该分析流程主要根据2016年发表在Nature Protocols上的一篇名为Transcript-level expression analysis of RNA-seq experiments with HISAT, StringTie and Ballgown的文章撰写的,主要用到以下三个软件: 1. 软件介绍 1. HISAT (ccb.jhu.edu/software/hi)利用大量FM索引,以覆盖整个基因组,能够将RNA-Seq的读取与基因组进...
然而，在AUC-30指标方面，Cufflinks与Ballgown表现优于其他技术。总体而言，在ERCC基因方面，使用StringTie...
默认:STRG-A<gene_abund.tab>#输出基因丰度的文件(制表符分隔格式)-C<cov_refs.gtf>#输出所有转录本对应的reads覆盖度的文件,此处的转录本是指参考注释基因文件中提供的转录本。(需要参数-G).-B#应用该选项,则会输出Ballgown输入表文件(*.ctab),其中包含用-G选项给出的参考转录本的覆盖率数据。(有关这些文...
ballgown::geneNames(bg_chrX)[12] 12 "GTPBP6" >plot(fpkm[12,]~pheno_data$sex,border=c(1,2),main=paste(ballgown::geneNames(bg_chrX)[12],' : ',ballgown::transcriptNames(bg_chrX)[12]),pch=19,xlab="Sex",ylab='log2(FPKM+1)')>points(fpkm[12,]~jitter(as.numeric(pheno_data$s...
分析(提前把文件解压好,数据解压出来&提前装好fastQC,hisat2,stringtie,samtools,R, ballgown) 质控,运行fastQC nohup fastqc filename.fq & for i in *fastq; do i=${i%fastq*}; fastqc ${i}fastq done 输出文件为filename.fastqc.zip,可在网页上看结果. ...
Ballgown根据实验条件，分析并统计基因、转录本的差异表达。技术细节Hisat2比对与Samtools处理：通过脚本将sam文件转换为bam文件，作为StringTie的输入。StringTie组装与预测新基因：使用StringTie组装转录组，生成gtf文件记录转录本信息，合并为单个gtf文件，与已知注释文件比较筛选新基因。筛选新基因：通过GTf文件...
转录组分析---Hisat2+StringTie+Ballgown使用 1.Hisat2建立基因组索引: First, using the python scripts included in the HISAT2 package, extract splice-site and exon information from the gene annotation file: $ extract_splice_sites.py gemome.gtf >genome.ss#得到剪接位点信息...
Ballgown ()是R语言中基因差异表达分析的工具,能利用RNA-Seq实验的数据(StringTie, RSEM, Cufflinks)的结果预测基因、转录本的差异表达。然而Ballgown并没有不能很好地检测差异外显子,而DEXseq、rMATS和MISO可以很好解决该问题。 一、数据下载Linux系统下常用的下载工具是wget,但该工具是单线程下载,当使用它下载较大...
接下来的具体步骤我也暂时看不明白具体是做啥了,反正最后得到的就是ballgown的输入文件了 代码语言:javascript 复制 stringtie -p 8 -l wT1 -G reference/TAIR10_GFF3_genes.gtf -o athaliana_wt_Rep1/transcripts.gtf wt_Rep1.sorted.bam stringtie -p 8 -l wT2 -G reference/TAIR10_GFF3_genes.gtf ...
-b <path>: 就像-B这个选项可以为Ballgown输出*.ctab文件,但是这些文件将在提供的目录<path>中创建,而不是由-o选项指定的目录。 -M <0.0-1.0>:设置允许出现在给定基因座上的muliple-location-mappedreads的最大比例。默认值:0.95。 -x <seqid_list>: 忽略指定参考序列上的所有读数排列(从而不尝试进行转录本...