在本文中,我们将介绍RNA-seq数据分析的一般流程,包括数据预处理、基因表达分析和功能注释等步骤。 1. 数据预处理。 首先,我们需要对原始的RNA-seq数据进行质量控制(QC)。这包括使用软件如FastQC来评估测序数据的质量,检测是否存在低质量的碱基或测序错误。接下来,我们需要对数据进行去除接头(adapter trimming)和过滤低...
📈 数据分析流程: 1️⃣ 测序数据质量评估:确保数据的准确性和完整性。 2️⃣ 比对分析:将测序数据与参考基因组进行比对,揭示基因表达模式。 3️⃣ 基因定量与差异分析:精确测量基因表达水平,发现差异表达基因。 4️⃣ 差异表达基因可视化:通过PCA、Heatmap、火山图等多种方式展示差异表达基因。 5...
RNA质量检查 在开始cDNA文库制备之前,必须检查提取的RNA的完整性。传统上,通过查看核糖体RNA条带,通过凝胶电泳评估RNA的完整性;但这种方法既费时又不精确。已有的生物分析仪系统可以快速评估RNA完整性并计算RNA完整性值 (RIN),这有助于RNA质量的解释和重复。从本质上讲,RIN提供了一种方法,可以以标准化的方式相互比...
首先将reads与GRCh38 reference genome 参考基因组比对,然后通过量化比对的reads产生这些值。为了促进样品间归一化,所有RNA-Seq读数在分析过程中都被视为unstranded的状态. 二、数据处理步骤 1. RNA-Seq 比对流程 以Alignment Workflow 开始比对的流程, 该流程使用STAR 中重复比对方法执行. STAR 分别比对每个 read gro...
📚 RNA-Seq数据分析是一个复杂但关键的过程,从原始数据的质控到最终的可视化分析,每一步都至关重要。以下是一个详细的RNA-Seq数据分析流程,帮助你从原始数据一步步走向科学发现:1️⃣ 原始数据质控:确保数据的完整性和准确性,为后续分析打下基础。2...
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...
cd xx/RNA-Seq_Practice cp -r xx/Ref . cd Ref gunzip -c chr.fa.gz > chr.fa #解压参考基因组 time hisat2-build -p 1 chr.fa Chr #建立索引文件 完成上述步骤后,将过滤得到的reads比对到参考基因组上。输入文件为两个fasta序列文件,将运行过程中的输出提示重定向到log文件。
RNA-Seq数据分析基本流程。 1.质量控制。 评估序列质量,如碱基质量分数、GC含量分布等。 去除低质量序列、适配器序列和污染序列。 过滤低表达的基因或转录本。 2.比对。 将序列比对到参考基因组。 使用比对工具,如BWA、HISAT2等,进行比对。 对比对结果进行排序和标记。 3.计数。 统计每个基因或转录本中的比对读...
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...
mRNA-seq数据分析 1. 使用fastQC及multiQC对原始测序结果进行质控 2. bowtie2去除测序数据中rRNA --约去除0.2%的rRNA数据 3. hisat2进行参考基因组比对 --全比对率高于94%证明测序数据质量较好 4. samtools转换文件格式 5. featureCount对基因表达数据进行定量 ...