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...
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...
6. 比对后质控 如上所述,差异基因表达分析将使用Salmon生成的转录本/基因伪计数。然而,要对测序数据进行一些基本的质量检查,将读数与整个基因组进行比对非常重要。STAR或HiSAT2都能够执行此步骤并生成可用于 QC 的BAM文件。 Qualimap工具在它们映射到的基因组区域的上下文中探索对齐读取的特征,从而提供数据质量的整体...
在这里,我们将主要将此处理阶段称为“原始数据处理raw data processing”,我们的重点将放在数据分析阶段,该阶段从lane-demultiplexed的FASTQ文件开始,最后得到一个计数矩阵,表示每个量化细胞内每个基因产生的不同分子的估计数量(图 2.1)。 然后,该计数矩阵可作为多种方法的输入,这些方法已开发用于使用 scRNA-seq 数据进...
RNA-Seq是一种通过高通量测序技术定量RNA的存在和数量的方法.实验流程包括样本准备、RNA提取和纯化、质量评估、cDNA分库构建、片段化、测序接头连接、高通量测序、原始数据处理和深入数据分析.
可以在已知细胞类型或对应于例如最近受扰动影响的细胞的细胞状态的形式的细胞身份簇的水平上进行组成分析。 差异丰度分析比较两种条件下细胞类型的组成。两种模式的样品含有不同比例的细胞类型,可以测试其丰度的显着变化。 本篇将介绍这两种方法并将其应用于Haber数据集[Haber et al., 2017]。该数据集包含来自小鼠...
是在特定时空条件下细胞中基因转录表达产物,广义的转录组包括信使RNA,核糖体RNA,转运RNA及非编码RNA,狭义上是指所有mRNA的集合,转录组分析能够获得不同基因的表达情况。 1. 数据来源 假设有两个不同组织(PR和SR),每个组织各区三个样本,一共六个样本,利用illumina平台进行转录组测序,得到双端测序数据。数据原始格式...
RNA-seq分析流程 一、下载SRA数据 SRA Toolkit: https://trace.ncbi.nlm.nih.gov/Traces/sra/sra.cgi?view=software 下载后解压后加入环境变量 $ echo 'export export PATH=$PATH:/home/Zyh/tools/sratoolkit.2.11.2-centos_linux64/bin' >> ~/.bash_profile...
RNA-seq数据分析 判断测序的质量 分析的第一步,一般是先把测到的RNA片段,先mapping(比对)到基因组上。在比对完后,可以先看一下,有多少RNA片段是在靠近基因的5'端位置,又有多少片段在是靠近基因的3'端位置。 上图就是把所有的基因,都按其外显子的长度拉直,然后归一化到“0 - 100”的长度。看比对上的片段...