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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 Bowtie2
Bowtie2是一个非常强大的短序列比对工具,主要用于将短读序列(如Illumina测序产生的reads)比对到参考基因组上。它是Bowtie的升级版,提供了更快的速度和更高的准确性。 Bowtie2的工作流程主要包括以下步骤: 1. **索引构建**:首先,需要为参考基因组构建一个索引。这个过程会将参考基因组分割成多个小片段,并为每个片段生成一个索引,以便后续的快速搜索。 2. **序列比对**:然后,使用构建好的索引将短读序列比对到参考基因组上。Bowtie2采用了一种称为“seed-and-extend”的策略,先找到一些匹配的“种子”位置,然后再逐渐延伸比对区域,以提高比对的准确性和效率。 3. **结果输出**:最后,Bowtie2会输出比对的结果,包括每个read在参考基因组上的比对位置、比对质量等信息。 相比于其他的比对工具,Bowtie2有以下几个优点: - **速度快**:Bowtie2采用了高效的算法和数据结构,使得它能在短时间内处理大量的短读序列。 - **准确性高**:通过灵活的比对参数设置,Bowtie2可以在速度和准确性之间进行权衡,满足不同的研究需求。 - **功能强大**:除了基本的比对外,Bowtie2还支持许多高级功能,如局部比对、end-to-end比对、敏感性比对等。 因此,Bowtie2被广泛应用于基因组学、转录组学、表观基因组学等各种生物信息学研究中。

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