零基础小白笔记4 | 数据质控报告全解读

最新推荐文章于 2024-10-15 09:33:13 发布
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#笔记

本文详细介绍了ChIP-seq实验的数据预处理过程，包括网页报告的解读、基本信息（如Encoding、序列数量和质量）、测序质量统计（每个碱基、尾部和序列级别的）、GC含量分布、N值和接头比例等指标的检查。确保了高质量测序数据用于后续分析。

❀前言：（书接上回）

零基础小白笔记1 | ChIP-seq原理、操作流程、分析流程

零基础小白笔记2 | 数据与样本信息处理

零基础小白笔记3 | 数据处理与质控

一、全局观赏：

（1）网页版报告左侧会summary，合格的是绿色的√，而警告是！，不合格是红色的× ；

（2）一般来说需要注意不合格的信息；

二、基本信息：

（1）Encoding指测序平台的版本和相应的编码版本号；

（2） Total Sequences记录了输入文本的reads的数量；Total Bases记录了输入数据的碱基数；

（

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NGS数据分析实践：05. 测序数据的基本质控 [1] - FastQC
hucy_Bioinfo
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一般我们可以从如下几个方面来分析测序数据质量： read各个位置的碱基质量值分布 (Per base sequence quality) 碱基的总体质量值分布 (Per sequence quality scores) read各个位置上碱基分布比例 (Per base sequence content) GC含量分布 (Per sequence GC content) read各位置的N含量 (Per base N content) read是否还包含测序的接头序列 (Adapter Content)
RNA-seq图表分析
weixin_45044758的博客
08-03 1万+
质量测序 基于 fastqc 快速地对测序数据进行质量评估,得到两个文件，一个是html的网页文件，一个是zip压缩文件。html文件就是我们质量评估的报表。 序列测序质量统计 此图中的横轴是测序序列第1 个碱基到第151个碱基，纵轴是质量得分，即20表示0.01的错误率，30表示0.001的错误率。图中红线表示中值，图中蓝色的细线是各个位置的平均值的连线 每条序列的测序质量统计 序列长度为151bp，那么这151个位置每个位置Q值的平均值就是这条reads的质量值。图中的横轴0-40表示Q值
生信学习笔记：测序数据质控
twocanis的博客
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文章目录测序数据质控1.原始数据统计2.质控数据统计 测序数据质控 Illumina 测序属于第二代测序技术，单次运行能产生数十亿级的reads，如此海量的数据无法逐个展示每条read的质量情况；运用统计学的方法，对所测序列进行统计和质控，可以从宏观上直观地反映出样本的文库构建质量和测序质量。 1.原始数据统计 1）原始数据获得 Illumina 平台通过将测序图像信号经CASAVA碱基识别(Base Calling)转换成文字信号，并将其以 fastq 格式储存起来作为原始数据。根据index序列区
有关数据质量控制
weixin_33921089的博客
12-01 173
早上联系到林同学，这厮除了骄傲地告诉俺他的论文答辩社会实践各等成绩校三好等破事外，重点知道了他目前在做关于数据质量控制的研究，并且下决心搞出点成绩。他的课题正好和俺目前做的事非常相似，我也是一有时间就想啊想，可惜没有他那样的学术环境，琢磨出的东西毕竟没有他写的有条理。 数据质量不高，有人简单地以为数据是错误的，数据不可用。其实数据质量问题...
数据质量报告的数据质量风险与控制
AI天才研究院
12-28 1502
1.背景介绍 数据质量报告是在数据分析、数据挖掘和机器学习等领域中的一个重要环节。在数据科学和人工智能领域，数据质量报告可以帮助我们了解数据的质量，并根据数据质量来制定相应的数据质量控制措施。在本文中，我们将讨论数据质量报告的数据质量风险与控制。 数据质量报告的主要目的是为了评估数据的质量，并根据数据质量来制定相应的数据质量控制措施。数据质量报告可以帮助我们了解数据的质量问题，并根据数据质量问...
零基础小白笔记5 | 数据清洗与再次质控
tmrtmr___的博客
12-26 1141
-phred33：表示测序平台使用的Phred quality score，phred33对应(Sanger/Illumina 1.9+ encoding)，-phred64对应(Illumina 1.5 encoding) 【还记得质控报告的基本信息那个框框吧，对的，就是在那看】-q：即--quality: 指定最小的质量值，低于该值的序列将被去除，默认为20，本分析设为25；--length：指定最小的序列长度，短于该长度的序列将被去除，默认为20；-o：即--outdir，用于指明输出路径；
零基础小白笔记9 | 使用macs2进行调峰
tmrtmr___的博客
01-09 4200
是一个用于存储基因组测序数据的文件，通常包含控制样本的信号强度或测序深度的信息，包含了对应于基因组上每个位置的控制样本的测序信号值，可以转换为bw文件进一步可视化；1.macs2是一个用于分析染色质免疫共沉淀（ChIP-seq）数据的工具，它可以用来识别转录因子结合位点和组蛋白修饰位点，是由刘小乐实验室开发的一款在ubuntu上运行的专门处理CHIP-Seq数据的下游软件；1.macs2 bdgcmp是 MACS2 工具集中的一个命令，用于比较两个信号文件（如测序峰值调用的结果）之间的差异。
零基础小白笔记1 | ChIP-seq原理、操作与分析流程
tmrtmr___的博客
12-23 4103
（4）序列对比：使用bowtie2进行mapping，也就是与参考基因组序列进行比对，得到sam文件，后使用samtools进行排序得到bam文件；（8）数据分析：对测序得到的数据进行分析，包括序列比对、峰识别、富集区域的标定等步骤，以得到蛋白质与染色质相互作用的信息，如蛋白质结合位点、染色质富集区域等。（3）然后通过测序，可获得组蛋白在染色体上的分布情况，从而确定组蛋白修饰相关的特定位点，还可以确定组蛋白修饰酶类的靶标。（2）原始数据质控：使用fastqc对原始数据进行质控，得到网页版报告（html）；
王佩丰 Excel 基础24讲 | 学习笔记（全）
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GC depth分布图可以看出测序是否有明显的GC偏向。如果存在样品污染，通常能够从GC含量分析中呈现出来，出现独立的序列簇。异常的GCdepth可能的原因：深度一半可能与动物的性染色体和高杂合有关，其它情况多为污染，例如GC高可能是细菌污染。下图为异常情况的图：下图为正常情况图：横坐标表示GC含量，纵坐标表示测 序深度，右方是contig覆盖深度分布，上方是GC含量分布，根据其GC分布 以及覆盖深度信息绘制散点图，其中红色的部分代表该散点图中点的 密度比较大的部分，用红色表示。
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Cutadapt和更专注于接头去除和修剪，适合特定的高质量数据预处理。Fastp提供了更全面且快速的质控功能，适合处理大量样品。FastQC是一个质量检查工具，用于检测和分析数据中的潜在问题。SOAPnuke适合大规模数据的多线程处理，特别适用于复杂项目。这些工具可以结合使用，如先使用FastQC检查数据，再用Cutadapt或进行修剪，最后用Fastp或SOAPnuke完成过滤与报告生成。以下是如何安装Cutadapt, Trimmomatic, Fastp, FastQC 和 SOAPnuke。
1、测序原始数据的获取和质控
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如果找不到prefetch，用命令查找，然后将下列代码替换为对应位置。批量下载准备一个每行是一个SRR号的文件，然后循环下载。1、下载安装对应的工具（服务器第一次操作需要这一步）SRA Toolkit下点击download。mv *.fastq file #指定文件夹。点击进入Download Tools。发现，在根目录下出现两个测序文件。NCBI的SRA数据库下载。传输到Linux服务器。
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看看新版fastp好用不，bbduk的复杂程度还是稍微有点高。
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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）。
如何判断基因组的重复区域_深度丨一文get复杂基因组的判定及测序组装（上）...
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从人类基因组计划开始，到今日将近30年的时间，越来越多的物种基因组被测序发表，这一方面是由于测序技术的快速发展，另一方面也得益于生物信息学算法的不断更新。但在面对复杂基因组时，目前还缺少较为通用的测序策略和组装算法。基于上述背景，本文着重介绍如何确定复杂基因组概况、目前主流复杂基因组测序策略和组装算法等，以期为致力于基因组研究的老师们提供些许帮助。1如何确定基因组的复杂程度？ 复杂基因组...
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