生偏差。其他方法包括生成包含合并映射重叠区域的“融合”表达特征,以及计算每个基因的映射不确定性估计,以用于后续的置信度的计算。
随着全长RNA-seq reads数目增加,转录本检测的灵敏度将会达到Illumina平台的水平,但有着更高的特异性。通过将Illumina 的短读长RNA-Seq与PacBio的长读长Iso-Seq结合 (并且可能还与ONT方法结合),在保留转录本定量质量的基础上,可以增加RefSeq注释的全长转录异构体检测的数量、灵敏性和特异性。尽管当前长读长RNA-seq...
RNA-seq文库的测序读长分配到每个样本上的话,每个样本会测到平均20-30 million条读长(reads)(也就是常说的20-30M条读长),数据经过处理后,使用这些读长对每个基因或转录本进行定量,最后再用统计学方法来统计基因的差异。短读长RNA-seq方法很稳健,并且通过对短读长测序技术的大范围比较发现,这种技术在平台内和...
#在string官网下载prepDE.py3脚本对所有组装结果进行转录本基数可以得到reads计数矩阵 python prepDE.py3 -iall_sample_list_e.txt-ggene_count_matrix_e.csv\ -ttranscript_count_matrix_e.csv-v #以下是利用salmon软件直接进行RNA-seq结果比对和计数(salmon处理周期短但对内存需求巨大建议用服务器运行) ...