linux gz文件合并,快速合并多个fastq.gz文件

本文介绍两种合并FASTQ文件的方法:使用zcat结合gzip或直接使用cat命令,并对比了这两种方法的结果,包括压缩文件大小、解压后文件大小及内容的一致性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

案例描述:

需要将Sample_test1_R1.fastq.gz和Sample_test2_R2.fastq.gz合并为test.fastq.gz

操作方法1:

先zcat再gzip

zcat Sample_test_1.R1.fastq.gz Sample_test_2.R2.fastq.gz | gzip - > test.fastq.gz

操作方法2:

直接cat

cat Sample_test_1.R1.fastq.gz Sample_test_2.R2.fastq.gz > test2.fastq.gz

结果对比

压缩文件大小

ll test*.gz-rw-r–r– 1 An Lau 197121 1321311 6月 13 10:14 test.fastq.gz

-rw-r–r– 1 An Lau 197121 1321742 6月 13 10:15 test2.fastq.gz

解压缩文件大小

gzip -cd test.fastq.gz > test.fastq

gzip -cd test2.fastq.gz > test2.fastq

ll test *.fastq-rw-r–r– 1 An Lau 197121 7195186 6月 13 10:16 test.fastq

-rw-r–r– 1 An Lau 197121 7195186 6月 13 10:16 test2.fastq

对比文件内容

zcat Sample_test_1.R1.fastq.gz Sample_test_2.R2.fastq.gz | wc80000 100000 7195186

wc test*.fastq80000 100000 7195186 test.fastq

80000 100000 7195186 test2.fastq

160000 200000 14390372 total

总结

虽然压缩文件大小不一样,应该是压缩率不同导致的,

但是不同方法出来的文件大小和内容都是一样的。

直接cat的速度肯定会比zcat … | gzip …快!

所有以后直接cat就可以了。

<think>好的,我现在需要帮用户编写一个详细的Linux Shell脚本,用于转录组数据分析,涵盖从数据预处理到下游分析的完整流程。用户提到了数据存放在/home/yangjiayi/数据/转录组/原始数据/Data/CleanData目录下,有44个样本,每个样本有两个文件,比如HA1_Clean_Data1.fq.gz和HA1_Clean_Data2.fq.gz。首先,我需要明确整个分析流程的步骤,确保脚本的结构正确,并且每个步骤都符合用户的需求。 首先,转录组分析通常包括质量控制、比对、定量和差异表达分析这几个主要步骤。质量控制一般用FastQC,然后可能用Trimmomatic或多联版本来处理数据。比对的话,常用的工具是HISAT2,然后是使用samtools处理生成的SAM/BAM文件。定量可以使用featureCounts或HTSeq-count,差异分析可能用DESeq2或edgeR。用户提供的引用里提到了使用hisat2、samtools、HTseq-count,所以我需要把这些工具整合进去。 接下来要考虑的是如何组织脚本的结构。用户希望批量处理44个样本,所以需要循环处理每个样本。每个样本有两个文件,应该是双端测序的数据,因此需要正确配对文件。我需要确保在循环中正确识别每个样本的前后文件,比如HA1_Clean_Data1.fq.gz和HA1_Clean_Data2.fq.gz,对应的样本名是HA1。可能需要从文件名中提取样本名,去掉_Clean_Data1或_Clean_Data2的部分。 然后,脚本需要创建必要的目录,比如fastqc_raw、trimmed、sam_out、bam_sorted、counts等。每个步骤的输出应该存放到对应的目录中,这样结构清晰,也便于后续检查。 质量控制部分,使用FastQC对原始数据进行检查,之后可能需要进行质量修剪。用户提到的引用中有使用Trimmomatic的例子,所以这里需要确认Trimmomatic的参数设置是否正确,比如ILLUMINACLIP的接头文件路径,用户可能需要自己提供,或者根据实际情况调整。需要提醒用户根据实际数据修改这些参数。 比对步骤使用HISAT2,需要参考基因组索引的位置。用户需要提前准备好参考基因组的索引文件,并在脚本中正确指定路径。例如,-x参数后面跟着索引的路径,比如/home/yangjiayi/ref/hisat2_index/genome。这里可能需要用户根据自己的环境修改,所以要在脚本中注释说明。 SAM转BAM以及排序和索引,使用samtools的view、sort、index命令。这部分相对标准,但需要注意内存使用,尤其是排序时可能需要指定线程数和临时目录,特别是处理大文件时。 定量使用featureCounts,这里需要注释文件(GTF格式)的路径。同样,用户需要提供正确的GTF文件路径,比如/home/yangjiayi/ref/genes.gtf。featureCounts的参数设置,比如-p表示双端测序,-a指定注释文件,-o输出计数矩阵。 差异表达分析部分,用户提到的引用中有使用DESeq2的例子,但DESeq2通常是R脚本的一部分,而不是直接在Shell脚本中运行。所以这里可能需要生成一个R脚本模板,然后在Shell脚本中调用R来执行。需要确认用户是否希望将差异分析整合到Shell脚本中,还是单独处理。这里可能需要分开处理,因为R脚本需要不同的环境。 另外,需要考虑样本的分组信息,差异分析需要知道哪些样本属于哪个组别,比如对照组和处理组。用户需要提供一个样本信息文件,比如两列的TSV文件,第一列是样本名,第二列是组别。但用户的问题中没有提到这个,所以可能在脚本中需要用户自行准备,并在R脚本中读取。因此,在差异分析部分需要提醒用户修改相应的分组信息。 关于并行处理的问题,如果样本数量较多,可以考虑使用并行命令来加速处理,比如GNU parallel。但用户可能希望保持脚本的简洁,所以可能暂时不加入,但可以作为一个优化建议。 还需要考虑错误处理,比如在每个步骤后检查命令是否成功,如果失败则退出脚本。可以使用set -e或者在每个命令后添加判断,但为了简化脚本,可能暂时不加入复杂的错误处理,但需要在注释中提醒用户注意。 最后,确保脚本中的路径和工具路径正确,比如fastqc、trimmomatic、hisat2等可能需要指定绝对路径,或者用户已经将这些工具添加到环境变量中。用户提供的引用中有提到/gss1/biosoft/sratoolkit.2.8.2-1-centos_linux64/bin/fastq-dump,所以可能需要类似的路径设置,但用户可能希望使用系统路径,所以需要根据实际情况调整。 总结步骤: 1. 创建目录结构。 2. 质量控制(FastQC)。 3. 质量修剪(Trimmomatic)。 4. 再次质量检查(FastQC)。 5. 比对(HISAT2)。 6. SAM转BAM,排序,索引(samtools)。 7. 定量(featureCounts)。 8. 差异表达分析(调用R脚本)。 在编写脚本时,需要处理双端测序文件,正确匹配样本名,并且确保每个步骤的输出正确传递到下一个步骤。同时,需要大量的注释,让用户理解每个部分的作用,以及需要修改的地方,比如参考基因组路径、注释文件路径、Trimmomatic的适配器文件等。 可能的问题: - 如何从文件名中提取样本名?例如,HA1_Clean_Data1.fq.gz和HA1_Clean_Data2.fq.gz中的样本名是HA1。可以使用basename和cut命令来处理,比如去掉_Clean_Data[12].fq.gz部分。 - 双端测序的处理是否正确,比如Trimmomatic的输入和输出是否对应两个文件。 - 是否所有工具都正确安装并位于用户的PATH中,或者是否需要指定绝对路径。 - 是否需要考虑多线程处理,比如HISAT2使用多个线程加快比对速度。 - 差异分析的R脚本如何生成,可能需要提供一个模板,并在Shell脚本中运行它。 现在,根据这些考虑,开始编写脚本。首先设置必要的目录,然后循环处理每个样本,提取样本名,依次进行各个步骤。对于双端文件,需要同时处理两个文件,并将修剪后的输出保存为对应的trimmed文件。比对时使用HISAT2的-1和-2参数指定双端输入。定量使用featureCounts生成每个样本的计数,最后合并所有样本的计数矩阵。差异分析部分需要生成一个R脚本,并运行它。 需要验证每个步骤的命令是否正确,比如Trimmomatic的参数是否正确,HISAT2的索引路径是否正确,samtools的排序是否正确。同时,需要测试循环是否正确处理所有样本,特别是如何匹配双端文件。例如,使用通配符查找所有*_Clean_Data1.fq.gz文件,然后对应的Data2文件是否存在。 最后,在脚本的注释中提醒用户需要根据实际情况修改的路径和参数,以及安装必要的软件和依赖。</think>以下是一个详细的转录组数据分析Shell脚本示例,包含质量控制、比对、定量和差异表达分析全流程。请根据实际环境修改工具路径和参考文件路径。 ```bash #!/bin/bash # 转录组分析流程脚本 v1.2 # 需预先安装以下软件:FastQC、Trimmomatic、HISAT2、samtools、featureCounts、R/DESeq2 # >>> 设置工作目录和样本数据 <<< clean_data_dir="/home/yangjiayi/数据/转录组/原始数据/Data/CleanData" work_dir="/home/yangjiayi/转录组分析" mkdir -p ${work_dir}/{fastqc_raw,trimmed,fastqc_trimmed,sam_out,bam_sorted,counts,deg_analysis} # >>> 设置参考文件路径 <<< hisat2_index="/home/yangjiayi/ref/hisat2_index/genome" # HISAT2索引路径 gtf_file="/home/yangjiayi/ref/genes.gtf" # 基因注释文件 # >>> 1. 原始数据质量评估 <<< fastqc -t 8 -o ${work_dir}/fastqc_raw ${clean_data_dir}/*.fq.gz # >>> 2. 数据预处理和质量控制 <<< for fq1 in ${clean_data_dir}/*_Clean_Data1.fq.gz; do # 提取样本名称(如HA1) sample=$(basename ${fq1} | cut -d'_' -f1) fq2=${fq1/_Clean_Data1.fq.gz/_Clean_Data2.fq.gz} # Trimmomatic质量过滤 java -jar /path/to/trimmomatic.jar PE -threads 8 \ ${fq1} ${fq2} \ ${work_dir}/trimmed/${sample}_trimmed_1.fq.gz \ ${work_dir}/trimmed/${sample}_trimmed_unpaired_1.fq.gz \ ${work_dir}/trimmed/${sample}_trimmed_2.fq.gz \ ${work_dir}/trimmed/${sample}_trimmed_unpaired_2.fq.gz \ ILLUMINACLIP:/path/to/adapters/TruSeq3-PE.fa:2:30:10 \ LEADING:3 TRAILING:3 SLIDINGWINDOW:4:15 MINLEN:36 # 过滤后质量评估 fastqc -t 4 -o ${work_dir}/fastqc_trimmed \ ${work_dir}/trimmed/${sample}_trimmed_{1,2}.fq.gz done # >>> 3. 序列比对 <<< for fq1 in ${work_dir}/trimmed/*_trimmed_1.fq.gz; do sample=$(basename ${fq1} | cut -d'_' -f1) fq2=${fq1/_trimmed_1.fq.gz/_trimmed_2.fq.gz} hisat2 -x ${hisat2_index} -p 8 \ -1 ${fq1} -2 ${fq2} \ -S ${work_dir}/sam_out/${sample}.sam # SAM转BAM并排序 samtools view -@ 4 -Sb ${work_dir}/sam_out/${sample}.sam | \ samtools sort -@ 4 -o ${work_dir}/bam_sorted/${sample}_sorted.bam samtools index ${work_dir}/bam_sorted/${sample}_sorted.bam done # >>> 4. 基因定量 <<< featureCounts -T 8 -p -a ${gtf_file} \ -o ${work_dir}/counts/gene_counts_matrix.txt \ ${work_dir}/bam_sorted/*_sorted.bam # >>> 5. 差异表达分析(R脚本示例) <<< cat > ${work_dir}/deg_analysis/DESeq2_analysis.R << 'EOF' library(DESeq2) countData <- read.table("gene_counts_matrix.txt", header=TRUE, row.names=1) colData <- data.frame(condition=factor(c(rep("Control",22), rep("Treatment",22)))) dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData, colData, design=~condition) dds <- DESeq(dds) res <- results(dds) write.csv(res, "DEG_results.csv") EOF Rscript ${work_dir}/deg_analysis/DESeq2_analysis.R ``` **关键步骤说明:** 1. 目录结构自动创建:自动创建fastqc_raw、trimmed等标准化分析目录[^3] 2. 并行处理优化:通过`-t`和`-@`参数实现多线程加速 3. 质量控制双重验证:原始数据和过滤后数据均进行FastQC评估 4. 标准化输出:基因定量矩阵(gene_counts_matrix.txt)和差异分析结果(DEG_results.csv) **需要用户自定义的部分:** 1. 参考文件路径:修改`hisat2_index`和`gtf_file`变量 2. 软件路径:更新Trimmomatic等工具的绝对路径 3. 实验设计:根据实际样本分组修改R脚本中的`colData`定义
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