RNA-seq——一、Linux软件安装

已于 2023-05-03 22:08:20 修改
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分类专栏： 生信学习 文章标签： linux conda 软件安装 生信学习
于 2022-08-19 17:28:40 首次发布
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本文介绍了生物信息学分析中在Linux环境下安装软件的方法，重点讲解了conda安装（包括miniconda安装、设置channels及下载软件）、wget下载安装和pip安装。强调conda的便捷性，同时提供了部分常用生信软件的安装建议，并指出在conda无法安装时如何通过其他途径安装。

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最低0.47元/天 解锁文章
RNA-seq分析：Step1（软件的安装及配置）
沉香best的博客
08-19 3287
好几个月没有跑RNA-seq分析了，为防止遗忘，特整理分析流程于转录组分析专栏。RNA-seq分析是生信分析流程比较入门的操作，常规的分析主要包括差异基因表达分析、GO和KEGG分析和WGCNA分析。一般来说，前两个分析是最为常见的，第三个主要存在于纯转录组分析文章中。本文主要讲述转录组分析的第一步，软件的安装和配置。
转录组系列——RNA-seq数据分析软件的安装
weixin_44560756的博客
12-01 3434
如果有人看，请跳过纯吐槽：最近脑子比较乱，忙的还不是自己喜欢做的东西，还发生了一些事，所以比较丧。之前还给老板保证了若这一年做不出成果就不毕业了，现在想想，只想对自己呵呵。数据还没挖出来，坑倒先挖了一个。反思一下，还是自己太急于求成，对数据理解的不够深，只会跑跑流程，嗯，那就重头来过吧。顺便治治拖延症了，先给自己立个flag：周更！ 环境准备 我的是Mac，自带Unix环境。用Mac终端神器hom...
[linux的RNA-seq公司数据上游处理]——搭建生信环境；熟悉linux系统操作；conda安装、配置及下载软件 /1
weixin_56701701的博客
11-23 1451
网上的资料所用代码，要么是独享服务器要么是数据库的原始文件，就是一开始没有完全适合公司数据上游处理的，直到我看帖子看到吐，也逐渐摸索出最快捷的流程和省时省力的路。#下载conda（conda的作用就像是电脑端的“软件商店”，之后可以在这里相对快速的完成各种软件的下载，需要一次性配置相关的“搜索频道”，这里的网址就是国外的镜像，因为conda官方的很慢）Xshell是一款强大的安全终端模拟软件，可以用在Windows界面下访问远端不同系统下的服务器，从而比较好的达到远程控制终端的目的。
RNA-seq(2)
最新发布
weixin_52380548的博客
04-15 1145
RNAseq:软件安装、数据获取、查看、质控
Linux做RNA-seq上游分析基本流程
Senoh的博客
03-16 5209
本机处理器两核心两线程（多核心多线程在比对时占优），操作系统是Linux，发行版是deepin20.1社区版
_干货 | 一文教会你如何采用Linux系统处理RNAseq测序数据
weixin_39535283的博客
10-18 1049
转录组是指细胞在某一功能状态下转录出来的所有RNA的总和。转录组测序（Transcriptome sequencing）是基于Illumina HiSeq测序平台检测细胞内所有mRNA的一项技术，能够快速获得细胞在某一状态下所有的转录本信息，因而被广泛应用于基础研究、药物研发和临床诊断等多个领域。 在获得原始测序数据（FASTQ文件格式）后，该如何就FASTQ测序文件进行后续分析处理呢？下面...
Linux命令(96)之seq
z19861216的博客
10-07 3619
linux命令之seq介绍
RNA-seq——学习路线、学习经验、实战项目、学习总结
Dzfly
09-12 1487
转录组分析的学习路线、实战项目、学习经验、学习总结。
RNA-seq——二、sra数据下载、fastqc与质量控制
Dzfly
08-21 2242
sra数据下载、fastqc、multiqc、质量控制
RNA-seq——上游分析练习（数据下载+hisat2+samtools+htseq-count）
Dzfly
08-25 2172
写在前面——之前使用的数据是单端测序，但是现在的数据基本都是双端测序。所以又找了个双端测序的例子来练习。之前在单端测序数据中，因为参考基因组注释文件找的不对，所以reads计数没有做好。这次数据质量不错，所以省略了质控和清洗，直接进入主题。由于租的服务器是2核＋8G的，所以在生成sam文件和sort以及htseq-count都花费了大量的时间（四个样本集整整跑了将近一整天）。不过最后结果算是复现出来了，甚是欣慰。
RNA-seq——快速下载SRA数据、解决fq文件中测序质量全为 ‘?‘ 的问题
Dzfly
08-19 2342
写在前面——在学习RNA-seq时，需要从网上下载公开数据集来上手分析，大部分教程都很古老，其中在ncbi中ftp的下载链接已经不存在了，甚至可以直接下载fastq文件。但是，直接下载的fastq文件做fastqc之后结果为一条直线，因为文件里的测序质量都是30，要想下载带正常质量数据的文件需要换一种方法。
RNA-SEQ测序结果分析
07-17
RNA-SEQ测序结果分析，本文档使用B两个BPA样本及两个对照样本，在建库MAPPING完成后，对基因表达进行差异分析
tophat_cufflinks_rnaseq:RNA-Seq 分析流水线
06-09
这个应用程序捆绑了 Bowtie2、Tophat2 和 Cufflinks 来映射 RNA-Seq 读数和量化表达。 这会产生一个包含所有映射读取的和一个包含以 FPKM 值表示的每个基因表达水平的表（每百万映射读取的转录本每千碱基片段）。 袖扣程序的完整输出也输出为 tar 文件，其中还包括每个异构体级别的表达。 该管道不支持新基因或异构体的发现。 读取将仅映射到在输入基因对象中找到的转录本。 这对应于使用“-G”和“--transcriptome-index”选项运行Tophat。 虽然这些选项将始终传递给 Tophat，但应用程序接受修改 Tophat 和 Cufflinks 步骤的进一步选项。 可以在此处找到有关基础程序的源代码和信息的链接： 输入 输入是一个 Reads 类型的 gtables 数组，其中包含 RNA-seq 读数。 这些可以通过运行 Reads Import
PyPI 官网下载 | HTSeq-0.9.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
02-06
资源来自pypi官网，解压后可用。 资源全名：HTSeq-0.9.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
Linux系统 HTSeq在pip中报错；只能在pip3中安装，
Di_ger的博客
11-08 747
对应的pip下进行安装HTSeq, $ pip install HTSeq。>>> import HTSeq #无返回值说明安装成功。本人Linux系统小白一个；最近在安装HTSeq发现问题；发现在python3中对应的pip3进行安装。发现安装不上，并显示此错误；
第二章 RNA-seq一般分析流程全套
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laurelgirl的博客
02-22 3万+
提前申明：该贴参照于https://www.jianshu.com/p/e8cd62ba14fe 标题1. 用conda安装RNA-seq所需要 #启动conda自设环境 conda activate python3 或者用 source activate python3 #安装所需软件(conda可以同时安装多个软件，但是建议初学者还是选择逐一安装，避免出现错误) conda inst...
linux 安装HTSeq
SHMILYRINGPULL的专栏
02-01 1万+
安装HTSeq并不是太难，按照HTSeq安装说明，关键是在我安装好后，导入的时候遇到的很多问题，整理如下： 命令：import  HTSeq  在python 下导入HTSeq 出现如下问题： File "numpy.pxd", line 154, in init HTSeq._HTSeq (src/_HTSeq.c:33259) ValueError: numpy.ndarray
ranseq软件安装
04-01
### RSeQC 软件安装指南 对于 RNA-seq 数据的质量控制 (Quality Control, QC)，RSeQC 是一款常用的工具。以下是基于 Python 2.7 环境下的 RSeQC 安装方法： 通过 `pip` 工具可以直接完成 RSeQC 的安装，命令如下所示[^1]： ```bash pip install RSeQC ``` 如果遇到权限问题，可以在命令前加上 `sudo` 或者使用用户本地模式安装： ```bash pip install --user RSeQC ``` 此外，在 Linux 平台下安装其他 RNA-seq 相关软件时，通常需要解压并移动文件到指定目录。例如 Bowtie2 的安装过程可以通过以下命令实现[^2]: ```bash mv download/bowtie2-2.2.9-linux-x86_64.zip . unzip bowtie2-2.2.9-linux-x86_64.zip ``` 针对 RNA-seq 数据分析的整体流程以及质量评估，可以参考 Ming Tang 提供的项目文档[^5]。该项目提供了详细的 RNA-seq 分析笔记和脚本。 为了进一步验证 FASTQ 文件的数据质量和特性，还可以借助第三方资源了解具体的质控图表解释[^4]。这有助于更直观地判断数据的好坏。 最后，关于重复序列或其他潜在问题，某些特定组学数据分析可能需要用到 Sambamba 和 Picard 等工具来解决扩增带来的偏差[^3]。 ### 示例代码片段 以下是一个简单的 RSeQC 使用案例，展示如何运行其核心功能之一——`geneBody_coverage.py` 来计算基因体覆盖度： ```python from subprocess import run # 假设输入 BAM 文件路径已知 input_bam = "example.sorted.bam" output_prefix = "coverage" command = f"geneBody_coverage.py -i {input_bam} -o {output_prefix}" run(command.split()) ``` #### 注意事项 - 如果系统默认环境为 Python 3.x，则需切换至 Python 2.7 才能成功执行上述安装操作。 - 部分依赖库可能需要额外配置，请确保相关开发包已经安装完毕。 ---
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