转录组分析之 Trimming对reads进行处理

最新推荐文章于 2025-09-27 12:45:15 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-27 12:45:15 发布 · 1.9k 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#转录组分析

本文介绍了一个Perl脚本TrimmingReads.pl的使用方法，该脚本用于处理NGS数据中的FASTQ文件，通过设定质量阈值(q)和最小长度(n)来过滤低质量的reads。示例展示了如何运行此脚本并指定输入输出文件。 
nohup perl /home/lixiangyong/software/NGSQCToolkit_v2.3.3/Trimming/TrimmingReads.pl -i Sample_1R_20160524_GTCCGC_L001_R1.fastq_filtered -q 30 -n 50 -o Sample_1R_20160524_GTCCGC_L001_R1.fastq_filtered_trm &


参数结构参见

perl TrimmingReads.pl -i data/s1.fq -q 30 -n 50 -o data/tmp.fq


算法（一）截取reads的算法
生信了
10-18 2211
原创：hxj7 关键词：phred; trim; mott; NGS（二代测序）分析的起点往往是fastq文件。fastq文件其实就是一条条的记录，每个记录包含4行。其中比较重要的是第二行和第四行：第二行是测序得到的碱基序列，第四行是每个碱基相应的测序质量，测序质量越高代表该碱基被测错的概率越低，反之越高。 正因为二代测序是有一定的错误率的，所以我们在进行下游分析之前，常常要对fastq文件中的r...
RNA-seq：转录组数据分析处理（上）
热门推荐
super_qun的博客
01-26 5万+
RNA-seq：转录组数据分析处理 一、流程概括 RNA-seq的原始数据（raw data）的质量评估 raw data的过滤和清除不可信数据（clean reads） reads回帖基因组和转录组（alignment） 计数（count ） 基因差异分析（Gene DE） 数据的下游分析 二、准备工作 学习illumina公司测序原理 测序得到的fastq文件 注释文件和基因组文件的准备...
转录组入门(6)： reads计数
weixin_34143774的博客
07-21 2384
要求 实现这个功能的软件也很多，还是烦请大家先自己搜索几个教程，入门请统一用htseq-count，对每个样本都会输出一个表达量文件。 需要用脚本合并所有的样本为表达矩阵。参考：生信编程直播第四题：多个同样的行列式文件合并起来 对这个表达矩阵可以自己简单在excel或者R里面摸索，求平均值，方差。 看看一些...
转录组分析中Trimmomatic和Trim_galore详细使用说明（2） Trim_galore
lazymark2的博客
08-05 6576
Trim_galore 实际上是个套皮的Cutadapt和Fastqc，主要都是用Perl写的。 优劣势分析 优势： 1、安装和使用都非常简单； 2、代码较短 3、参数更直观，不用去死记硬背 4、默认下paired和unpaired，运行速度较快 劣势： 1、可调参数较少 除此之外，trim_galore还有一个特色就是可以对RRBS（Reduced Representation Bisulfite Sequencing， DNA甲基化测序）构建的文本库进行相应的质控，比如“–rrbs” 参数对于 RRBS
【随笔】固态硬盘数据删除无法恢复（开启TRIM），注意数据备份
风高秋月白，雨霁晚霞红
02-26 4847
固态硬盘GC与TRIM.
转录组之序列剪切（Trimmomatic）[学习笔记通俗易懂版]
qq_74093550的博客
07-06 5031
序列剪切（sequence trimming）是在测序数据分析中的一项预处理步骤，其目的是去除低质量的碱基和噪音，以提高数据的质量和准确性。
（有参考基因组）植物转录组分析之一数据处理
biolxy的博客
07-03 7797
1，拿到测序结果，（批量）解压得到 Sample_1R_20160524_GTCCGC_L001_R1.fastSample_1R_20160524_GTCCGC_L001_R2.fastq 注：该文件是双向测序所得的结果，所以有1,2之分 2，（有参考基因组）清理reads  nohup perl /home/Software/NGSQCToolki
10、生物信息学实践：外显子组测序与转录组分析
最新发布
ios99的博客
09-27 38
本文介绍了生物信息学中外显子组测序与转录组分析的基本流程与关键方法。在外显子组测序部分，重点讲解了SNV的识别、注释及使用IGV进行可视化；在转录组分析部分，系统阐述了RNA-Seq数据的质量控制、读长对齐、表达量定量及差异表达分析，并结合安格斯牛与婆罗门牛的实际数据展示了完整分析流程。文章还总结了常用工具与分析步骤，并展望了多组学整合、单细胞测序和人工智能在生物信息学中的未来应用。
从Fastq文件开始的转录组上下游分析 -上
Mirai233的博客
08-27 1863
对转录组fastq数据进行处理
转录组分析数据质控
ALPH_的博客
02-18 1301
转录组分析数据质控
论文研究-一种针对NVM芯片参数Trimming流程的 优化 .pdf
08-18
一种针对NVM芯片参数Trimming流程的 优化，袁翔，郭筝，随着半导体技术的不断发展，大规模乃至超大规模集成电路都已经得到了普遍应用。但在芯片设计、生产、测试及封装的过程中，各种形
转录组数据分析——从前期质量控制到mapping
biolxy的博客
07-29 2万+
1，拿到原始数据后，首先用软件 FastQC 看一下数据质量 得到html文件，打开后如图 如图红叉部分是我们进行质量控制的关键，如Per base sequence content，现在是这样的 此处需要处理，方法是trim掉前15bp。 又如Adapter Content，现在是这样 需要去接头 2，clear reads ，处理reads不是一步完成，正对
fastq文件预处理（fastp和multiqc）
weixin_43927366的博客
03-23 4018
multiqc ..代表在当前文件夹生成报告--outdir(-o): 在指定的输出目录中创建报告。--title(-i): 报告标题。作为页面页眉打印，如果没有特别指定，则用于文件名。
fastp--QC质控参数
qq_42962326的博客
09-18 6182
Fastp filter out bad reads (too low quality, too short, or too many N…) 对每一个序列的头部或尾部,计算滑动窗内的质量均值，并将均值较低的子序列进行切除 trim all reads in front and tail 对所有reads 头部和尾部进行裁剪 cut adapters. Adapter sequence...
NGS数据的质量评估和reads的处理
SHMILYRINGPULL的专栏
07-02 2万+
转自：http://www.hzaumycology.com/chenlianfu_blog/?p=1456 1. 基因组测序和转录测序的NGS数据处理策略 从测序公司拿到数据后，首先需要对数据进行预处理，主要分两步走： 1.1 QC(reads的质量控制) Quality Control,即过滤低质量reads,低质量的reads有如下几种： 含有Primer/Adap
测序数据中的接头序列
大甘的博客
10-12 2781
去除测序数据中的接头序列（adapter trimming）是数据分析的第一步，确保后续结果准确。Illumina平台使用的接头包括P5和P7序列，它们可连接到测序芯片上的引物，并且还可能嵌入**索引序列（barcode）**以区分不同样本。，这种接头连接到DNA片段两端，将其环化，使之成为一个闭合环，便于PacBio的单分子实时（SMRT）测序。：支持多种测序平台，内置Illumina接头数据库，可同时去除低质量碱基。其接头设计支持单端测序或双端测序，并与Ion PGM芯片上的引物结合。
一文了解Trimmomatic及使用方法
weixin_47195452的博客
12-18 2442
是 Trimmomatic 利用 PE 测序进行短接头序列去除的典范，如果文库插入片段比测序读长短，利用正反向测序 reads 中一段碱基可以完全反向互补的特点，将两个接头序列与 reads 进行比对，同时两条 reads 之间也互相比对，可以将 3' 末端哪怕只有 1bp 的接头序列都可以被准确去除，相对 B 模式去除接头污染更彻底。contig50也大大增加。：测序过程中，序列的质量通常不均匀，Trimmomatic 可以根据用户指定的阈值进行质量过滤，去除低质量的序列，提高数据的可靠性。
浅谈SSD Trim（Data set management）
ingram专栏
11-19 2360
1. 写trim bitmap时需要先下刷bitmap再去更新L2P table， 不然在spor起来后会读到老数据。即trim completion 回了之后要保证是unmap的，就需要立即下刷trim bitmap，不然spor起来之后就会读到未trim之前的数据。 ...
trimmomatic 去接头，处理reads
biolxy的博客
07-21 9180
nohup java -jar /home/lixiangyong/software/Trimmomatic/trimmomatic-0.36.jar PE -threads 2 -phred33 ./Sample_hua_20160524_CGTACG_L001_R1.fastq ./Sample_hua_20160524_CGTACG_L001_R2.fastq Sample_hua_2016
megahit批量运行组装宏转录组的脚本
12-18
Megahit是一款高效的单细胞基因组组装工具，主要用于处理高通量测序数据，特别是对于单细胞转录组测序的数据。它并不直接提供用于批量运行组装宏转录组脚本的功能，因为宏转录组通常涉及大规模的异质样本分析和预处理步骤，这可能包括数据质量控制、转录本拼接、表达量估计等。 在使用Megahit进行宏转录组分析时，你可能会需要将一些常见的脚本如fastq质控、adapter trimming、转录组拼接（例如使用Trinity、Hisat2或STAR）、以及转录本计数（如featureCounts或HTSeq）组合起来，并通过批处理系统（如bash脚本、Python的Pandas DataFrame操作，或者是专门的工作流管理工具如Snakemake或Galaxy）进行自动化调度。 以下是使用Python简单示例来批量运行这些脚本： ```python import os # 假设你有目录结构如下 sample_list = ['sample1', 'sample2', 'sample3'] base_dir = '/path/to/data' # 创建一个函数来运行单个样本的脚本 def run_sample_script(sample): fastqc_cmd = f"fastqc {os.path.join(base_dir, sample, 'raw_data', '*.fastq.gz')}" trimming_cmd = f"trimgalore ... {os.path.join(base_dir, sample)}" assembly_cmd = f"megahit ... -i trimmed_reads/{sample}_trimmed.fastq.gz" # 执行命令 os.system(fastqc_cmd) os.system(trimming_cmd) os.system(assembly_cmd) # 批量运行所有样本的脚本 for sample in sample_list: run_sample_script(sample) #
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值