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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 Cutadapt
Cutadapt是一个用于去除高通量测序数据中接头序列和其他杂质序列的工具。在进行RNA-seq、ChIP-seq、miRNA-seq等高通量测序实验时,需要将样本中的核酸片段连接到接头序列上,以便进行测序。然而,这些接头序列在测序后会出现在原始数据中,如果不进行处理,会影响后续的数据分析。 Cutadapt可以方便地去除这些接头序列以及其他低质量或者短小的序列。它支持单端和双端测序数据,可以处理多种类型的接头,包括固定长度的接头、随机接头以及部分匹配的接头。此外,Cutadapt还提供了许多高级功能,如错误率控制、质量过滤、N碱基去除等。 使用Cutadapt的基本步骤如下: 1. 安装Cutadapt:可以通过conda或pip等方式进行安装。 2. 准备接头文件:根据实验设计,准备包含接头序列的文本文件。 3. 运行Cutadapt:使用命令行方式运行Cutadapt,指定输入的原始数据文件、接头文件以及输出文件名等参数。 4. 查看结果:Cutadapt会在运行结束后生成一个统计报告,显示接头去除的情况以及过滤掉的序列数量等信息。 总的来说,Cutadapt是一个强大且易于使用的工具,可以帮助我们更准确地分析高通量测序数据。

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