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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 Qualimap
Qualimap是一款用于评估和可视化高通量测序数据的质量的软件工具。它能够对多种类型的测序数据进行质量控制,包括全基因组测序、全外显子测序、ChIP-seq、RNA-seq等。 Qualimap的主要功能包括: 1. 测序深度分布:可以显示整个基因组或特定区域的测序深度分布情况,有助于评估测序覆盖度是否均匀。 2. 序列质量评估:可以提供关于测序错误率、GC含量、碱基质量分布等信息,帮助用户了解测序数据的整体质量。 3. 功能注释:可以将测序数据与已知的基因组特征(如基因、转录本、CpG岛等)进行比对,以评估测序数据在这些特征上的覆盖情况。 4. 特定类型的数据分析:对于某些类型的测序数据(如RNA-seq),Qualimap还可以提供一些特定的分析结果,例如表达水平分布、剪接变异分析等。 5. 可视化:Qualimap提供了丰富的可视化功能,包括直方图、热图、散点图等,可以帮助用户更直观地理解测序数据的质量和特性。 使用Qualimap,研究人员可以更好地理解和评价他们的测序数据,从而做出更好的实验设计和数据分析决策。

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