如何去除测序数据中的接头和低质量的reads？软件fastx

最新推荐文章于 2024-03-23 14:14:35 发布

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本文介绍了一种使用fastx工具进行测序数据处理的方法。具体步骤为：采用fastx_clipper工具对测序文件SRR306394_1.fastq进行预处理，去除接头序列aAGATCGGAAGAGCACACG，并设置相关参数-l25-d0-Q33等，最终生成处理后的文件SRR306394_1_trimmed.fastq。

http://blog.sciencenet.cn/blog-1509670-914439.html

我是参考上面这个帖子做的

 fastx_clipper -a AGATCGGAAGAGCACACG -l 25 -d 0 -Q 33 -i SRR306394_1.fastq -o SRR306394_1_trimmed.fastq

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去除报错_转录组分析 | 使用trimgalore去除低质量的reads和adaptor

weixin_29093169的博客

12-16

4129

fastx_toolkit去除测序数据中的接头和低质量的reads

dibiao4034的博客

12-08

2176

高通量测序数据下机后得到了fastq的raw_data，通常测序公司在将数据返还给客户之前会做“clean”处理，即得到clean_data。然而，这些clean_data是否真的“clean”呢？首先，我们应该做一下质控。如果质控不合格，就需要一些处理，比如去接头、去除量的reads。（1）去除测序数据中的接头(用到的是fastx_toolkit里面的fastx_clipper工具)：...

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用cutadapt软件来对双端测序数据去除接头

最新发布

07-06

原始测序数据（如FASTQ格式）通常包含一些低质量或污染的读段（reads），这些需要通过一系列预处理流程去除或修正。 ### 去除带接头序列高通量测序过程中，DNA片段在构建文库时通常会连接特定的接头（adapters）...

生物信息学软件_高通量测序技术|生信的发展，常用数据格式及分析软件

weixin_39819152的博客

12-03

2049

WeDiscover发起基因检测技术经典书籍共读活动，第一季共读李金明教授的《高通量测序技术》，今天解读第四章前两节关于生物信息学的发展，常用数据存储格式及分析软件。随着高通量测序技术的快速发展，其已由实验室研究逐步应用于临床。高通量测序检测对临床患者的诊断、治疗及预后判断具有重要的指导意义。高通量测序检测流程可分为实验室操作(称为湿实验)和生物信息学分析(称为干实验)。高通量测序技术离...

FASTX-Toolkit

Doris_xixi的博客

09-11

3665

FASTX-Toolkit介绍背景介绍高通量测序数据下机后的原始fastq文件，包含4行，其中一行为质量值，另外一行则为对应序列，高通量的数据处理首先要进行质量控制，这些过程包括去接头、过滤低质量reads、去除低质量的3’和5’端，去除N较多的reads等，针对高通量测序数据的质控软件有很多，在此介绍质控工具：fastx_toolkit FASTX-Toolkit FASTX-To...

RNA-seq Review：RNA-seq数据分析

cfc424的博客

11-08

1万+

文献：RNA-seq数据分析最佳实践调查本次阅读Genome Biology杂志2016年Online的RNA-seq数据分析方法的Review论文，题目为： A survey of best practices for RNA-seq data analysis 本文翻译来自该文章。 RNA是基因组和蛋白组的中间体，因此转录本的鉴定和定量是重要的生物学问题。该论文综述了RNA-seq项目中相关的各个步骤、每个步骤的局限、和其他组学的整合以及展望。 Note ：从摘要中可以发现本文综述分为两部分（1）现

统计Adapterremoval去除接头占比

07-08

可应用于计算Adapterremoval去除接头后的统计结果

「数据质控」为什么read中会有5'接头

xuzhougeng blog

01-11

1831

通常而言测序的时候是不可能会测到5'接头，因为5'接头属于测序引物，我们测序是从5'到3', 整个插入片段测穿了也就是把3'接头测到而已。测序片段但在建库过程中其实有一定概率会出现引物自连现象，也就是接头后面连着接头。当我们研究miRNA时，由于miRNA-seq长度只有22 nt左右，而测序P5接头序列长度也是这个范围，那么在胶回收的时候，这种短片段就会一起被回收...

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

Trimmomatic对raw reads的去接头赫尔过滤

biolxy的博客

07-22

2948

http://blog.sina.com.cn/s/blog_670445240101kq1r.html

生信工具 | 测序数据质控与过滤 - fqtrim

long_1998的博客

11-11

1097

在这种情况下，只对包含基因序列的读段进行修剪处理，而保留用于标识的条形码读段是有意义的。注意：默认情况下，fqtrim 会查找并修剪每个读数 3'-end 处的 poly-A 和 5'-end 处的 poly-T，因此在不需要自动修剪 poly-A/T 时（如基因组测序），应使用。该程序可接收 FASTA 或 FASTQ 格式的序列数据作为输入（压缩或以 stdin 流的形式），并能以统一的方式处理双端测序读段（即不分隔成对读段，并生成两个不同的成对读段输出文件，可选择压缩）。

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。

trimmomatic参数理解

mai_curious的博客

08-25

3580

trimmomatic的参数理解

Trimmomatic

jiangshandaiyou的博客

08-13

1429

Trimmomatic Trimmomatic 支持多线程，处理数据速度快，主要用来去除 Illumina 平台的 Fastq 序列中的接头，并根据碱基质量值对 Fastq 进行修剪。软件有两种过滤模式，分别对应 SE 和 PE 测序数据，同时支持 gzip 和 bzip2 压缩文件。另外也支持 phred-33 和 phred-64 格式互相转化。 #安装：不建议直接试用conda安装，调用命令时会提醒找不到 TruSeq3-SE wget http://www.usadellab.org/cms/up

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...

三代测序数据下载后如何进行质量控制和预处理？

04-20

<think>好的，我现在需要帮用户解决关于三代测序数据下载后的质量控制和预处理方法的问题。用户之前已经询问过如何下载三代测序数据，现在他们想了解下载后的处理步骤。让我先仔细看看用户的问题和提供的引用内容。首先，用户的问题集中在质量控制（QC）和预处理的方法、工具和流程上。用户提到的引用中提到了Trim Galore、LongQC、Nanoplot、NanoFilt、Porechop、Filtlong等工具。我需要将这些工具整合到回答中，并根据不同的测序平台（如PacBio和Nanopore）来区分处理步骤。接下来，我需要回顾之前对话中的回答，用户之前的问题是关于下载方法，现在则是后续步骤。因此，回答需要结构清晰，分步骤讲解，可能包括质量控制、预处理、工具选择、流程示例和注意事项。用户可能的需求是希望得到一个详细的流程指南，包括具体工具的使用方法和步骤，以及不同平台之间的差异。比如，PacBio的HiFi数据和ONT的长读长数据可能有不同的处理工具和流程。需要确保回答覆盖这些差异，并给出相应的工具推荐。另外，用户提供的引用中提到LongQC适用于长读数据，而Trim Galore可能更适用于短读，但三代测序数据主要是长读，所以可能需要强调专门针对长读的工具。同时，用户引用的3提到了Nanoplot、NanoFilt、Porechop，这些都是针对Nanopore数据的工具，需要详细说明。还要注意引用文献的正确标注，比如用户提供的引用[^1]、[^2]、[^3]，需要对应到回答中的相应部分。例如，Trim Galore是[^1]，LongQC是[^2]，Nanoplot等是[^3]。在组织回答时，可能需要分几个部分：质量控制的必要性、常用工具（分平台）、预处理流程示例、注意事项。每个部分下再细分步骤和工具，并附上代码示例，这样用户能更直观地理解操作步骤。同时，用户可能对批量处理或自动化流程感兴趣，所以可以考虑提及脚本或工作流管理系统，如Snakemake或Nextflow，但要根据引用内容是否有相关工具。如果没有，可能需要避免假设，专注于用户提供的引用中的工具。最后，确保回答中的工具和步骤与用户提供的引用一致，并正确标注引用来源。例如，LongQC是用户提到的第三方工具，而Nanoplot属于Nanopore的分析流程。需要明确这些工具的适用场景和优缺点，帮助用户做出选择。可能还需要检查是否有遗漏的工具或步骤，比如除了质量控制，预处理可能包括过滤、修剪接头、校正等。根据引用内容，Trim Galore处理接头，LongQC做质量控制，NanoFilt进行过滤，Porechop修剪接头，Filtlong过滤长读。需要将这些步骤整合到流程中，并说明顺序。总结来说，回答需要结构清晰，分步骤介绍，结合不同平台，提供具体的命令示例，并正确引用用户提供的资料。同时，预测用户可能需要的进一步问题，如工具比较、流程优化等，为相关问题部分做准备。</think>#### 三代测序数据质量控制与预处理方法指南三代测序数据（如PacBio HiFi、Nanopore）具有长读长特性，但原始数据通常包含接头序列、低质量碱基和测序错误，需通过以下步骤进行质控和预处理： --- ### 一、质量控制（QC）核心步骤 #### 1. **质量评估** - **Nanopore数据** 使用`NanoPlot`生成质量统计图（如读长分布、质量值分布）： ```bash NanoPlot --fastq ont_raw.fastq --loglength -o qc_report ``` 可快速识别低质量读长（如平均质量值<Q7）[^3]。 - **PacBio HiFi数据** 使用`LongQC`进行长读质量分析（无需参考基因组）： ```bash longQC.py sampleqc -x pacbio-raw -o hifi_qc hifi_reads.fastq ``` 自动过滤低准确率的循环一致性测序（CCS）数据[^2]。 #### 2. **数据可视化工具** - `FastQC`（通用工具）： ```bash fastqc ont_raw.fastq -o ./fastqc_report ``` 需结合`MultiQC`整合多份报告： ```bash multiqc ./fastqc_report/ -n merged_report ``` --- ### 二、预处理关键操作 #### 1. **接头与引物去除** - **Nanopore数据**：使用`Porechop`去除测孔特异性接头： ```bash porechop -i ont_raw.fastq -o ont_trimmed.fastq ``` 支持双端接头识别和嵌合读长拆分[^3]。 - **PacBio数据**：使用`Cutadapt`或`ccs`工具（官方工具包）去除引物： ```bash cutadapt -a "PACBIO_ADAPTER=ATCTCTCTCA..." -o hifi_clean.fastq hifi_raw.fastq ``` #### 2. **低质量读长过滤** - **基于质量值**： `NanoFilt`（针对Nanopore）： ```bash cat ont_trimmed.fastq | NanoFilt -q 10 -l 1000 > ont_filtered.fastq ``` `-q 10`表示保留平均质量≥Q10的读长，`-l 1000`保留长度≥1kb的读长[^3]。 - **基于长度与错误率**： `Filtlong`（通用工具）： ```bash filtlong --min_length 1000 --keep_percent 90 --target_bases 1g ont_raw.fastq > filtered.fastq ``` #### 3. **错误校正（可选）** - **自校正流程**： PacBio HiFi数据本身具有高准确性，而Nanopore数据可使用： - `Medaka`（官方推荐）： ```bash medaka_consensus -i ont_filtered.fastq -d reference.fasta -o corrected ``` - `NanoPolish`（依赖比对结果）： ```bash nanopolish variants --consensus polished.fasta -r reads.fastq -b alignments.sam -g genome.fasta ``` --- ### 三、分平台推荐流程 #### **Nanopore数据预处理流程** ``` 原始数据 (ont_raw.fastq) → Porechop（去接头） → NanoFilt（质量过滤） → Medaka/NanoPolish（错误校正） → 输出清洁数据（cleaned.fastq） ``` #### **PacBio HiFi数据处理流程** ``` 原始CCS数据 (hifi_raw.fastq) → Cutadapt（去引物） → LongQC（质量过滤） → 直接用于组装或分析 ``` --- ### 四、注意事项 1. **资源消耗**：三代数据文件体积大（如100X人类基因组约3TB），建议在服务器或集群运行 2. **流程自动化**：使用`Snakemake`或`Nextflow`构建标准化流程，例如： ```python rule filter_nanopore: input: "ont_trimmed.fastq" output: "ont_filtered.fastq" shell: "cat {input} | NanoFilt -q 10 -l 1000 > {output}" ``` 3. **数据完整性校验**：预处理后需重新计算MD5值，确保数据未被意外修改 --- #### 相关工具对比表 | 工具 | 适用平台 | 核心功能 | 优势 | |-------------|------------|------------------------|--------------------------| | **LongQC** | PacBio | 长读质量评估 | 无需参考基因组，低资源消耗 | | **NanoFilt**| Nanopore | 质量与长度过滤 | 无缝集成FastQ流式处理[^3] | | **Medaka** | Nanopore | 基于神经网络的错误校正 | 官方支持，速度快 | ---

如何去除测序数据中的接头和低质量的reads？ 软件fastx

如何去除测序数据中的接头和低质量的reads？软件fastx