by:superqun一、流程概括RNA-seq的原始数据(raw data)的质量评估linux环境和R语言环境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…
2. 原始数据处理 在本篇中,我们将介绍单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据的“预处理preprocessing”步骤。尽管这是常见的术语,但似乎有点用词不当,因为此过程涉及几个步骤,这些步骤在开始下游分析之前至关重要。 在这里,我们将主要将此处理阶段称为“原始数据处理raw data processing”,我们的重点将放在数据分析阶段,该...
下午做实验,晚上从GEO下载了一个RSA数据,就是RNA-seq的原始数据(raw data),想起来未来还是要教后来者学会这些,所以简单记录一下流程代码。 (零)环境配置 wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh chmod +x Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-2024.02...
1.质量评估和质控处理 2.基因组比对 3.基因表达水平定量 每一个步骤的详细操作如下: 1.质量评估和质控处理 拿到raw data时,可以直接用fastqc来进行质控(QC),输入以下命令。 sudo apt install fastqc fastqc xxx.fastq 这次使用的数据质量好,所以没有进行质控处理。之后有质控会再写。 2.基因组比对 先从NCBI等...
分析展示你的RNA-seq数据,从这里开始 我们自己将准备好的样品送到公司做转录组测序后,会得到一堆后缀为fastq.gz的Rawdata。然后在经过公司或者实验室人员将Rawdata进行比对后,得到了表达矩阵的数据。那么怎么对这几万个基因进行分析呢?有什么策略可以看到你想看到的东西呢?
图1.典型的单细胞RNA-seq分析工作流程。 ——预处理与可视化—— Raw data经过处理后得到read counts矩阵或counts矩阵,软件包括Cell Ranger, indrops, SEQC,以及read质控的zUMIs。以下所说的data均指count矩阵。 质量控制(Quality Control,QC) 在分析单细胞基因表达数据之前,我们需要保证所有的细胞标记数据均来自于活...
统计比对到基因上的reads数即为counts,也就是测序原始表达矩阵,rawdata。但由于两大原因(不同样本的测序深度,不同基因的长度),直接用counts比较没有意义,因此需要进行标准化。RPKM、FKPM、TPM是实现消除上述二者影响的方法,三者差异如下。 RPKM: Reads Per Kilobase of exon model per Million mapped reads,代表每...
⑵Hisat2比对(新建文件夹result_data,将RNA-seq的测序reads使用hisat2比对) (3)Mapping结果(HISAT2) 7使用samtools转化文件格式 samtools将sam文件转成bam文件,并且排序,为下游分析做准备 8使用StringTie组装定量 ⑴stringtie评估表达量(计算表达量并且为DEseq2...
ftp的代码: 1 2 3 4 5 6 open ftp-private.ncbi.nlm.nih.gov ncftp -u geoftp ftp-private.ncbi.nlm.nih.gov cd uploads/ellylab_0zSn02Ma lcd /home/lizhixin/project/scRNA-seq/rawData/SAG_HCO.upload.ncbi put -R geo_submission_2020Mar30...