RNA-Seq原始数据质量控制(QC)是非常重要的一个环节,由于各种原因,例如测序平台、实验操作等,原始测序数据可能存在不少问题,如低质量读段、接头序列、污染序列等。为了确保后续分析的准确性,需要先进行质量控制。 一、常用工具: 常用的质量控制工具有FastQC、MultiQC等,这些工具能提供测序数据的基本统计信息和质量报告。
在RNA-seq数据分析中,第一步就是评价所获得的数据能不能用,这一步就叫做质量控制(Quality Control, QC)。 本文主要介绍最常见的质控工具FastQC以及其输出结果的解读。软件安装推荐用conda,在Linux里命令如下 conda install fastqc FastQC使用 fastqc --help# 查看帮助文档# 基本用法fastqc[-o output dir][--(no)...
FastQC提供了一些质量指标用于评估序列质量,评估结果放在summary.txt (通过、警告、失败)中,并在html中用特殊符号标示(图3.1)。注意所有评价结果均采用通用标准,可能不适用某些具有特殊要求的数据评估,如对某些RNA测序数据进行“序列重复水平”检测时会报告失败,这个结果很有可能是合理的,因为高重复序列在RNA测序中是...
因此,RNAseq数据质控标准包括以下几个方面: 1.测序质量评估。测序质量是RNAseq数据质量的一个重要因素。通过测序数据的质量评估,可以确定测序结果的可靠性和准确性。测序质量评估主要包括测序数据的读长、碱基质量分布、GC含量分布和错误率等方面。 2.对转录本表达量的评估。RNAseq数据可以用来准确测定细胞内或组织内...
一般测序在初步生成fastq文件时候,adapter会被去除,但是有的会没有去除或者遗漏部分adapter。所以这一步是检测RNA-seq测序过程中adapter是否去除。如果没有去除会严重影响后续的比对工作。没有去除的adapter在质量处理环节会被处理掉。 Adapter Content multiqc质量报告 ...
但是在RNA-seq数据中有读段重复是正常的。| Adapter Content| :横坐标为read位置,纵坐标为adapter序列占比。正常情况下是趋于0的直线,若不,需要去接头。 我们可以根据结果评估要对测序数据进行怎样的处理,如果各项指标基本达标就可以进行进一步的比对与组装过程。 RNA-seq数据分析其他步骤:RNAseq数据分析 00:专栏...
大批量单细胞rna-seq数据质量控制和分析方法,其特征在于,包括以下步骤: 第一步、原始测序文件的fastq格式或者比对完的sam/bam格式作为输入文件,运行相关命令; 第二步、测序片段水平的质量控制; 第三步、多细胞水平的质量控制; 第四步、单个细胞层面的质量控制; ...
1.2、质量值 上面提到fastq格式中的q代表质量值,因此fastq格式中质量值具有重要的作用,在很多的分析中会用到这个质量值,例如数据质控,数据过滤,序列拼接,短序列比对,变异检测中都要用到这个质量值。这个质量值是基于phred质量值体系,但是由于单个碱基无法与两位的质量值相匹配,例如A碱基对应的质量值为40,一个A字符对...
下采样标准化的Tung数据的细胞RLE 往期内容: 重生之我在剑桥大学学习单细胞RNA-seq分析——5. scRNA-seq数据的基本质量控制 (QC) 和探索(1) 重生之我在剑桥大学学习单细胞RNA-seq分析——5. scRNA-seq数据的基本质量控制 (QC) 和探索(2) 重生之我在剑桥大学学习单细胞RNA-seq分析——5. scRNA-seq数据的基...
近期,两项独立研究成果表明,MGI测序平台与Illumina测序平台产生的单细胞RNA数据质量相当,且从目前已知的价格来看,华大智造测序平台的测序成本则更具优势。 其中,一项研究由澳大利亚加文医学研究所(Garvan Institute of Medical Research)与华大研究人员合作完成。研究团队利用10x Genomics平台处理单细胞,并在MGISEQ-2000和Ne...