RNA-seq转录组数据上游分析 主要参考视频RNA-seq转录组数据分析入门实战01-Linux操作技巧主要参考推文合集Linux (qq.com)本教程使用了生信技能树的服务器,个人体验很不错,性价比极高,推荐 01.Linux操作技巧 前期准备: 下载Xshell netsarang.com/zh/free-f 下载Xftp 在进行linux操作之前请一定确保自己熟悉shell语法...
综上所述,RNA-seq上游分析目前来说要比单细胞上游分析思路和方法更多。 那么下面我们来介绍一下转录组上游都能做哪些分析。 1、普通的比对定量分析:普通的定量分析比较简单,基本上是生信的入门操作。定量后的结果可以继续做差异分析、功能富集等等,今天我们主要讨论它的上游分析。 数据质控:在进行RNA-seq分析之前,...
Salmon能够直接从FASTQ文件进行基因或转录本的表达量定量,不需要预先的比对步骤。 差异表达分析(Differential Expression Analysis) DESeq2 edgeR limma 功能富集分析(Functional Enrichment Analysis) clusterProfiler或GOseq-- 进行基因本体(GO)富集分析。 GSEA- 基因集富集分析。 可视化 快速上手RNA-Seq分析流程 -- 上游...
RNA-seq 概述 RNA-seq 是研究转录组应用最广泛,也是最重要的技术之一,RNA-seq 分析内容包括序列比对、转录本拼接、表达定量、差异分析、融合基因检测、可变剪接、RNA 编辑和突变检测等,具体流程和常用工具如下图所示,通常的分析不一定需要走完全部流程,按需进行,某些步骤可以跳过、简化等 RNA-seq 中最常用的分析方法...
数据下载是进行RNA-seq数据分析的第一步,我们需要从公共数据库(如NCBI)或者通过合作者获取原始的测序数据。常见的测序数据格式有FASTQ和BAM。 使用trim-galore进行质量控制和序列修剪trim-galore是一个基于Galaxy和cutadapt的工具,用于处理RNA-seq数据中的质量控制和序列修剪。使用trim-galore可以去除低质量的序列、去除...
本来自己暂时没有计划学习Linux(因为确实畏难),但是这段时间跟着jimmy老师教学团队的学习让我明白了为什么Linux是生信分析的基础。以前我们做转录组分析主要是基于表达量的下游分析,对于RNA-seq上游分析几乎是零基础,在听了老师的课之后,自己摸爬滚打了一周,终于勉强走了一遍。下面分享一下我的坎坷历程: ...
我们直接分从其中的rawdata开始分析 因为此次是双端测序,所以每个样本有两个fastq文件。 RNA-seq上游测序的步骤可以概括为 : (所有软件均在python3环境下安装) 准备参考基因组文件下载及GTF文件下载 质控(fastqc, multiqc) 数据过滤 (trim_galore) 序列比对 (star) ...
做RNAseq有半年了,最近比较有时间,所以想把流程记录一下。并且搞清楚很多知其然而不知其所以然的细节步骤。 分析流程 从获取原始数据,中间经历过滤、比对,到featureCounts统计基因上的reads数,这些都需要在服务器上操作,是传统意义上的上游流程。 从reads数统计的结果,经过表达矩阵构建、基因ID转换、去冗余ID、表达量...
指控分析报告生成 利用multiQC整合分析结果，生成详细的指控分析报告，全面评估分析流程。通过优化与标准化步骤，RNA-seq上游分析流程得以简化与高效执行，确保了分析结果的准确性和可靠性。整个流程的关键点包括质量控制、序列过滤、高效比对以及基因表构建，每一步都旨在确保数据的高质量与分析结果的准确性。
自学转录组上游分析,总结的代码如下 ###第一步:创建分析所用的文件夹 mkdir rna-seq cd rna-seq mkdir{sra,clean_data,fastqc,refastqc,align,count}###测序数据放在sra中,这里从NCBI下载了SRA数据 ###第二步:第一次质量控制(fastqc&&multiqc)