# linux系统安装fastqc、fastp # conda环境下直接安装 conda install fastqc conda install fastp 如果已经下载软件在特定文件夹,则需要配置fastqc环境,全局调用fasqc,方法如下: # 找到下载的软件的目录,再利用“export PATH=$PATH:路径”调用 export PATH=$PATH:/home/tianpeng/soft/FastQC # 检查是否启动成功,help...
在实际应用中,可以结合使用FastQC和Fastp或者是FastQC和Trimmomatic进行数据质量控制和预处理。个人认为在一般情况下fastp完全够用,方便快捷! 通过以上步骤,可以确保RNAseq数据的高质量,为后续的分析奠定坚实的基础。
../02_clean_data/filename_paired(or unpaired)_clean_R1.fastq.gz) 2. Fastp 接下来介绍的是另一款质控、剪切一条龙的软件fastp。 Fastp的优点是集成度高,只要一行代码就能完成Fastqc→trimmomatic→Fastqc的流程。 当然作者还表示这软件速度比trimmomatic+fastqc快三倍,但实际上因为本人硬盘的I/O不是很高,实际...
1、原始数据质控以原始数据为研究对象,采用Fastp软件对于低质量序列,未检测序列,接头序列进行过滤,并对于过滤前后数据的碱基质量、GC含量、长度分布、接头留存和Duplication比率等指标进行分析。图1中部分展示了raw data质控结果。 碱基质量结果图 注:左图横坐标代表碱基位点,纵坐标代表碱基质量值,不同颜色曲线代表不同碱...
主要使用了一个循环(还不太会写,凑合用了 0_0),使用fastp默认参数将测序数据作为单端进行处理,主要进行低质量reads的过滤、接头剪切等操作。 图1 由于测序过程中随机引物的存在,会导致reads的前端出现杂乱,如下图1,接下来对自动化质量处理后的测序reads的前端进行切除,根据图中的杂乱,主要是对前20bp进行切除。
今天的主要内容是转录组上游的质控,设计到4个包:fastqc、multiqc、trim_galore、fastp 质控的目的: 1.数据质量评估 2.过滤低质量 现在大部分数据质量都很好,一般质控得到的结果就是数据质量很不错,然后就直接进行下游的数据比对和定量,不做数据处理,但是质控的内容依然需要掌握 ...
学习完snakemake后写的第一个流程是RNA-seq上游定量和下游的质控和差异分析。 使用fastp处理fastq文件,在使用START比对到基因组同时得到raw count,使用非冗余外显子长度作为基因的长度计算FPKM、TPM,同时也生成了CPM的结果。 非冗余外显子长度计算可以参考之前的推文转录组实战02: 计算非冗余外显子长度之和 ...
1、原始数据质控以原始数据为研究对象,采用Fastp软件对于低质量序列,未检测序列,接头序列进行过滤,并对于过滤前后数据的碱基质量、GC含量、长度分布、接头留存和Duplication比率等指标进行分析。图1中部分展示了raw data质控结果。 碱基质量结果图 注:左图横坐标代表碱基位点,纵坐标代表碱基质量值,不同颜色曲线代表不同碱...
fastp -iname.fastq-o name.fastp.fastq#单端 fastp -iname_1.fastq-o name_1.fastp.fastq-I name_2.fastq-O name_2.fastp.fastq#双端 4.Trinity cd到../fastq文件夹后,执行以下命令: 双端测序命令: nohup Trinity--seqTypefq\fa--left?--right?--CPU20--max_memory50G -output../trinity_result...
Fastp 比对到参考基因组(Mapping to a reference genome) STAR HISAT2 Tophat2 基因表达量定量(Quantification) featureCounts或者HTSeq-- 从比对结果中计数基因的reads。 Salmon能够直接从FASTQ文件进行基因或转录本的表达量定量,不需要预先的比对步骤。 差异表达分析(Differential Expression Analysis) ...