2 质控(使用FastQC分析序列质量) 处理任何样本之前的第一步是分析数据的质量。fastq 文件中包含质量信息,指的是每个碱基检出的准确度(% 置信度)。FastQC 查看样品序列的不同方面:接头污染、序列重复水平等 # 激活用于rna-seq的小环境 conda activate rna # 使用fastqc(若未安装,使用conda安装即可) # 查看fastqc是...
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...
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...
RNA测序(RNAseq)自诞生起就应用于分子生物学,帮助理解各个层面的基因功能。现在的RNA-seq更常用于分析差异基因表达(DGE, differential gene expression),而从得到差异基因表达矩阵。RNAseq在过往十年里逐渐成为全转录组水平分析差异基因表达和研究mRNA差异剪接必不可少的工具。 分析流程 质量控制(Quality Control) FastQC...
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) ...
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)
conda create -y -n rna_seq python=3 # -y 自动确认 # -n 新环境名字 # python=3 新环境中python=3 激活和退出环境 conda activate <conda_name> #激活某环境 conda decativate <conda> #取消激活某环境 conda安装软件 在软件环境中使用命令安装软件 ...