2021.04.09丨使用featurecount进行定量处理

最新推荐文章于 2025-02-05 20:28:18 发布
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分类专栏： 生物信息 RNA-seq 数据处理读书笔记
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  • 摘要
    • 接到一个个性化分析，客户发了一个文档，明确了分析流程以及使用工具。其中定量环节要求使用featurecount工具。平时我都是使用htseq-count进行定量，因此，在这里记录一下新工具的使用步骤和遇到的一些小问题。
  • 软件版本
    • featureCounts(subread) v2.0.1
  • 使用说明
    • 安装featureCounts
      • 该工具属于Subread软件中的定量工具，另外subread还可以进行比对和寻找SNP位点，在这里就不详述了。我们要做的就是安装Subread
      • conda install subread

         

    • -t：指定feature的类型，默认是exon，当然熟悉gtf格式的小伙伴知道一般还有gen
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生物信息百Jia软件（22）：featureCounts
xxxie_的博客
08-11 5338
欢迎订阅WX众号：基因学苑，更多精彩内容等你发掘！ 基因学苑Q群：32798724 编者按 虽然短序列比对工具subread的使用没有bwa和hisat2流行，但是软件包中的featureCounts工具却使用比较广泛。尤其是在利用R语言进行RNAseq分析时，featureCounts几乎成为必须使用的工具。当然说的是R语言版本的featureCounts。 一、功能分类： reads计数 二、...
【转录组】基因定量分析 featureCounts的使用
weixin_43840576的博客
06-03 8322
featureCounts的使用featureCounts的安装featureCounts的使用 featureCounts的安装 在转录组进行统计基因count数的时候，Htseq-count与featureCounts为使用最多的软件，其中htseq-count的速度较慢，而featureCounts的最大特点就是快。 下载与安装 $ wget https://jaist.dl.sourceforge.net/project/subread/subread-1.6.0/subread-1.6.0-L
FeatureCounts如何在转录组定量分析中发挥作用？一文详解
公众号/简说基因，知乎/简宝玉
02-05 960
转录组定量分析，就像是一把精准的尺子，帮助我们测量每个基因表达的“产量”。前面我们一起学习了RSEM和StringTie，今天，继续学习一个在转录组定量分析中非常厉害的工具——FeatureCounts。FeatureCounts 是一款快速且准确的将测序 reads 分配到基因组特征（如基因、外显子等）的软件，主要用于 RNA-Seq 数据的定量分析。它能够基于与参考基因组的比对结果，统计每个基...
使用featureCounts进行定量分析
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庐州月光的博客
09-23 1万+
欢迎关注”生信修炼手册”!featuresCounts软件用于统计基因/转录本上mapping的reads数，也就是用于raw count定量。该软件不仅支持基因/转录本的定量，也支持e...
featureCounts进行转录本定量
qq_27390023的博客
04-18 4743
featureCounts是subread软件包中的一种工具，主要用来计算subread比对之后的结果进行reads计数，目前比较常用的reads计算工具有两款，一个是HTseq，另一款就是featureCounts。reads 记数主要用在RNAseq分析中。一般在利用R语言进行RNAseq数据分析时，输入文件基本上都是reads count结果。例如DEseq，DEseq2，edgeR，limma等R包，都需要输入这样的结果，不能直接输入归一化之后的结果，因为这些软件都需要使用自己归一化的方法。 Su
基因/转录本/任意特征 表达定量工具之featureCounts使用方法 | 参数详解
weixin_34279061的博客
03-27 9795
featureCounts真的很厉害。 常见的参数（没什么好说的，毕竟是固定的）： -a -o input_file1 -F -t -g -Q -T 　　 关键是以下几个参数怎么设置： -f # Perform read counting at feature level -O # Assign reads to all their overlapping...
Featurecounts 表达定量 得到下游分析的原始数据
doctor_yuxiang的博客
10-04 2223
featurecounts 表达定量，Linux，转录组上游分析
Featurecounts计数
weixin_43927366的博客
03-23 4606
左图为HTseq计算的结果，右图为featureCounts计算结果，两种计算结果是一样的，但featureCounts可以运算多个bam文件，速度更快，且可以形成表达矩阵。总结来说，这个命令将对指定的BAM文件集合进行读取计数，每条读取都会根据其覆盖的基因ID进行分组，并将结果输出到一个CSV文件中。FeatureCounts将读取这些文件中的比对数据，并根据注释文件中的信息计算每个基因的读取计数。: 指定提供的注释文件的格式，可接受的格式包括'GTF'（或兼容的GFF格式）和'SAF'。
如何使用featurecount对双端测序文件进行处理 代码
10-18
以下是使用FeatureCount的基本步骤，假设你的数据存储在FASTQ格式中： 1. 安装FeatureCount：首先确保你已经安装了`subread`库，其中包含了FeatureCount。如果你使用的是Linux/Mac系统，可以尝试运行： ``` conda...
gdal实现shape信息读取.zip
11-20
首先，将几何信息转换为适合屏幕坐标系的点，然后使用Graphics对象进行绘制。 通过以上步骤，你可以在C#的Windows Forms环境中实现对Shapefile信息的读取和展示。这不仅适用于学习，也适用于开发需要处理地理空间...
if (!fs.existsSync(file)) { fs.mkdirSync(file, { recursive: true }); const dataset = await gdal.openAsync(input, 'r', VECTOR_TYPE_GDAL_DRIVERS); const layerCount = await dataset.layers.countAsync(); const target = gdal.SpatialReference.fromEPSG(targetCoordinate); const projectionApp = async (geom: gdal.Geometry) => { if (geom.srs?.toWKT() !== target.toWKT()) await geom.transformToAsync(target); }; for (let i = 0; i < layerCount; i++) { const layer = await dataset.layers.getAsync(i); const featureCount = await layer.features.countAsync(); const sourceSrs = layer.srs; // 从源文件中读取原始坐标系 const outputFilePath = path.join(file, `transformed_layer_${i + 1}.shp`); const driver = gdal.drivers.get('ESRI Shapefile'); const outputDataset = await driver.createAsync(outputFilePath, 0, 0, 0, gdal.GDT_Unknown, ['OVERWRITE=YES']); const outputLayer = await outputDataset.layers.createAsync(layer.name, target, layer.geomType); // 复制图层字段 const layerFields = layer.fields; for (let j = 0; j < layerFields.count(); j++) { const fieldDefn = layerFields.get(j); outputLayer.fields.add(fieldDefn); } for (let j = 0; j < featureCount; j++) { const feature = await layer.features.getAsync(j); const geometry = feature.getGeometry(); const props = feature.fields.toObject(); // 多部件转单部件 if (geometry instanceof gdal.GeometryCollection) { for (let m = 0; m < geometry.children.count(); m++) { const geom = geometry.children.get(m); await projectionApp(geom); const newFeature = new gdal.Feature(outputLayer); for (const [key, value] of Object.entries(props)) { newFeature.fields.set(key, value); } newFeature.setGeometry(geom); await outputLayer.features.addAsync(newFeature); } } else { await projectionApp(geometry); const newFeature = new gdal.Feature(outputLayer); for (const [key, value] of Object.entries(props)) { newFeature.fields.set(key, value); } newFeature.setGeometry(geometry); await outputLayer.features.addAsync(newFeature); } } await outputDataset.flushAsync(); } } } };我想转换一个shp文件的坐标系 补充完整
最新发布
04-02
另外，输出文件路径使用了`transformed_layer_${i + 1}.shp`，但Shapefile需要多个文件（.shp, .shx, .dbf等），使用`createAsync`时，驱动是否正确处理了这些？GDAL的ESRI Shapefile驱动应该会自动生成相关文件。 ...
private static MyFileHeader ReadFileHeader(StreamReader sr) { MyFileHeader mfh1 = new MyFileHeader(); mfh1.MinX = (Convert.ToDouble(sr.ReadLine())); mfh1.MinY = (Convert.ToDouble(sr.ReadLine())); mfh1.MaxX = (Convert.ToDouble(sr.ReadLine())); mfh1.MaxY = (Convert.ToDouble(sr.ReadLine())); mfh1.FeatureCount = Convert.ToInt32(sr.ReadLine()); mfh1.ShapeType = Convert.ToInt32(sr.ReadLine()); mfh1.FieldCount = Convert.ToInt32(sr.ReadLine()); return mfh1; }
06-08
根据提供的代码，我可以看到这个函数是用来读取一个文件头的，其中包含了一些坐标...此外，你还可以在代码中添加一些错误处理的逻辑，当输入的字符串不符合格式时，输出一些有用的错误信息，帮助你更好地定位问题所在。
【定量工具-featureCounts安装及使用】零基础看懂运行代码，报错大赏Q&A
weixin_56701701的博客
12-12 5905
接上文：STAR比hisat2更好；hisat2快一些得花几个小时。
featurecount 实现
chen_amiao的博客
03-02 4043
featurecount
featurecount 计数reads
ACGTexplorer的博客
04-13 501
conda install subread https://www.jianshu.com/p/4f2112a2c219 https://wenku.baidu.com/view/92c5ecf95322aaea998fcc22bcd126fff7055dcb.html featureCounts -T 5 -p -t exon -g gene_id -a Mus_musculus.GRCm38.102.gtf.gz -o A1_count.txt A1_1_sorted.bam
RNA-seq(4) :采用Feature counts进行reads计数，合并矩阵,并进行基因ID注释-学习笔记
leo12354的博客
07-23 1万+
主要参考网站： htseq-count对reads计数并合并矩阵 原创10000+生信教程大神给你的RNA实战视频演练 序列对比之后，按照以往的分析程序，接下来要看reads数目多少了。最常使用的软件是htseq。可以参考用htseq-count对reads计数并合并矩阵。但是这个方法真的很费时间，所以找到了一个便捷的工具，Featurecounts。 还是要先下载，因为之前我在学习RNA-seq的时候下载了htseq,但是没有下载这个。 #featureCounts 在 subread 这个包里面 con
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ArcSDE Java SDK获得要素类的要素数量FeatureCount
积思园
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很早就有用户反映，ArcSDE的SDK没有直接获得要素类要素数量的函数，用户只能通过基本查询循环来获得要素的总数，因为SDE的开发基本没有看过，也没有太在意，今天看了一下相关的帮助，其实还是有不少办法来获得这个FeatureCount的。不过我是以如果是版本数据和非版本数据来进行函数的编写，而且版本数据的获得肯定是通用的。相关环境：ArcSDE SDK 10Java SDK注意：我的SDE里面一个
RNA-Seq流程分析
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原始数据的获取 前两个是空白对照组，剩余六个，分别是经过三种不同处理的实验组。 用sra-tools中的命令preftech下载这八个原始数据 接下来，使用fastq-dump，将得到的sra文件转化为fastq文件，一边进行下一步的分析 liuzh/project/sra$ fastq-dump --gzip --split-3 -O ../fastq.gz/ ./SRR144023* 通过这一步，我们就得到了16个fastq文件，但是得到的却是： 结合在转化过程中出现的： 判定是网页注释出...
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