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...
RNA-seq数据处理流程主要包括以下步骤：1.**原始数据质控**：检查测序数据的质量，包括读取长度、测序深度、质量分数分布等。2.**数据清理和去噪**：去除低质量的序列、去除包含的杂质和噪音数据。3.**序列比对**：将清洁后的序列与参考基因组进行比对，得到每个序列在基因组上的位置信息。4.**基因表达量计算**...
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...
绿色表示通过检测,黄色警告,红色表示不通过,需要进一步处理原始reads。一般情况下,我们比较关注GC含量,Q20和Q30的比例以及是否存在接头(adaptor)、index以及其他物种序列的污染等。 step2:去接头并质控 trim galore命令 tumx new -s trim_galore trim_galore --illumina --fastqc --paired -o /public/home/st11/...
对于RNA-seq实验与分析流程是三天前开始学习的,简单记录一下。 RNA-seq 实验可以捕获全部RNA(不区分类型),也可以根据成熟转录本尾部特异性polyA 尾巴特异性选择mRNA。 普通的RNA-seq是不能区分链的,也就是说我们不能知道转录本来自正链还是负链,但是通过dUTP的掺入,可用特定的酶将反转录合成的第二条cDNA链降解,...
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...
RNA_seq pipline PeRl 2018年3⽉7⽇ 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...
对于scRNA-seq，我们将使用STAR进行比对，这是RNA-seq数据比对的常见工具之一。在这个过程中，我们将详细说明STAR的安装与使用方法，包括基因组生成、参数设置以及数据比对流程。在完成数据比对后，接下来的步骤是使用cellranger来处理scRNA-seq的fastaq文件。cellranger 是10X Genomics的工具，专门用于scRNA-seq...
原博文 RNA-seq简单处理流程 2018-03-10 18:27 −简单的RNA-seq处理流程... PeRl` 0 4543 <1>
批量处理 简单的工作流程即可量化基因水平的RNA丰度并检测大量RNAseq样品中的差异表达基因(DEG)。 管道使用kallisto量化笔录级别的丰度,并使用DESeq2标准化计数和检测DEG。 安装 安装Anaconda或Miniconda,然后conda install snakemake 从下载适当的kallisto参考或自行构建 ...