从原始数据处理到生成BW文件是一个基本的过程,但是这个过程只是开始。在生成BW文件后,我们可以通过进一步的分析,更深入地挖掘数据,以获得更多有关实验数据的见解。一、质量控制首先,需要对BW文件进行质量评估。这个过程中,我们通常会检查以下几个指标:1. 序列质量:检查每个读数的质量,包括长度、均一性等。如果某个读...
1.首先从peakanno文件中获取对应基因列表的行,生成三个文件A.FPKM=0 A.FPKM>1 A.0<FPKM<1 2.然后将之前样本通过deeptools产生的bw文件转为bedgraph(#bw文件打不开,bedgraph的第三列就是决定峰高度的值)A.bedgraph 3.从A.bedgraph中找到A.FPKM=0 A.FPKM>1 A.0<FPKM<1分别对应的行,主要就是第一列chr...
bw文件是精简版的bam文件 custom 1.4.2 http 右键复制http链接:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/download/?acc=GSE81916&format=file 1.4.3 获取SRR_Acc_List.txt SRA Run Selector(红色箭头部分) 选择Selected→选中要下载的RNAseq数据→下载SRR_Acc_List.txt ...
rm = T) + scale_color_manual(name = "Directionality", values = c(Increased = "#008B00", Decreased = "#CD4F39", nonsignificant = "darkgray")) + theme_bw(base_size = 14) + theme(legend.position = "right") + xlab(expression(log[2]("LoGlu" / "HiGlu"))) + ylab(expression(...
仅仅是信号bw格式文件都是4.1Gb了,而且作者没有提供表达矩阵供我们下载,所以我们需要自行下载测序数据; 数据量不小,按照我在生信技能树的教程,首先应该是学习了解GEO和SRA数据库: 然后应该是下载sra-toolkit软件来下载原始数据: 有了工具,下载无非就是一个命令行而已,数据比较大,可能是会比较耗时。
1. 获取数据:首先从实验室或公共数据库获取原始的测序数据,这些数据通常以FASTQ文件的形式存在。 2. 质量控制:使用工具(如FastQC)对原始数据进行质量评估,以确保数据的可靠性。 3. 序列比对:使用比对工具(如HISAT2、STAR等)将测序数据与参考基因组进行比对,生成SAM/BAM文件。 4. 转录本组装:使用工具(如Stri...
], shape=16,size=5)+ theme_bw()+geom_vline(aes(xintercept=1),colour="Black",size=1,...
3 bamCoverage转bw文件 ##方法一 analysis_dir=$1 config_file=$2 number1=$3 number2=$4 cat $config_file | while read id do echo $id echo $id file=$(basename $id ) sample=${file%%.*} echo $sample if((i%$number1==$number2)) then if [ ! -f $sample.bw ]; then start=$(...
("#FFCC33", "#0066CC"), # 设置调色板颜色 ggtheme = theme_bw(base_size = 15) + # 设置基本主题为黑白风格,基本文字大小为15 theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5), # 设置图表标题居中 panel.grid = element_blank(), # 隐藏网格线 panel.border = element_rect(colour = "black"...