RNA- seq 的数据处理主要分为以下几个过程: 1. 测序数据质控,以及参考基因组和注释文件下载; 2. 序列比对,将测序得到的短 reads 序列往参考基因组上 mapping; 3. 差异表达基因鉴定。 (一)HISAT2 序列比对 更详细的内容见软件官网 HISAT2: graph-based alignment of next generation sequencing reads to a...
DESeq2分析差异表达基因 利用DESeq2或者edgeR等计算差异表达,需要得到原始counts值矩阵来作为输入,此时需要利用StringTie自带的脚本prepDE.py来计算counts值,它可以同时对多个样本做。会生成两个csv文件: gene_count_matrix.csv transcript_count_matrix.csv 其中一个是gene水平的Counts数据,一个是转录本水平的。除非有...
a general framework for the evaluation of computational pipelines, reveals performant single-cell RNA-seq preprocessing tools的研究内容,并建立了一个评估框架pipeComp,评估包括过滤、doublet检测、标准化、特征选择、降噪、降维和聚类等方面。
测序过程中少量reads会测到接头序列,或者测序长度过长时活导致3’端碱基质量过低,因此需要对原始数据进行预处理。采用Cutadapt(https://cutadapt.readthedocs.io/en/stable/installation.html)可以帮助我们:(1)去除接头序列;(2)去除5’或3’末端质量值较低或含N的碱基;(3)去除平均质量值低于30的序列;(4)去除trim...
学习生信代码的朋友可以直接跳转到下面2.7 实战案例,有完整和详尽的代码和分析流程。 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...
主要介绍HISAT2和STAR。Tophat2团队不继续更新Tophat2而开发了HISAT2,并推荐使用HISAT2,因为其速度更快,内存占用率更小,准确率更高。而STAR更是ENCODE官方推荐的RNA-seq比对工具。无论是HISAT2还是STAR,对于Tophat2来说都有很大的优势。而且综合来讲,STAR的综合表现最好[1]。
首先说明一下我做RNA-seq处理流程的文件树格式: RNA-seq/ data/ GRCh38.gtf chroms/ hg38/ samples/ SraAccList.txt sra/ fasta/ fastqc/ cufflinks_result/ tophat_result/ HTSeq_result/ tools/ Trimmomatic-0.36/ 1. 下载参考基因组序列信息及注释文件GTF ...
单细胞RNA-seq(scRNA-seq)和单细胞核RNA-seq(snRNA-seq)是肿瘤组织进行单细胞测序的两种主要方法。其中scRNA-seq需要根据不同的肿瘤类型制定相应的解离方法,其中的酶消化过程可能会丢失高度敏感细胞或引起基因表达的变化。另外scRNA-seq对时间要求较高,获得新鲜的组织后需要尽快完成解离的操作,这对于临床样本来说是...
在进行RNA-seq分析处理的上半部分，首先需要了解测序文件的准备，包括fastq格式的序列文件。这些文件包含了来自Illumina测序平台的双端测序数据，每个样本对应两个文件，即seq_1.fastq.gz和seq_2.fastq.gz。在测序过程中，序列被修饰并分为几个部分：保护碱基、接头序列（adapter）、索引序列（index）和...
RNA-seq数据处理流程主要包括以下步骤: 1.数据质量控制:使用FastQC等工具对原始测序数据进行质量评估,包括碱基质量分布、GC含量、测序深度等。去除低质量的reads,以确保后续分析的准确性。 2. reads比对:将高质量的reads比对到参考基因组上,常用的比对工具如STAR、HISAT2等。比对过程中,需要注意选择合适的参考基因组版...