将高通量测序读取(reads)数据比对(映射)参考基因组是RNA-seq和DNA-seq数据分析中的关键步骤。将序列读取数据映射到参考基因组有助于基因发现、基因定量、剪接变体(可变剪接)分析、变异调用以及识别嵌合(融合)基因。 STAR(Spliced Transcripts Alignment to a Reference)是用于将RNA-seq读取数据与参考基因组序列进行高度...
TopHat 是一款经典的 RNA-Seq 数据比对软件,能够精确地将测序 reads 比对到基因组上。其利用 Bowtie 进行快速比对,并考虑了剪接事件,提高了对剪接变异的检测灵敏度。曾经Tophat + Cufflinks作为转录组数据分析的标准流程,不知帮多少人完成了毕业论文,可以说为转录组学的发展立下了汗马功劳。但江山代有人才出,随着...
TopHat 是一款经典的 RNA-Seq 数据比对软件,能够精确地将测序 reads 比对到基因组上。其利用 Bowtie 进行快速比对,并考虑了剪接事件,提高了对剪接变异的检测灵敏度。曾经Tophat + Cufflinks作为转录组数据分析的标准流程,不知帮多少人完成了毕业论文,可以说为转录组学的发展立下了汗马功劳。但江山代有人才出,随着...
RNA-Seq 分析中的策略从文件类型来看如下: FASTQ文件 SAM文件 BAM文件 FASTQ文件到SAM文件这一步就需要比对软件 [STAR、Tophat2、HISAT2] 来实现,目的是 把RNA-seqreads比对到合适的参考序列上. 如果用基因组作为参考序列可以检测到新的转录本,但可能需要耗费更多的计算资源;如果用转录组作为参考则无法找出新的转...
比对软件很多,首先大家去收集一下,因为我们是带大家入门,请统一用hisat2(官网https://ccb.jhu.edu/software/hisat2/index.shtml),并且搞懂它的用法。直接去hisat2的主页下载index文件即可,然后把fastq格式的reads比对上去得到sam文件。 接着用samtools把它转为bam文件,并且排序(注意N和P两种排序区别)索引好,载入...
因为消除了short RNA-seq reads需要的组装步骤,可以解决short reads测序相关的一些问题。例如:序列比对的模糊性降低,可以鉴定更长的转录本,这些有助于更好地检测转录异构体的多样性。同时还可以降低许多short-read RNA-seq计算工具引入的剪接位点检测的高假阳性率。 基于PacBio技术的Iso-Seq能够检测长达15 kb的全长...
在RNA-seq上游的流程中,所得到的产物为表达矩阵,各个样本比对到参考基因组中各个基因的reads数,一般成为raw read count,这也是最简单的表达定量形式。在同一个样本中,不同的RNA可能有不同长度,长度越长,对应的reads就越多;在不同的样本中,它们可能有不同的测序深度,深度越深,对应的reads也越多。不同样本的raw...
利用Illumina、Ion Torrent、PacBio、Nanopore等高通量测序平台，对cDNA文库进行单链或双链测序。生成大量短读长（short reads）或长读长（long reads）序列数据。数据分析：进行数据质量控制（QC），如去除低质量reads和接头序列。将高质量reads比对到参考基因组或转录组上（常用工具有Hisat2、STAR等）。定量分析基因...
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。 RPKM: Reads Per Kilobase of exon model per Million mapped reads,代表每...
本质:以文库中的片段数量为计算单位在Paired-end测序中,一个fragment就是两条PE reads构成的片段。由于是PE比对,理论上比SE比对更可靠。 RPKM的优化:TPM T = Transcripts 本质:以转录本的条数为计算单位。使用转录本的条数(或者说:转录本的测序深度),代替reads数,在一定条件下定量更准,尤其样本间表达基因总数差...