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...
当目标序列较长时,比如300bp、400bp等,就需要利用双端测序数据进行序列拼接。 1、对于长于300bp的序列,无法测通,会给出序列两端长150bp的reads,中间没有overlap;2、对于150-300bp的序列,可以测通,会给出序列两端长150bp的reads,中间有overlap;3、对于短于150bp的序列,测序仪会记录为N,所以一些reads的末尾全...
关于生信处理在下啥都不会,老师让我先从RNA-seq入手学习(听说这个最适合新手 0_0)。 手里有三个RNA-seq的双端测序数据:100cell_PBMC、1cell_PBMC以及对照组的scRNA_PBMC,均无重复。找出前两个实验组分别相对于对照组的差异表达基因。 流程大致为:对测序数据进行质控(linux环境,以下亦是)——将质控好的测序数...
1.使用fastp对返回的转录组数据进行质控和过滤 ./fastp -h #缩写及描述等参数 示例: /share1/biosoft/fastp/0.23.4/fastp -i ROC1-1_L1_UDI313.R1.fastq.gz -o /public1/home/stu_zhangyingyin/RNA_seq/LBFC20230778-18/20240302_LH00308_0091_B223CK7LT4/fastqc/ROC1-1-1.fastq -I ROC1-1_L1...
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**...
组装过程中,需要根据数据特点选择合适的算法和参数。 4.基因定量:使用featureCounts、HTSeq等工具对比对到基因组上的reads进行基因定量,计算每个基因的表达量。定量结果可以以counts或RPKM/FPKM等形式表示。 5.差异表达分析:使用DESeq2、edgeR等工具对不同样本之间的基因表达差异进行分析,筛选出差异表达基因。差异表达...
一个成功的RNA-seq研究,起决定性因素的是一个好的实验设计。依赖于建库类型,测序深度和设置适合的生物学重复,尽量减少测序本身带来的数据误差。 建库流程 提取富集特定细胞类型中的总RNA(mRNA,lincRNA,microRNA,lncRNA等不同研究类型的RNA) 建库(根据不同的测序平台Illumina Hiseq,Ion Torrent,SOLID system使用不同...
各种大型计划产出的RNA-seq数据资源已经非常丰富了,但是大家都想把多个数据库联合起来分析,就不得不面对批次效应这个问题,所以UCSC团队就使用统一的流程把这些数据重新处理了,在亚马逊云上,一个样本花费1.3美元。 发表在:Nature Biotechnology publication: https:///10.1038/nbt.3772 ...
R语言如何处理GSE数据 r语言rnaseq 数据gsea分析 geo读取表达矩阵 RNA-seq R语言方法一:1.从geo页面直接下载表达矩阵,然后通过r读取表达矩阵 2.利用getgeo函数读取表达矩阵 3.利用geo自带的geo2r,调整p值为1,获取探针和基因名的对应关系 1 #http://zouyawen.top/2020/10/09/%E8%BD%AC%E5%BD%95%E7%BB%...
RNA-seq 数据文件处理 http://www.fungenomics.com/article/30 【专题】基因组学技术专题(二)—— 为什么说FPKM/RPKM是错的 下载数据 wget是linux下一个从网络上自动下载文件的常用自由工具。它支持HTTP,HTTPS和FTP协议,可以使用HTTP代理。一般的使用方法是: wget + 空格 + 参数 + 要下载文件的url路径,例如:...