2、RNA基因组比对(RNA Mapping)采用Hisat2/Mapsplice/Star/Tophat2等算法进行基因组比对,得到基因组比对的bam文件,并基于bam文件进行信息统计,得到基因组比对率、reads在基因结构和染色体上的分布结果。图2部分展示了RNA基因组比对结果。 3、表达量统计(Expression)采用HTSeq以及基因组注释的gff3文件,根据单端或双端...
组装基因组的mapping率为34.98%,组装成完成图的细菌最小覆盖深度为29.348x,样本基因较为复杂,可能有很多低丰度的信息没有组装出来。分别对基因组和原始的三代reads进行耐药基因和毒力因子的注释得到:组装的基因组中发现有126种耐药基因,原始的reads中有163种耐药基因,通过组装发现了2种reads中没有的耐药基因,组装的...
能够将junction reads mapping到基因组上 uniquely mapped reads 做表达量分析的时候,只留唯一mapping的reads即可(有的基因有同源基因,有的有拷贝,或有重复序列) unmapped reads 比如环状RNA,或有编辑过的RNA,基因融合了的,突变了的,是否重要取决于研究目的,要挖掘信息! output of mapping Sam or Bam(二进制) 格式...
STAR默认应该是超过2/3的长度map上就算是mapped, 但是你调整参数到1/3的话应该可以拯救很多的reads, ...
SAM标记(Flag),没有mapping的标记为“ * ” chromosome 比对上的位置,注意是从1开始计数。 MAPQ(mapping quality,描述比对的质量,数字越大,特异性越高,说明该read比对到参考基因组上的位置越唯一) CIGAR字串,记录插入,删除,错配以及splice junctions(后剪切拼接的接头) ...
用的算法不可靠。目前常用的算法，例如Bowtie, BWA，错误率都比较高，大概3%的错误mapping率。更有甚者Novoalign等算法错误率可高达百分之十几。用超高精度比对算法如FANSe/FANSe2会好得多，但对短reads仍然不可能做到100%正确，错误率可以控制在在1%以下。测序仪操作不好，测序质量差。注意Illumina的...
在CAGE (cap analysis of gene expression)和RAMPAGE (RNA annotation and mapping of promoters for analysis of gene expression)方法中,使用随机引物完成cDNA第一条链合成后,mRNA 5ʹ帽子结构上用生物素标记,然后使用链霉亲和素富集5’ cDNA。CAGE使用II型限制性内切酶切割5ʹ端接头下游21-27 bp位置生成短...
虽然这些结果证实了以前的发现,从较长的read的样本(MCF7-300)和单端测序样本(hESC)比对结果中可以看出STAR相对于TopHat和HISAT2具有更高的容忍性,用于接受不匹配和soft-clipped,以调整获得更高的mapping率。(图2b)。平均来说,HISAT2的速度分别比STAR和TopHat快2.5和〜100×(补充表3) (二)基于比对的转录组...
虽然这些结果证实了以前的发现,从较长的read的样本(MCF7-300)和单端测序样本(hESC)比对结果中可以看出STAR相对于TopHat和HISAT2具有更高的容忍性,用于接受不匹配和soft-clipped,以调整获得更高的mapping率。(图2b)。平均来说,HISAT2的速度分别比STAR和TopHat快2.5和〜100×(补充表3)...
环形RNA没有5’或3’末端，可以避免核酸外切酶的切割，在细胞内相比于线性RNA具有更好的稳定性和更长的...