以qRT-PCR为金标准来评判差异分析结果,NOIseq和baySeq与qRT-PCR的结果最为一致,且受mapper软件的影响较小。下表列出了差异分析软件的综合性能评估: table 3 差异分析软件的综合评估 加粗的行为综合性能较好的前三名,分别为NOIseq、limma+voom和DESeq2。这三种软件只有大约3.8%DEGs没有被qRT-PCR识别。当样本为小样...
最后小结 目前最为流行的 RNA-Seq 数据比对软件是 HISAT2 和 STAR,它们可以说是大浪淘沙后的优胜者。特别值得一提的是,STAR 的升级版 STARsolo 在单细胞测序数据的比对和质控方面得到了越来越广泛的应用,感兴趣的小伙伴可以参考论文:STARsolo: accurate, fast and versatile mapping/quantification of single-cell ...
2) DNA-seq (2.1) Mapping and QC Remove adaptor:cutadapt,Trimmomatic Mapping:Bowtie2,STAR QC:fastqc (2.2) Mutation Mutation discovery:GATK,Varscan Mutation annotation:ANNOVAR (2.3) Assembly denovo assembly software:Trinity (2.4) CNV Whole Genome Seq:Control-FREEC Whole exome Seq:CONTRA,ExomeCNV...
3.Mapping 生成wiggle文件 3.1 创建一个新文件夹 3.2 align比对 3.3 coverage 网址:ANNOgesic - THE tool for bacterial/archaeal RNA-Seq based genome annotations ANNOgesic可以基于RNA-Seq数据对细菌古菌进行基因组注释。它可以检测基因、CDS/tRNA/rRNA、转录起始位点(TSS)和加工位点、转录本、终止子、非翻译区...
mapping to the genome tophat2;STAR; hisat2 remove the duplication picard calculate RPKM cufflinks find different expression gene cuffdiff RNAseq pipeline.png 1. fastqc: fastqc -t 2 -o ./fastqc_result/ -q ./raw.fast/*gz & 输出结果包含: ...
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...
RNA-Seq的 3 种比对策略 STAR 优势在于快,可以快速 mapping; 缺点在于需要内存大,可能达到 30Gb 左右的 RAM。 采用的算法为:Suffix Tree。可以高效地处理长读,并具有高精度和高敏感性。 Tophat2 现代实验室不常用,其速度较慢,常与Cufflinks连用。
RNA-seq的本质是对细胞/组织/个体在两种不同状态(例如给药组和非给药组)的比较,进而寻找差异表达的基因,通过分析差异表达基因来推断导致不同状态的原因。 通过转录组上游分析(针对mRNA建库测序—将测序的FASTQ文件mapping到参考基因组上—结合参考基因组的GTF/GFF文件构建转录本—获得全基因组的每一个gene上mapping...
这里我们进行广泛的RNA-seq工作流的研究分析,不仅包括表达分析,我们的工作还包括了评估的RNA variant-calling,RNA编辑和RNA融合检测技术。更为独特的是我们对二代RNAseq和三代Isoseq技术都进行了研究,39个分析工具,~ 120种组合,涉及15个样品与各种生殖系、癌症和干细胞的数据集的~490种分析。我们报告了各流程性能...
RNAseq分析大致分下面几个步骤,首先要把测到的序列map到基因组上,然后根据map到的区段对细胞构建转录本,然后比较几种细胞的转录本并且合并,最后衡量差异和可变间接和其他的分析。 1. Mapping 所有的序列分析的第一步,都是把测到的序列map到基因组上,这样就能知道序列原来是在基因组的什么地方。mapping一般基于两种...