利用DESeq2或者edgeR等计算差异表达,需要得到原始counts值矩阵来作为输入,此时需要利用StringTie自带的脚本prepDE.py来计算counts值,它可以同时对多个样本做。会生成两个csv文件: gene_count_matrix.csv transcript_count_matrix.csv 其中一个是gene水平的Counts数据,一个是转录本水平的。除非有特殊要求,一般我们只使用基...
做单细胞转录组测序的原始数据,一般都是上传到NCBI的GEO数据库的。 GEO数据库长这个样子: 拉到下面可以看到sample和project,是存放原始数据(fastq测序文件)所在。 但原始测序数据一般比较大,特别是scRNAseq,一个样本的双端测序数据文件压缩后至少50G起。另外就是拿到原始测序数据,需要跑cellranger比对, 一方面不是所有...
运行结束会得到fastqc报告, 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。 2:去接头并质控 trim galore命令 tumxnew-s trim_galore trim_galore--illumina--fastqc--paired-o/home/wa...
2.7.2 简化的原始数据处理流程 Simpleaf旨在简化单细胞原始数据处理的alevin-fry接口。 它将整个处理流程封装为两个步骤: 1.simpleaf index索引所提供的参考或创建剪接参考(剪接转录本+内含子)并对其进行索引。 2.simpleaf quant将测序读数与索引参考进行映射,并对映射记录进行量化以生成基因计数矩阵。
RNAseq原始数据中基因名称是"ENSG"开头的Ensemble ID,而实际分析时需要将ENSG转换为对应的基因名称。下面以GEO数据库 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE213001) 下载到的GSE213001_Entrez-IDs-Lung-IPF-GRCh38-p12-logRPKMs-normalised.csv为例 (肺纤维化患者与健康人的Bulk tissue RN...
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。
主要利用了sra-tool中的fasterq-dump命令转化格式为fastq,之后用pigz软件多线程压缩为.gz文件节省空间(可略过),再用fastqc和multiqc进行原始数据的质控和质控汇总~ fasterq-dump/fastq-dump常用参数 同上,先创建 01_sra2fq_qc1.sh 脚本文件 代码语言:javascript ...
数据标准化(RPKM、FKPM、TPM、CPM) 统计比对到基因上的reads数即为counts,也就是测序原始表达矩阵,rawdata。但由于两大原因(不同样本的测序深度,不同基因的长度),直接用counts比较没有意义,因此需要进行标准化。RPKM、FKPM、TPM是实现消除上述二者影响的方法,三者差异如下。
一、原始测序数据 00 软件安装 软件安装没有什么太特别的地方,按照网上的教程一步一步没有太大问题。?conda管理生信软件一文就够 这里摘录的方法来自《原创10000+生信教程大神给你的RNA实战视频演练》。 1. 安装conda 推荐使用偷懒方法,比如安装miniconda软件,下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda...
至此,完成原始数据下载!! 3下面再看下不推荐的方法如何下载数据。 1 use R 比如要下载下列数据https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra 1使用SRAdb包 代码语言:javascript 复制 source('http://bioconductor.org/biocLite.R')biocLite('SRAdb')library(SRAdb)srafile=getSRAdbFile()con=dbConnect('SQLite',srafile)...