#在string官网下载prepDE.py3脚本对所有组装结果进行转录本基数可以得到reads计数矩阵 python prepDE.py3 -iall_sample_list_e.txt-ggene_count_matrix_e.csv\ -ttranscript_count_matrix_e.csv-v #以下是利用salmon软件直接进行RNA-seq结果比对和计数(salmon处理周期短但对内存需求巨大建议用服务器运行) #获得...
当然了,RNA-seq分析肯定不仅仅是一个PCA图看看实验设计是否合理那么简单,其实跟表达矩阵的标准分析是一样的,走标准分析流程,火山图,热图,GO/KEGG数据库注释等等。这些流程的视频教程都在B站和GitHub了,目录如下: 第一讲:GEO,表达芯片与R 第二讲:从GEO下载数据得到表达量矩阵 第三讲:对表达量矩阵用GSEA软件做分析...
然后我就手动解压缩了counts文件,因为我还是菜鸟,我不太会高级的语言, 我都是一步一步做出来,然后有意思的就是每个分组的数据基因排序都是一样的,所有我们就可以直接cbind 1.获取表达矩阵 下面的代码没有写循环,我愧对老师的教导! 代码语言:javascript 复制 library(rio)library(data.table)library(readr)Wt1<-i...
genome_prefix=~/RNASeq-analysis/references/Species # 写一个for循环进行批量运算 #for paired -end, PE for sample in `ls ~/RNASeq-analysis/data/*_R1.clean.fq.gz | perl -lpe 's/_R1.clean.fq.gz//'`; do hisat2 --new-summary -p 2 -x $genome_prefix -1 ${sample}_R1.clean.fq...
#创建矩阵文件夹 $ cd/mnt/f/rna_seq/data&&mkdir-p matrix&&cd matrix #使用htseq-count处理一个小鼠文件 $ htseq-count-r name-f bam/mnt/f/rna_seq/aligned/SRR3589959_nsorted.bam/mnt/f/rna_seq/data/reference/annotation/mm10/gencode.vM10.chr_patch_hapl_scaff.annotation.gtf ...
用tximport包读取quant.sf构建counts与TPM矩阵;样品的重命名和分组;初步过滤低表达基因与保存counts数据 承接上节RNA-seq入门实战(二):上游数据的比对计数——Hisat2与Salmon之前已经得到了featureCounts与Salmon输出文件(counts、salmon)和基因ID转化文件(g2s_vm25_gencode.txt、t2s_vm25_gencode.txt)。
前面我们提到了:表达矩阵是如何得到的(CNS图表复现10),有粉丝提问,既然都开始走RNA-seq数据的上游分析了,到Linux服务器操作了,难道仅仅是为了拿到表达矩阵文件吗?RNA-seq数据分析可以有很多啊,比如融合基因,可变剪切,甚至变异位点。 的确文章正文是注明了全部的肿瘤病人的所有的癌症测序样品的热点区别情况,就是图1的...
本文简答的大概介绍一下文献常用的一致性聚类(ConsensusClusterPlus )和 非负矩阵分解(NMF )方法 。 一 载入R包,数据 使用之前得到的RNAseq.SKCM.RData数据集。 代码语言:javascript 复制 library(tidyverse)library(openxlsx)#BiocManager::install("ConsensusClusterPlus")library(ConsensusClusterPlus)#install.packages...
相信大家听完了我B站的RNA-seq分析流程后,对这个数据的应用方向都不陌生,正好给12月出师的学徒一道考核题,来自于文章;Peritumoral activation of the Hippo pathway effectors YAP and TAZ suppresses liver cancer in mice , 里面的转录组比较简单,附件也描述了分析流程,跟我B站的RNA-seq分析流程大同小异,我这里就...
上传的数据类型多样,可能不能直接比较,例如RNA-seq和RIP-seq都在矩阵里,但是不好直接比较。 3)Normalized矩阵文件并非充分标准化的。 对生信数据分析行业带来的冲击: 1)GEO的RNA-seq分析几乎要变得免费,无门槛了 2)有了表达矩阵,直接省了下载、比对的时间,极大提高了工作效率 ...