【生信】联合使用 vsearch+usearch11+QIIME 处理双端测序数据

本文介绍了一种结合vsearch、usearch11和QIIME1.9处理16S rRNA双端测序数据的方法,旨在充分利用各工具优势。该流程输入双端测序数据,最终产出OTU丰度表和系统发育树。

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使用 vsearch+usearch11+QIIME 处理双端测序数据


上文说到,使用Vsearch、Usearch、QIIME均可以处理双端测序数据。这里为了充分利用每个工具的优点,开发了一个使用vsearch、usearch11和QIIME1.9的16S rRNA数据处理工具。输入双端测序数据,最终得到OTU丰度表以及相关的系统发育树。

#!/bin/bash

### 使用 vsearch+usearch11+QIIME 处理双端测序数据
### 目标 OTU表和注释信息

## 目录
# temp/: 临时文件目录
# res/: 结果文件目录
# data/:双端测序数据集
# database/:参考数据库
# err/: 错误信息
# log/: 操作日志

## 文件
HOME=$HOME/Lab_2		### 操作空间
temp=${HOME}/temp2	   	### 临时文件存放目录
res=${HOME}/res2		### 结果文件存放目录
data=${HOME}/seq		### 测序数据存放位置
refdb=${HOME}/database		### 参考测序数据库
err=${HOME}/err2		### 错误信息
log=${HOME}/log2		### 日志信息


########################################################################################### 
# 实验准备                                                                     
<think>嗯,用户之前问过关于CK+物医药领域的含义,现在又问了“ck+处理上面意思”。首先需要确定这里的“处理”指的是什么,可能是指息学中的数据处理方法,或者某种特定的分析流程。 首先回顾之前的回答,CK+物医药领域有两种常见含义:细胞角蛋白阳性和肌酸激酶升高。但用户现在提到的是“”,即息学,所以需要从息学的角度考虑CK+可能的含义。 可能在息学中,CK+并不是常见的术语,但可能有以下情况: 1. CK+作为数据集或数据库的名称,比如某个公共数据库里的名称。 2. 数据处理中的某种步骤或方法,比如对CK+标记的数据进行分析。 3. 可能与之前的细胞角蛋白阳性相关,例如在单细胞测序或肿瘤基因组学中,用CK+标记上皮来源的细胞或肿瘤细胞,进行后续分析。 需要验证是否存在这样的用法。比如,查一下是否有名为CK+数据库或工具,或者在文献中是否有CK+处理的具体案例。比如,在单细胞分析中,可能会用CK+来筛选上皮细胞,排除免疫细胞(通常CD45+)。这时候的数据处理可能包括基于CK表达量的细胞分选或注释。 另外,用户可能将CK+误写,或者有其他缩写,需要确认是否有拼写错误。例如,是否有Ck+或者CK plus之类的工具。 如果找不到明确的定义,可能需要进一步询问用户是否有上下文或具体领域,但根据之前的对话,用户可能指的是基于细胞角蛋白阳性的息学处理,比如在肿瘤数据分析中利用CK+标记进行细胞类型识别或数据过滤。</think>在息学()中,“**CK+处理**”通常与 **细胞角蛋白阳性(Cytokeratin Positive, CK+)** 数据的分析相关,尤其是在 **肿瘤单细胞测序、循环肿瘤细胞(CTC)研究或空间转录组学** 中。以下是其常见含义和分析方法: --- ### **1. CK+处理的核心意义** - **定义**:通过息学方法,筛选或注释表达细胞角蛋白(CK)的细胞(如上皮细胞或肿瘤细胞),排除非目标细胞(如白细胞、间质细胞等)。 - **应用场景**: - **单细胞测序**:从混合细胞群中分离出 CK+ 的肿瘤细胞或上皮细胞。 - **循环肿瘤细胞(CTC)分析**:识别血液中稀少的 CK+ 肿瘤细胞,用于癌症早筛或转移监测。 - **肿瘤微环境研究**:区分肿瘤细胞(CK+)与免疫细胞(CD45+)、成纤维细胞等。 --- ### **2. 分析中的关键步骤** #### (1)**数据处理** - **标记基因筛选**:选择 CK 基因家族(如 *KRT8*、*KRT18*、*KRT19*)作为 CK+ 细胞的标志物。 - **阈值设定**:根据表达量或归一化值(如 log2CPM、TPM)定义 CK+ 细胞(例如:表达量 > 某阈值)。 #### (2)**细胞分选与注释** - **单细胞数据**:利用 Seurat、Scanpy 等工具,通过聚类和差异表达分析标记 CK+ 细胞群。 ```python # 示例代码(Scanpy):筛选 CK+ 细胞 import scanpy as sc adata = sc.read("single_cell_data.h5ad") ck_genes = ["KRT8", "KRT18", "KRT19"] adata.obs["CK+"] = adata[:, ck_genes].X.sum(axis=1) > threshold ``` #### (3)**下游分析** - **肿瘤异质性研究**:比较 CK+ 细胞与 CK- 细胞的突变谱、通路活性差异。 - **空间转录组学**:定位 CK+ 细胞在组织中的分布,分析其与微环境的相互作用。 --- ### **3. 注意事项** - **标志物特异性**:需结合其他标记(如 *EPCAM*、*CDH1*)避免假阳性。 - **批次效应**:不同样本或平台的 CK 表达量需标准化处理。 - **低丰度细胞**:CTC 或微小残留病灶(MRD)中 CK+ 细胞稀少,需高灵敏度算法(如 Cell Ranger、MARS-seq)。 --- ### **4. 典型工具与数据库** - **工具**:Cell Ranger(10x Genomics)、CellBender(去除背景噪声)、Scater(质控)。 - **数据库**: - Human Protein Atlas(查询 CK 基因表达谱) - TCGA(肿瘤 CK 表达与临床预后关联分析)。 --- 若涉及具体技术细节(如算法或流程),可提供更多背景息以便进一步解答!
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