RNA-seq数据的比对结果怎么解读?网上有很多人问,这里做一个大致的总结. Hisat2和bowtie2比对后产生的Alignment summary的格式是一样的,如下: Alignment summary When HISAT2 finishes running, it prints messages summarizing what happened. These messages are printed to the "standard error" ("stder…

转录组分析---Hisat2+StringTie+Ballgown使用 (2016-10-10 08:14:45) 转载▼ 标签: 生物信息学 转录组   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_…

hisat2+stringtie+ballgown Posted on 2016年11月25日 早在去年九月,我就写个博文说 RNA-seq流程需要进化啦!http://www.bio-info-trainee.com/1022.html ,主要就是进化成hisat2+stringtie+ballgown的流程,但是我一直没有系统性的讲这个流程,因为我觉真心木有用.我只用了里面的hisat来做比对而已!但是群里的小伙伴问得特别多,我还是勉为其难的写一个教程吧,你们之间拷贝我的代码就可以安装这些软…

HISAT2+StringTie+Ballgown安装及使用流程 2015年Nature Methods上面发表了一款快速比对工具hisat,作为接替tophat和bowtie的比对工具,它具有更快的比对速度和更高的比对率,最近把这个流程走完一遍,感觉优势还是很明显的. 一.HISAT2: 1.下载安装: hisat2下载地址:ftp://ftp.ccb.jhu.edu/pub/infphilo/hisat2/downloads/hisat2-2.1.0-Linux_x86_64.zip his…

HISAT2,StringTie,Ballgown处理转录组数据 本文总阅读量次2017-05-26 HISAT2,StringTie,Ballgown处理转录组数据思路如下: 数据质控 将RNA-seq的测序reads使用hisat2比对 samtools将sam文件转成bam,并且排序,为下游分析做准备 stringtie对每个样本进行转录本组装 stringtie 将所有样本的转录本进行合并 注意:此处的mergelist.txt是自己创建的 计算表达量并且为Ballgown包提供输入文件…

原文网址: http://blog.biochen.com/archives/337 HISAT2是TopHat2/Bowti2的继任者,使用改进的BWT算法,实现了更快的速度和更少的资源占用,作者推荐TopHat2/Bowti2和HISAT的用户转换到HISAT2.官网:https://ccb.jhu.edu/software/hisat2/index.shtml HISAT2安装 下载HISAT2-2.0.1,并解压: unzip hisat2-2.0.1-beta-Linux_x86_64…

功能: 用于有参考基因组存在的比对工具(适用于whole-genome, transcriptome, and exome sequencing data) 用法: hisat2-build [options]* <reference_in> <ht2_base> hisat2 [options]* -x <hisat2-idx> {-1 <m1> -2 <m2> | -U <r> | --sra-acc <SRA access…

------------------------------------------ 安装fastqc--------------------------------------------------- 1)下载:http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/download.html 2) ------------------------------------------ 安装tophat------------------------…

文献编号:19Mar - 11 2019年04月23日三读,会其精髓: 相信这种方法的话,那么它的精髓是什么,如何整合出这个core gene set. 首先要考虑样本的选择,样本里是否存在明显的分层? 2019年04月01日再读:精读: 已经发现我的data没法在PCA里有明显的规律:应该可以直接从bulk RNA-seq里获取有价值的信息,那么single cell到底有什么优势呢?回答:单细胞的数据是必须的,它可以把core genes锚定到case-control pseudotime,…

作业要求: 实现这个功能的软件也很多,还是烦请大家先自己搜索几个教程,入门请统一用htseq-count,对每个样本都会输出一个表达量文件. 需要用脚本合并所有的样本为表达矩阵.参考:生信编程直播第四题:多个同样的行列式文件合并起来 对这个表达矩阵可以自己简单在excel或者R里面摸索,求平均值,方差. 看看一些生物学意义特殊的基因表现如何,比如GAPDH,β-ACTIN等等. [1]安装计数软件:htseq-count # conda安装 $ conda install -c bioconda…