这个结果与HTSeq的输出结果是完全一致的。所以我们如果是比对完之后未做转录本拼装,直接对已知基因(构建基因组索引时GTF中囊括的基因)进行定量时,完全不需要再次用featureCounts或HTSeq再计算reads count。 如果做了转录本拼装,对基因定量,需要HTSEQ/FEATURECOUNTS 假设我们用STAR比对后,做了转录本拼装,获得一个拼装比较...
这个结果与HTSeq的输出结果是完全一致的。所以我们如果是比对完之后未做转录本拼装,直接对已知基因(构建基因组索引时GTF中囊括的基因)进行定量时,完全不需要再次用featureCounts或HTSeq再计算reads count。 如果做了转录本拼装,对基因定量,需要HTSEQ/FEATURECOUNTS 假设我们用STAR比对后,做了转录本拼装,获得一个拼装比较...
这个结果与HTSeq的输出结果是完全一致的。所以我们如果是比对完之后未做转录本拼装,直接对已知基因(构建基因组索引时GTF中囊括的基因)进行定量时,完全不需要再次用featureCounts或HTSeq再计算reads count。 如果做了转录本拼装,对基因定量,需要HTSEQ/FEATURECOUNTS 假设我们用STAR比对后,做了转录本拼装,获得一个拼装比较...
输出unsorted or sorted bam file --outSAMtype BAM Unsorted 实际上就是-name 的sort,下游可以直接接HTSeq --outSAMtype BAM SortedByCoordinate --outSAMtype BAM Unsorted SortedByCoordinate 两者都输出 --readFilesCommand 针对fastq.gz文件增加 --readFilesCommand gunzip-c 参数/ --readFilesCommandzcat参数 ...
在得到比对结果后,可以使用工具如featureCounts、HTSeq等来计算基因的表达量。这些工具会根据比对结果和参考基因组注释文件,统计每个基因的reads数或表达水平。以featureCounts为例,计算基因表达量的命令如下: featureCounts-a/path/to/annotations.gtf-o/path/to/output.txt /path/to/input.bam 其中,-a指定参考基因组...
RNA-seq流程原理 1.准备工作 Using of software FastQC Multiqc Trimmomatic STAR RSEM Subread HTSeq kallisto Deseq2 ...(conda可以安装)查看软件是否可用,及时更新;准备好文件; 2.质量控制 质量控制 ls *gz |xargs -I [] echo 'nohup fastqc [] &'>fastqc.shbash fastqc.sh ...
比如转录组,之前是HTSeq流程的数据,现在是STAR-Counts的数据。具体的数据信息参考: https://docs.gdc.cancer.gov/Data/Release_Notes/Data_Release_Notes/#data-release-320 下载后的数据,打开是这样的。都放在了一个文件中。 这里分享一下怎么提取数据。 数据的下载和之前的教程一样【14-TCGA数据库下载整理】。
#当输入的reads是fq.gz格式时需要使用--readFilesCommand命令来解压 STAR --runThreadN20 --genomeDir star_index/ --readFilesCommand zcat --readFilesIn fq1 fq2 参数说明 输出unsorted or sorted bam file --outSAMtype BAM Unsorted 实际上就是-name 的sort,下游可以直接接HTSeq ...
The counts coincide with those produced by htseq-count with default parameters.(这个参数的作用与htseq-count作用相同) 这个参数对应生成的文件是ReadsPerGene.out.tab - column 1: gene ID - column 2: counts for unstranded RNA-seq - column 3: counts for the 1st read strand aligned with ...
32 STAR输出的reads count文件 column 1: gene ID column 2: counts for unstranded RNA-seq column 3: counts for the 1st read strand aligned with RNA (htseq-count option -s yes) column 4: counts for the 2nd read strand aligned with RNA (htseq-count option -s ...