1.序列比对 序列比对用到tophat2软件,使用tophat软件的优点在于tophat2在将待测序列与参考基因组比对后,会直接生成bam文件,生成的bam文件直接可以给cufflinks构建转录本,从而避免了使用其他软件时生成的sam文件要转化成bam文件才能作为cufflinks的输入文件 代码如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 tophat-p20-o to...
TopHat2比对有三个主要的过程,转录组的比对(步骤一),基因组的比对(步骤二),剪接比对(步骤三到六,如图4.1显示的一样),双端测序的Read首先每端数据要分别单独进行比对,然后考虑比对的片段长度以及方向将单独比对结果合并在一起形成双端比对结果。 图4.1Tophat2剪接比对的程序 (a)那些没有比对到基因组或者转录组的...
wget http://ccb.jhu.edu/software/tophat/downloads/tophat-2.0.13.Linux_x86_64.tar.gz我这里简单下载二进制版本的,直接解压即可使用,里面除了tophat之外,还有好几个小工具,也是挺实用的。二:准备数据数据当然是测序的转录组的原始reads啦,fastq格式的...
1 比对的是：使用idba_ud拼接的AER314-4raw_data基因组与转录组数据。2 bowtie2做index（bowtie2使用conda安装）建索引：bowtie2-build AER314-4_scaffold.fa AER314-4_scaffold.fa 3 reads mapping到参考基因组——tophat2软件：基于bowtie2(tophat安装见软件安装）命令：tophat2 -p 12 -o ...
FASTQ文件到SAM文件这一步就需要比对软件 [STAR、Tophat2、HISAT2] 来实现,目的是 把RNA-seqreads比对到合适的参考序列上. 如果用基因组作为参考序列可以检测到新的转录本,但可能需要耗费更多的计算资源;如果用转录组作为参考则无法找出新的转录本,但速度更快。如果研究物种没有可靠的参考序列,可以重头组装对转录...
比如:需要了解这个程序跑了多久,可以看 tophat.log 总结结果 因为我使用seqtk随机取转录组的部分数据和细菌基因组比对的,所以耗费时间比较短,大概耗时8小时。 另外查看一下mapping率: mapping到1.9% 这个测试数据还是可以的,下一步就是用cufflinks软件将这个这些基因merge起来。
rRNA去除之后就开始进行数据比对了,这一步骤作者使用了三个比对软件:Tophat2,STAR,HISAT2,BWA。 相应代码抠出来: Tophat2: 继续扣出来运行~ ...
1 比对的是:使用idba_ud拼接的AER314-4raw_data基因组与转录组数据。 2 bowtie2做index(bowtie2使用conda安装) 安装 建索引:bowtie2-build AER314-4_scaffold.fa AER314-4_scaffold.fa 索引目录 3 reads mapping到参考基因组——tophat2软件:基于bowtie2(tophat安装见软件安装) ...
2.序列比对用到tophat2软件,使用tophat软件的优点在于tophat2在将待测序列与参考基因组比对后,会直接生成bam文件,生成的bam文件直接可以给cufflinks构建转录本 mkdir tophat_out#创建一个用tophat比对的输出文件夹forxin~/trim_out/*clean.fastqdoecho$xb=$(echo$x|cut-d"/"-f5|cut-d"-"-f1)mkdir~/top...