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转录组数据介绍

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 转录组数据介绍 HISAT2
HISAT2是一个高效率,高精度的比对工具,主要用于将RNA测序数据比对到参考基因组上。它是Hierarchical Indexing for Spliced Alignment of Transcripts (HISAT)的升级版本,由哈佛大学的Doench等人开发。 HISAT2的主要特点包括: 1. 高速:HISAT2采用了分层索引结构和种子链算法,大大提高了比对速度。 2. 高精度:HISAT2能够准确地识别出剪接位点,提高比对精度。 3. 支持多种格式:HISAT2支持FASTA、BAM等多种格式的输入文件。 4. 处理大量数据:HISAT2可以处理大量的RNA测序数据,适合大规模的研究项目。 使用HISAT2进行RNA-seq数据分析的基本步骤如下: 1. 下载和安装HISAT2软件。 2. 准备参考基因组和注释文件。 3. 使用HISAT2-build命令构建索引文件。 4. 使用HISAT2-align命令将RNA-seq reads比对到参考基因组上,生成SAM或BAM格式的比对结果文件。 5. 使用samtools等工具对BAM文件进行排序和索引。 6. 使用featureCounts等工具统计每个基因的表达量。 总的来说,HISAT2是一个强大的RNA-seq数据分析工具,它为生物学家提供了快速,准确地分析RNA-seq数据的能力。

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