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...
7.3. 导入metadata 导入元数据文本文件。SampleID必须是第一列。 # 导入元数据文件 # 使行名称与 countdata 中的 sampleID 相匹配 metadata <- read.delim("example/metadata.txt", row.names = 1) #将 sampleID 添加到映射文件 metadata$sampleid <- row.names(metadata) # 重新排序 sampleID 以匹配 featu...
1.首先从peakanno文件中获取对应基因列表的行,生成三个文件A.FPKM=0 A.FPKM>1 A.0<FPKM<1 2.然后将之前样本通过deeptools产生的bw文件转为bedgraph(#bw文件打不开,bedgraph的第三列就是决定峰高度的值)A.bedgraph 3.从A.bedgraph中找到A.FPKM=0 A.FPKM>1 A.0<FPKM<1分别对应的行,主要就是第一列chr...
首先进入GEO数据库找到它: 仅仅是信号bw格式文件都是4.1Gb了,而且作者没有提供表达矩阵供我们下载,所以我们需要自行下载测序数据; 数据量不小,按照我在生信技能树的教程,首先应该是学习了解GEO和SRA数据库: 然后应该是下载sra-toolkit软件来下载原始数据: 有了工具,下载无非就是一个命令行而已,数据比较大,可能是会...
theme_bw() 代码语言:text AI代码解释 library(DESeq2) #MA图 dds4 <- results(dds3,contrast = c("condition","treat","control"),alpha = 0.05) plotMA(dds4, ylim=c(-2,2)) 代码语言:text AI代码解释 #我们发现在左侧,有很多counts很小的基因,发生了很大的变化,但是没有明显意义。他们的counts...
(yintercept = 0, linetype = 2) + geom_vline(xintercept = 0, linetype = 2) + scale_y_continuous(limits = c(-20, 20)) + # change limits to fix figure dimensions ggtitle(label = "Principal Component Analysis (PCA)", subtitle = "Top 500 most variable genes") + theme_bw() # ...
4、转换为fastq文件:需要用安装好的sratoolkit把sra文件转换为fastq格式的测序文件; 5、fastqc检测测序质量:并且用fastqc软件测试测序fastq文件的质量; fastqc -o ./ -t 1 /public/home/zyhu/hfd/${i}_R1_001.fastq.gz /public/home/zyhu/hfd/${i}_R2_001...
现在比较快的“启发式”比对主要有两种算法,一种是哈希表(hash table),一种是BW压缩转换(Burrows Wheeler transform, BWT)。前者速度快,但是对内存要求比后者要高。 对于问题3,一般而言,大部分软件使用的办法是只保留一个匹配位点,其中,有些是只保留第一个匹配位点,有些是按照概率分布选取保留的位点。当然,前面已...
现在比较快的“启发式”比对主要有两种算法,一种是哈希表(hash table),一种是BW压缩转换(Burrows Wheeler transform, BWT)。前者速度快,但是对内存要求比后者要高。 对于问题3,一般而言,大部分软件使用的办法是只保留一个匹配位点,其中,有些是只保留第一个匹配位点,有些是按照概率分布选取保留的位点。当然,前面已...