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转录组

1 转录组数据介绍 1.1 转录组定义 1.2 RNA测序技术 1.2.1 mRNA-seq 1.2.2 long-read RNA-seq 1.3 转录组数据类型和格式 1.3.1 FASTQ文件 1.3.2 BAM/SAM文件 1.3.3 BED/GTF/GFF文件 2 生物信息学基础 2.1 基因组注释 2.2 生物统计学基础 2.3 R语言编程基础 2.4 Python编程基础 3 转录组数据预处理 3.1 转录组数据质量控制 3.1.1 fastQC 3.1.2 MultiQC 3.2 转录组数据剪接和过滤 3.2.1 Trimmomatic 3.2.2 Cutadapt 3.3 转录组数据比对 3.3.1 HISAT2 3.3.2 STAR 3.3.3 Bowtie2 3.4 比对结果评估 3.4.1 Qualimap 3.4.2 RSeQC 4 转录本组装与定量 4.1 转录本组装 4.1.1 Cufflinks/Cuffmerge/Cuffdiff 4.1.2 StringTie 4.2 转录本定量 4.2.1 HTSeq-count 4.2.2 featureCounts 4.3 差异表达分析 4.3.1 DESeq2 4.3.2 edgeR 4.3.3 limma-voom 5 功能富集分析 5.1 GO富集分析 5.2 KEGG通路富集分析 5.3 Reactome通路富集分析 6 转录组其他高级分析 6.1 转录组之时间序列分析 6.2 转录组之稳健性分析 6.3 转录组之协作网络分析 6.4 转录组之热图、火山图、PCA等可视化工具 7 转录组实例研究 7.1 已发表论文解析 7.2 自己的数据实践操作 8 转录组数据库资源 8.1 SRA 8.2 GEO 8.3 ArrayExpress 8.4 ENSEMBL 8.5 STRING
首页 教程 转录组 BAM/SAM文件
BAM和SAM是两种常用的基因组序列比对文件格式。 1. SAM(Sequence Alignment/Map):这是一种文本格式的文件,用于存储生物序列比对结果。每个SAM记录包含一条比对信息,包括参考序列名、比对起始位置、比对的CIGAR字符串、比对质量分数、读段序列、以及一些其他的信息如Mate信息等。由于SAM文件是文本格式,因此可以很容易地进行查看和编辑,但其体积较大,不适合大数据量的处理。 2. BAM(Binary Alignment/Map):这是SAM文件的一种二进制形式,其内容与SAM文件完全相同,只是以一种更紧凑的形式存储,大大减小了文件的大小。BAM文件通常需要通过专用的工具进行查看和编辑,但其读取速度远快于SAM文件,更适合大数据量的处理。同时,BAM文件还可以进行索引,使得在大基因组中快速定位到某个区域成为可能。 总的来说,SAM和BAM文件都是用于存储基因组序列比对结果的重要文件格式,根据实际需求选择使用哪种格式即可。

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