how_are_we_stranded_here：检测RNA-Seq数据链特异性

how_are_we_stranded_here：检测RNA-Seq数据链特异性

how_are_we_stranded_here Check strandedness of RNA-Seq fastq files 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/how/how_are_we_stranded_here

项目介绍

在RNA-Seq数据分析中，链特异性（strandedness）是一个关键因素，它决定了RNA转录本的方向性。当我们获取的RNA-Seq数据中，实验方法中省略了文库构建或链特异性信息时，可能会对后续分析造成困扰。这时，how_are_we_stranded_here开源项目便显得尤为重要。该项目是一个Python包，用于测试RNA-Seq fastq文件的链特异性，确保在数据分析过程中使用正确的链特异性设置。

项目技术分析

how_are_we_stranded_here项目基于以下几个关键技术和工具构建而成：

• Kallisto：一个快速的RNA-Seq定量工具，本项目使用了其0.44.x版本，用于生成转录本索引并对读段进行pseudoalignment。
• Python：项目要求Python版本至少为3.6.0，以支持各种数据处理和脚本运行。
• RSeQC：一个用于RNA-Seq质量控制的项目，其中的infer_experiment.py脚本用于推断链特异性。

项目及技术应用场景

在实际应用中，how_are_we_stranded_here可以用于以下场景：

1. 数据验证：在RNA-Seq数据分析的早期阶段，验证数据的链特异性，确保后续分析正确无误。
2. 方法纠正：如果在实验方法中遗漏了链特异性信息，可以使用本项目进行推断，从而纠正后续的分析设置。
3. 数据质量监控：通过对链特异性的检测，评估数据质量，为后续的数据清洗和标准化提供参考。

项目特点

how_are_we_stranded_here具有以下显著特点：

• 易于安装：通过简单的pip命令即可完成安装，易于集成到现有工作流程中。
• 用户友好：命令行界面简洁，参数设置直观，便于用户快速上手。
• 准确性：利用Kallisto和RSeQC的强大功能，提供准确的链特异性推断结果。
• 可扩展性：项目结构清晰，便于后续开发或集成其他功能。

安装与使用

安装how_are_we_stranded_here非常简单，只需在终端执行以下命令：

pip install how_are_we_stranded_here

使用时，你需要提供一个GTF转录本注释文件、转录本fasta文件以及一对fastq读段文件。以下是基本的使用方法：

check_strandedness --gtf Yeast.gtf --transcripts Yeast_cdna.fasta --reads_1 Sample_A_1.fq.gz --reads_2 Sample_A_2.fq.gz

输出结果

check_strandedness命令会打印出由infer_experiment.py分析得到的结果，以及关于链特异性的解释。输出示例可能如下：

checking strandedness
Reading reference gene model stranded_test_WT_yeast_rep1_1_val_1_1/Saccharomyces_cerevisiae.R64-1-1.98.bed ... Done
Loading SAM/BAM file ...  Total 20000 usable reads were sampled
This is PairEnd Data
Fraction of reads failed to determine: 0.0595
Fraction of reads explained by "1++,1--,2+-,2-+": 0.0073 (0.8% of explainable reads)
Fraction of reads explained by "1+-,1-+,2++,2--": 0.9332 (99.2% of explainable reads)
Over 90% of reads explained by "1+-,1-+,2++,2--"
Data is likely RF/fr-firststrand

此输出结果提供了关于数据链特异性的重要信息，有助于用户做出正确的分析决策。

工作原理

check_strandedness.py脚本通过一系列命令检查读段在转录本上映射后的方向。首先，它创建或使用一个预制的转录本索引。然后，它将部分读段映射到转录本上，并使用Kallisto的--genomebam参数生成伪比对到基因组上的BAM文件。最后，它运行RSeQC的infer_experiment.py脚本来检查第一对和第二对读段在转录本链上的比对方向，并输出数据的链特异性。

在当今的RNA-Seq数据分析领域，how_are_we_stranded_here无疑是一个非常有价值的工具，它不仅可以帮助研究人员避免分析过程中的常见错误，还可以提高数据处理的效率和准确性。通过其简洁的界面和强大的功能，how_are_we_stranded_here已经成为许多生物信息学研究人员的首选工具。

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