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Bulk-RNASeq:利用Kallisto和DESeq2分析大批量RNASeq样本的流程

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简介:
本简介介绍了一种基于Kallisto和DESeq2工具的大批量RNA-Seq数据分析流程——Bulk-RNASeq,适用于高效处理大规模转录组数据。 批量处理简单的工作流程可以量化基因水平的RNA丰度并检测大量RNAseq样品中的差异表达基因(DEG)。该管道使用kallisto来量化转录本级别的丰度,并利用DESeq2对计数进行标准化以及识别差异表达基因。 安装步骤如下: 1. 安装Anaconda或Miniconda。 2. 使用`conda install snakemake`命令安装snakemake。 3. 下载适当的kallisto参考文件,或者自行构建并克隆存储库。 4. 根据实际情况修改`samples.csv`以描述您的样本信息(可选)。 配置选项: - 修改`config.yaml`中的设置来适应特定需求(可选)。 - 如果计划在SLURM集群上运行,请编辑`run_pipeline.sh`文件添加#SBATCH指令,并填写`cluster.json`的out和account字段(可选)。 环境准备与执行: 为了确保完全的可重复性,建议安装Singularity。如果已经安装了奇点,则可以使用命令行参数--use-singul来指定运行管道时的应用此环境;如需跳过该步骤,请删除上述选项并重新执行run_pipeline脚本。

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  • Bulk-RNASeqKallistoDESeq2RNASeq
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    本简介介绍了一种基于Kallisto和DESeq2工具的大批量RNA-Seq数据分析流程——Bulk-RNASeq,适用于高效处理大规模转录组数据。 批量处理简单的工作流程可以量化基因水平的RNA丰度并检测大量RNAseq样品中的差异表达基因(DEG)。该管道使用kallisto来量化转录本级别的丰度,并利用DESeq2对计数进行标准化以及识别差异表达基因。 安装步骤如下: 1. 安装Anaconda或Miniconda。 2. 使用`conda install snakemake`命令安装snakemake。 3. 下载适当的kallisto参考文件,或者自行构建并克隆存储库。 4. 根据实际情况修改`samples.csv`以描述您的样本信息(可选)。 配置选项: - 修改`config.yaml`中的设置来适应特定需求(可选)。 - 如果计划在SLURM集群上运行,请编辑`run_pipeline.sh`文件添加#SBATCH指令,并填写`cluster.json`的out和account字段(可选)。 环境准备与执行: 为了确保完全的可重复性,建议安装Singularity。如果已经安装了奇点,则可以使用命令行参数--use-singul来指定运行管道时的应用此环境;如需跳过该步骤,请删除上述选项并重新执行run_pipeline脚本。
  • Gorm-Bulk-Insert:GORM进行插入
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    Gorm-Bulk-Insert介绍了一种使用GORM框架高效执行数据库批量插入操作的方法,适用于需要提高数据录入效率的Go语言开发者。 Gorm 批量插入/更新是一个使用 gorm-bulk-insert 库实现批量操作的工具。 安装该库需要先执行: ``` $ go get github.com/sunary/gorm-bulk-insert ``` 由于该库依赖于 gorm,如果尚未安装,则还需运行以下命令来获取 gorm: ``` $ go get github.com/jinzhu/gorm ``` 使用方法如下: - 批量插入:`bulk.BulkInsert(db, bulkData)` 或者 `bulk.BulkInsertWithTableName(db, tableName, bulkData)` - 批量上传(更新或插入):`bulk.BulkUpsert(db, bulkData, uniqueKeys)` 或者 `bulk.BulkUpsertWithTableName(db, tableName, bulkData, uniqueKeys)`
  • RNA-DGE-Salmon-DESeq2Salmon、tximport及DESeq2对FastQ文件进行差异表达
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    本项目采用RNA-DGE-Salmon-DESeq2流程,通过Salmon量化转录本丰度,并借助tximport和DESeq2工具包从FastQ数据中开展差异表达分析。 RNA-seq技术是一种广泛用于研究基因表达变化的高通量测序方法,它能够提供大量关于转录本水平的信息。本教程将详细讲解如何利用Salmon、tximport和DESeq2这三个工具对FastQ文件进行差异表达分析。FastQ文件是RNA-seq实验后生成的原始数据,包含了测序得到的碱基序列。 Salmon是一款快速、准确的转录本定量工具,它使用基于准齐的量化方法,能够高效地处理大规模RNA-seq数据。Salmon通过索引参考转录组并采用精确的流式计算模型来估算每个样本中每个转录本的表达水平,这显著提高了速度和内存效率。在运行Salmon之前,需要准备一个参考转录组的索引以及每个样本的FastQ文件。 接着,使用tximport将Salmon生成的估计量导入R环境中。tximport是一个R包,它允许将多个不同的转录本定量工具的结果整合到一个统一的数据结构中,便于后续分析。通过tximport,我们可以将Salmon的输出转换为DESeq2可接受的输入格式,包括基因ID、转录本长度和表达量等信息。 DESeq2是R中的一个流行包,专门用于RNA-seq数据的差异表达分析。它提供了统计建模和可视化工具,可以处理RNA-seq数据的生物学和技术变异。DESeq2的核心是基于负二项分布的模型,用于检测基因在不同条件下的表达差异。这个包还包括了大小因子的计算,以校正不同样本间的测序深度差异,以及多重测试校正,确保结果的可靠性。 在运行DESeq2分析时,需要准备一个设计矩阵,描述实验的分组信息。例如,如果实验涉及两种条件且每个条件有三个重复,则设计矩阵会包括两列:一列表示样本编号;另一列表示对应的实验条件。DESeq2将根据这个矩阵进行方差分析,并找出在不同条件下显著差异表达的基因。 整个流程通常包含以下步骤: 1. 预处理:构建参考转录组索引,质量控制FastQ文件。 2. Salmon量化:使用Salmon对每个样本的FastQ文件进行转录本水平的表达量估计。 3. 数据整合:利用tximport将Salmon输出转换为DESeq2可读格式。 4. 差异分析:在R环境中加载DESeq2,设定实验设计,并执行差异表达分析。 5. 结果过滤:根据调整后的p值和 fold change 进行筛选,找出显著差异基因。 6. 生物信息学富集分析:对差异基因进行GO富集分析、KEGG通路富集等,理解其生物学意义。 7. 可视化:利用如火山图、热图等图形展示差异基因的表达情况。 此流程可能包括Snakemake工作流脚本和必要的配置文件。Snakemake是一个强大的生物信息学工作流管理系统,它使得复杂的分析过程自动化和可重复成为可能。通过解析这些规则可以了解每个步骤的具体执行细节,如命令行参数、输入输出文件等,并更好地理解和复现整个分析流程。 RNA-seq数据分析涉及多个工具和步骤的综合运用,从原始数据处理到最终生物学解释均需严谨对待。Salmon、tximport与DESeq2结合使用为RNA-seq差异表达分析提供了一条高效且可靠的道路。通过学习并实践此流程可以深入理解RNA-seq数据分析的核心内容。
  • BULK INSERT进行数据导入(SQL Server)
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    本教程介绍如何使用SQL Server中的BULK INSERT命令高效地将大量数据从文件导入数据库中,适合需要快速加载数据的用户和开发者。 ### 使用BULK INSERT大批量导入数据到SQL Server 在数据库管理与开发中,高效地导入大量数据是一项重要的技能。SQL Server 提供了多种方法来处理此类需求,其中`BULK INSERT`命令因其简单且高效的特性而被广泛使用。本段落将详细介绍如何使用`BULK INSERT`命令来大批量导入数据到SQL Server,并通过实例来加深理解。 #### BULK INSERT 命令简介 `BULK INSERT`是SQL Server提供的一种快速导入大量数据的方法,尤其适用于数据量较大、格式相对固定的情况。它可以从一个文本段落件(通常是CSV或制表符分隔的文件)中读取数据,并将这些数据插入到数据库表中。相比于普通的`INSERT`语句,`BULK IMPORT`能够显著提高数据导入的速度。 #### 创建目标表 我们需要创建一个目标表,用于存放导入的数据。例如: ```sql CREATE TABLE [dbo].[course]( [id] [int] NULL, [name] [nvarchar](50) NULL, [CourseType] [nvarchar](50) NULL, [Course] [float] NULL ) ``` 此表包含了四个字段:`id`(整型)、`name`(可变长字符串,最大长度50)、`CourseType`(可变长字符串,最大长度50)、`Course`(浮点数)。这四个字段均允许为空。 #### 数据准备 接下来,需要准备一个包含要导入数据的文本段落件。例如,假设我们有一个名为`course.txt`的文本段落件,内容如下: ``` 2,李刚,语文,89; 3,李刚,数学,79; 3,李刚,英语,69; 4,李刚,化学,89; ``` 每条记录由逗号`,`分隔,而记录之间则由分号`;`分隔。 #### 执行BULK INSERT 使用`BULK INSERT`命令从文件中导入数据到表中: ```sql BULK INSERT dbo.course FROM d:course.txt WITH ( FIELDTERMINATOR = ,, ROWTERMINATOR = ; ) ``` 这里的关键参数有: - `FIELDTERMINATOR`:指定字段之间的分隔符,默认为制表符`t`。在这里,我们指定了逗号`,`作为字段分隔符。 - `ROWTERMINATOR`:指定行之间的分隔符,默认为换行符`n`。在这里,我们指定了分号`;`作为行分隔符。 #### 进一步优化与注意事项 - **格式化文件**:为了进一步提高导入效率和灵活性,可以使用格式化文件。格式化文件定义了数据文件中的数据结构和如何映射到目标表中的字段。 - **保留标识值**:如果表中有标识字段,在使用`BULK INSERT`时,可以选择保留标识值,而不是让SQL Server自动为每个新行生成新的标识值。 - **空值处理**:可以指定如何处理空值。默认情况下,如果源文件中的字段为空,则会被解释为`NULL`。也可以指定使用特定的默认值替换空值。 - **排序规则**:在不同的排序规则间复制数据时需要注意,因为不同的排序规则可能会导致字符排序的不同,从而影响数据的正确性。 #### 总结 `BULK INSERT`是SQL Server中一种非常实用且强大的功能,它可以帮助开发者高效地将大量数据导入到数据库中。通过合理设置`BULK INSERT`的各种选项,可以进一步优化数据导入过程,确保数据的一致性和准确性。希望本段落能帮助您更好地理解和应用这一功能。
  • 在Django ORM中单个查询进行更新django-bulk-update.zip
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    本资源提供了一个名为django-bulk-update的实用工具,在Django框架下实现高效的数据批量更新操作。通过单次数据库查询完成多条记录的同时修改,显著提升了应用性能和开发效率。 django-bulk-update 是一个用于在 Django ORM 上进行批量更新的工具。它允许通过一次查询来更新多个对象,从而提高性能并简化代码编写过程。安装该库的方法是使用 pip 命令:`pip install django-bulk`。这个项目提供了一个简单而有效的解决方案,可以方便地对给定的对象集合执行批量更新操作。
  • AD域管理工具AD Bulk Admin v1.1.zip
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    AD Bulk Admin v1.1是一款专为Windows AD域设计的高效管理软件,支持用户、组及OU的批量操作,极大提升了IT管理员的工作效率。 AD Bulk Admin 1.1.0.15 是一款专为企业 AD 管理员设计的批量管理工具,旨在提高管理员的工作效率并减轻工作负担。该软件的具体功能包括查看用户、获取用户信息、新建用户账户、解锁用户账号、重置密码、禁用或启用用户账户、删除用户以及设置和修改用户的属性等操作。此外,它还内置了日志查看器,可以方便地查看锁定时间和最后登录时间,并提供中英文对照表帮助理解不同属性的含义。
  • ArcGIS重采Python脚
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    简介:这款ArcGIS批量重采样Python脚本能够高效地调整多个栅格数据集的空间分辨率,适用于需要统一空间尺度的大规模地理数据分析项目。 使用Python脚本处理GIS数据可以实现对数据字段的批量赋值、重采样以及空间分析等功能,这些操作既高效又方便,并且学习起来简单易懂,非常适合新手上手。
  • 修改文件时间:Bulk File Changer工具
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    Batch File Changer是一款强大的软件工具,能够帮助用户高效地批量修改文件和文件夹的创建、访问及修改日期时间。轻松应对大量文件的时间调整需求。 这是一款方便实用的绿色工具,能够批量更改文件的日期时间属性。
  • Python开发NPP
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    本文章将详细介绍如何使用Python语言进行NPP(National Polar-orbiting Partnership)数据处理与流程分析,包括环境搭建、数据分析库介绍及实际案例操作。 基于Python GDAL开发的植被净初级生产力(NPP)实现流程包括:读取geotif文件,进行计算,并输出为tif文件。
  • 方差——基于均值、标准差
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    本文章介绍方差分析的基础概念与应用方法,侧重解析如何通过均值、标准差及样本量来评估不同组别间的差异显著性。 在只有均值、标准差和样本量的情况下,SPSS无法进行方差分析。不过有一个小工具可以帮助你解决这个问题。