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...
生信软件 | STAR(测序序列与参考序列比对) STAR (Spliced Transcripts Alignment to a Reference),用于将测序的 Read 对齐到参考基因组的比对软件,常用于RNAseq。 因其具有较高的准确率,映射速度 一、安装 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 conda install-c bioconda star 二、使用 1、建立索引 代码语言:...
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...
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 IDcolumn ...
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...
在STAR运行结束后的ReadsPerGene.out.tab文件中非链特异性的要选第二列那个数而dUTP链特异性建库要选第四列那个数所以批量处理counts数教程中"站长,Mapping之后counts怎么合并成一个表?"df.use <- data.frame(v1 = df.read 这句代码中V4就是第四列,选择这个是针对dUTP链特异性建库测序的,如果是非链特异性...
--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...