#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) #获得...
通常如果想研究RNA-seq过程基因发生了何种变化且不需知道新转录本,可以直接使用kallisto或salmon获取转录本的丰度信息。 install software conda install -c bioconda kallisto salmon -y 过滤原始 fastq files 任何RNA-seq流程都需要对原始fastq reads文件进行质控,质控包括去除接头、barcode等额外引入的序列,当然也包括舍...
如果没有参考序列,则需要先把序列组装成转录本,再将reads比对到组装后的参考转录本上,然后使用HTseq-count等算法对转录本进行定量 3.1 转录本发现 使用Illumina技术检测的short reads来发现新的转录本是RNA-seq分析中的一个挑战。通常来说,短reads很少会跨越多个剪切位点,这就很难直接推断出一个转录本的整体长度。
一旦基因组索引创建完成,可以使用 STAR(默认进行 1 次映射)将单端和成对端 RNA-seq 读取映射到参考基因组。 对于单端读取(single-end reads): # 将单端 reads 映射到基因组 STAR --runThreadN 12 \ --readFilesIn ath_seed_sample.fastq \ # 映射到基因组的读取文件。 --genomeDir ath_star_index \ #...
StarScope 是达普生物自主开发的,其基于 STARsolo 和 Seurat 的 nextflow pipeline, 提供一站式的单细胞 RNA-seq 分析方案,可完成从原始的 reads 到细胞基因表达矩阵输出,并生成一个完整的 HTML 格式数据报告,表达结果还可接入多种下游分析。 ▉软件功能: ...
处理完reads后,我们需要用tophat把reads匹配到参考基因组上。 tophat -o -G <gtf path> <索引文件path> <fasta文件path> tophat -o /home/wang/Downloads/RNA-seq/data/samples/tophat_result/ERR2124441 -G /home/wang/Downloads/RNA-seq/data/GRCh38.gtf /home/wang/Downloads/RNA-seq/data/hg38/...
了解从RNA提取到获取基因表达矩阵, 既RNA-seq分析的整个流程。 1. workflow 进行差异表达基因分析的前提是,获取代表基因表达水平的矩阵。因此在进行分析前,必须知道基因表达矩阵是如何产生的。 在本教程中,将会简要的介绍从原始测序读数到基因表达计数矩阵过程中,所采取的不同步骤。下图是整个分析过程的流程图。
8、reads比对:用hisat2软件,要明白各种软件的意义; hisat2 -p 4 --dta -x /public/home/zyhu/Mouse/reference/GRCm39 -1 /public/home/zyhu/Mouse_RNA-seq/02.trim/${i}_R1_001_paired.fastq.gz -2 /public/home/zyhu/Mouse_RNA-seq/02.trim/${...
本文介绍RNA-seq的具体分析流程。 1、cutadapt去接头 我们拿到的测序数据一般是带有接头的fastq格式文件,需要用cutadapt把接头去掉。具体代码如下: #cut NAT sample#-u 20(正值u表示切除R1的前20个碱基) -u -30(负值u表示切除R1的前20个碱基)/#-U 20(正值U表示切除R2的前20个碱基) -U -30 (负值U表示切...