数据格式一:FASTQ FASTQ文件可以直接通过FastQC进行质控分析。 数据格式一:BCL 对于BCL格式可以使用10x工具cellranger mkfastq,将BCL文件转换为FASTQ文件,转换需要提供csv矩阵文件(包含lane、sample和index三列数据),转换之后的FASTQ文件同样可采用FastQC进行质控。 单细胞RNA-seq数据分析总览 单细胞RNA-seq数据分析总览 1....
cd./3.fastq_qc/ln-s~/path/to/fastq/*.fastq.gz ./ fastqc -t 16 -o ./ ./*.fastq.gz 会得到一个zip文件和一个html报告 2.2、html报告解读 可以看到文件名、reads总数、读长是PE150,GC含量53%等信息。正常人类基因组的GC含量应该是43%左右,但是由于建库过程中不可避免的扩增偏倚等原因,最终的GC含...
conda install fastqc FastQC使用 fastqc --help# 查看帮助文档# 基本用法fastqc[-o output dir][--(no)extract][-f fastq|bam|sam][-c contaminant file]seqfile1 .. seqfileN# 主要是包括前面的各种参数和最后面加入的N个序列文件# -o --outdir FastQC生成的报告文件的储存路径# --extract 结果文件解...
前面我们从GEO下好了SRA数据并转换为fastq文件,现在需要对fastq文件进行质控,这里用的软件为fastqc。首先建好文件夹用来存放数据 mkdir 01raw 02clean 03alin 04count fastqc 1.png R1=/mnt/d/bioinfo/project/rna/01raw/SRR15859344_1.fastq.gz R2=/mnt/d/bioinfo/project/rna/01raw/SRR15859344_2.fastq.gz...
获取数据后,用fastqc查看数据质量。 fastqc SRR957678.fastq.gz 批量处理.fastqc.gz:一共10个文件 ls *gz | xargs fastqc -t 10 用multiqu批量查看.html结果 使用conda安装: conda install -c bioconda multiqc 进入结果目录,直接运行: multiqc ./
FastQC:用于分析Illumina测序平台的数据 NGSQC:可应用于所有平台 一般来说,reads的质量会朝着3'端递减,如果碱基的质量太低,我们需要删除它以提高比对率 FASTX-Toolkit和Trimmomatic两个软件可以用于切除低质量的碱基和接头序列 2.2 比对后 reads通常需要比对到一个参考基因组或转录组,而比对的质量是评估测序准确率和是...
FastQC——高通量测序质量控制工具。用于检查原始数据以确认是否存在质量问题或偏差。它可以作为交互式应用程序用于少量文件的即时分析,也可以非交互式地运行,适合于作为大规模分析流程的一部分。FastQC与特定的测序技术无关,因此可以用于查看各种组学的测序数据(包括不
$FASTQC-o result/FastQC -t$THREADS$file # begin QC fi done 结果包括html、zip两部分,html是以网页形式可视化结果,而zip则包含分析数据: 四、multiQC的使用 上一步的fastQC是对每个fastq文件生成一个报告,这样报告太多,不利于我们的分析。我们可以使用multiQC包来将fastqc的分析报告整合起来。
一般做完去接头会用fastqc查看数据质量是否满足要求。 fastqc结果如下所示: 2、bowtie2建索引 我们需要对下载的参考基因组建立索引,代码如下: cd /data2/xxx/data2/mm10nohup bowtie2-build mm10_genome.fa mm10_index >bowtie2-build.log 2>&1 & ...
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。