转录组RNA-Seq上游分析2020

发布网友 发布时间：2024-10-23 15:14

我来回答

共1个回答

热心网友 时间：2024-11-02 04:26

以下是一份详尽且实用的RNA-Seq上游分析教程的概要，涵盖了从安装配置到结果解读的各个环节。

首先，通过清华大学源安装Miniconda3，执行脚本bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh，安装过程中需确认安装并可能需要手动调整环境变量。
配置完成后，设置镜像源，确保conda环境的正确使用，如需禁用自动激活base环境，可在.condarc文件中进行相应的设置。
创建conda环境，例如python2环境，用于管理软件安装。
conda环境下安装软件，注意conda软件安装位置与常规软件不同，可通过which命令查看。
质量评估方面，FastQ格式是高通量测序的标准，FastQC用于评估文件质量，支持多种文件格式。
使用FastQC时，注意其对不同文件类型的处理和批处理方式，以及常用参数的使用。
通过multiqc综合所有质量评估结果，便于对比分析。
分析内容包括单一碱基占比、测序质量分布、GC含量测定和接头adapter统计，这些指标有助于深入理解数据特性。
接头adapter统计时，通常要求累积频率不超过5%以保证数据质量。
trim_galore用于过滤低质量数据和去除adapter，它的使用需注意适应的python环境和参数设置。
hisat2是RNA-seq比对的常用工具，它支持跨区域比对，且具有高效性。
选择参考基因组时，primary版本不含haplotype信息，适合比对，而gtf文件可以从Ensembl获取。
构建hisat2索引时，可能需要自行处理基因组差异问题。
使用samtools进行sam格式转换、排序和转BAM，以及索引文件管理。
featureCounts用于转录组计数，需注意输入的GTF文件提供基因组特征信息，以及多重overlap的处理策略。
在结果处理阶段，需理解主要参数的使用，例如-g参数用于指定meta-feature，-B和-C选项用于数据筛选。

最后，作者提供了加入微信讨论群或关注微信公众号的途径，以便获取更多生信和统计方面的资源和讨论。