下面就可以获取数据了,想要什么就获取什么。一般就是TPM和FPKM。 jsonFileInfo<-processingJsonFiles(jsonFile="metadata.cart.2022-04-05.json")filepath=dir(path="./data",pattern="counts.tsv$",full.names=T,recursive=T)dat=getTCGA_RNAseq_data(filepath=filepath,jsonFileInfo=jsonFileInfo,data_type=...
filepath = dir(path = "./data", pattern = "counts.tsv$", full.names = T, recursive = T) jsonFileInfo是processingJsonFiles函数获取的结果。 data_type是下面中的一种。 "unstranded"; "stranded_first"; "stranded_second"; "tpm_unstranded"; "fpkm_unstranded"; "fpkm_uq_unstranded" 对于文...
STAR 先搜索与参考基因组上,一个或多个位置完全匹配的最长序列。这些最长的匹配序列称为最大可映射前缀 (*Maximal Mappable Prefix,*MMP): 匹配到的 Read 的不同部分称为“seed”。所以对齐到基因组的第一个 MMP 称为seed1。 随后STAR 将再次仅搜索读数的未映射部分,以找到与参考基因组完全匹配的下一个最长序...
STAR比对可以直接输出reads count STAR比对参数很多,其中有一个quantMode,可以指定--quantMode GeneCounts输出STAR计算出的reads计数结果。(更多常用参数见 STAR比对线程也不是越多越好,多少是好?) 格式如下,有4列,各自解释如下: trt_N061011.ReadsPerGene.out.tab: 每个基因的reads count,链非特异性RNASeq选第2...
使用RSEM定量时,需要先构建索引文件,而featureCounts 和HTSeq-count用比对结果直接定量,显得方便很多,而且对于不会写提取counts脚本的用户来说,RSEM构建表达矩阵的命令同样让人惊喜。RSEM定量后的结果更加多样,有gene_id和transcript_id两类。而且count、TPM、FPKM都有,为后续差异分析提供便利。但featureCounts 和HTSeq-co...
frame(counts(dds, normalized=TRUE)),by="row.names",sort=FALSE)resdata<-merge(as.data.frame(res),as.data.frame(counts(dds,normalized=TRUE)),by="row.names",sort=FALSE)#将fpkm加入分析结果中#resdata <- merge(as.data.frame(res), as.data.frame(read.table(paste0(file_name[i],'_fpkm....
下面就可以获取数据了,想要什么就获取什么。一般就是TPM和FPKM。 jsonFileInfo<-processingJsonFiles(jsonFile="metadata.cart.2022-04-05.json")filepath=dir(path="./data",pattern="counts.tsv$",full.names=T,recursive=T)dat=getTCGA_RNAseq_data(filepath=filepath,jsonFileInfo=jsonFileInfo,data_type=...
STAR比对参数很多,其中有一个quantMode,可以指定--quantMode GeneCounts输出STAR计算出的reads计数结果。(更多常用参数见STAR比对线程也不是越多越好,多少是好?) 格式如下,有4列,各自解释如下: trt_N061011.ReadsPerGene.out.tab: 每个基因的reads count,链非特异性RNASeq选第2列。 column 1: gene ID column...
因为不连续的转录本结构,相对短的片段长度,和测序通量的不断提升,高通量RNA-seq数据的准确比对仍然是一个有挑战性且未解决的问题。当前可用的RNA-seq比对软件一般比对错误率较高,比对速度慢,受片段长度限制且比对偏差较大。STAR(Spliced Transcripts Alignments to a Reference,STAR)软件,使用了未压缩后缀阵列中的连续...
--quantMode TranscriptomeSAM GeneCounts#将上面基因组比对的信息转化为转录本比对的信息,count# --quantMode TranscriptomeSAM will output alignments translated into tran-script coordinates,为了使用RSEM 进行定量分析做准备;# STAR align 复杂版本 样本R2STAR--runThreadN12--genomeDir arab_STAR_genome \--read...