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ExceRpt:针对small RNA-seq 数据集的预处理、过滤、比对及报告工具

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简介:
ExceRpt是一款专为small RNA-seq数据设计的高效分析工具,提供从数据预处理到结果报告的一站式解决方案。 摘录的小RNAseq流水线 用于对smallRNA-seq数据集进行预处理、过滤、比对和报告的软件。 作者支持: Rob Kitchen,可通过电子邮件联系:r.r.kitchen@gmail.com 内容包括: - exceRpt_smallRNA:此编排设计了单个smallRNA-seq样品的处理、过滤和比对。该脚本是一个makefile。 - mergePipelineRuns.R:此脚本将包含一个或多个包含上述管道输出的子目录或zip文件的目录作为输入。通过这种方式,可以合并来自1个或多个smallRNA-seq样品的结果,生成多个QC图,并将读数计数归一化以备后续聚类和/或差异表达分析。 有关如何使用该软件的说明,请参见exceRpt主页。 安装: - exceRpt_smallRNA:需要许多依赖关系,这些依赖关系要求用户具备一定的UNIX知识。

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  • ExceRptsmall RNA-seq
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    ExceRpt是一款专为small RNA-seq数据设计的高效分析工具,提供从数据预处理到结果报告的一站式解决方案。 摘录的小RNAseq流水线 用于对smallRNA-seq数据集进行预处理、过滤、比对和报告的软件。 作者支持: Rob Kitchen,可通过电子邮件联系:r.r.kitchen@gmail.com 内容包括: - exceRpt_smallRNA:此编排设计了单个smallRNA-seq样品的处理、过滤和比对。该脚本是一个makefile。 - mergePipelineRuns.R:此脚本将包含一个或多个包含上述管道输出的子目录或zip文件的目录作为输入。通过这种方式,可以合并来自1个或多个smallRNA-seq样品的结果,生成多个QC图,并将读数计数归一化以备后续聚类和/或差异表达分析。 有关如何使用该软件的说明,请参见exceRpt主页。 安装: - exceRpt_smallRNA:需要许多依赖关系,这些依赖关系要求用户具备一定的UNIX知识。
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  • Bhulan:一个GPSPython
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  • RNA-seq、FPKMCuffdiff
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    简介:RNA-seq是一种通过高通量测序技术分析转录组的方法;FPKM是衡量基因表达水平的标准指标;Cuffdiff用于比较不同样本间的差异表达。 RNA-seq是转录组测序技术,用于分析细胞内mRNA、非编码RNA等多种RNA的表达情况。该技术通过高通量测序手段获取并解析这些RNA的信息。 RNA-seq的主要步骤包括:首先分离出所需的RNA;然后将提取出来的RNA打断成小片段;接着进行反转录反应,即将RNA转化为DNA形式;最后采用类似DNA测序的方法对转化后的DNA序列进行测序分析。通过这样的流程可以得到不同基因在特定条件下的表达水平。 为了获取每个基因的表达量信息,需要把从样本中获得的所有读段(reads)与参考基因组比对。如果某个基因对应的读段数量较多,则说明该基因在此条件下具有较高的表达丰度。
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  • RSCS:结合RNA-seq与小RNA-seq策略
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    RSCS是一种创新策略,它巧妙地融合了RNA-seq和小RNA-seq技术,为全面解析基因表达调控网络提供了强大工具。 RNA-seq和小RNA-seq是现代生物信息学中的两种重要高通量测序技术。RNA-seq主要用于全面分析细胞或组织的转录本表达水平,并揭示基因表达谱;而小RNA-seq则专注于研究长度为20-30个核苷酸的小分子非编码RNA,如miRNA、siRNA和piRNA等。 在生物学研究中,这两种技术通常单独使用。然而,各自提供的信息有限。RSCS(即RNA-seq与小RNA-seq的组合策略)是一种创新方法,旨在通过整合这两类数据提高转录组注释的精度和深度。这一策略特别适用于哺乳动物样本的研究,因为它们具有复杂的基因组结构、多样化的转录本以及非编码RNA在调节生理过程中的重要作用。 RSCS计算流程通常包括以下步骤: 1. 数据预处理:使用工具如FastQC检查原始测序数据的质量,并通过Trimmomatic或Cutadapt去除低质量读段和接头序列。 2. 对齐:使用STAR、HISAT2 或 Tophat2 等对RNA-seq数据进行基因组对齐,小RNA-seq则通常用Bowtie2或miRDeep2与已知的小RNA数据库比对。 3. 转录本组装:对于RNA-seq数据,可以使用Cufflinks、StringTie 或 TransABySS等工具进行转录本的组装工作。 4. 定量分析:利用DESeq2、edgeR或Cuffdiff识别基因和转录本在不同条件下的表达差异。 5. 小RNA功能分析:通过miRDeep2、sRNAbench或TargetScan来鉴定小RNA的功能及预测其靶标基因。 6. 结合分析:将来自RNA-seq与小RNA-seq的数据整合,采用Bioconductor软件包或者自定义脚本发现新的剪接变异体、未注释的转录本以及非编码RNA的作用机制,并探究miRNAs和mRNAs之间的相互作用。 7. 功能富集分析:使用GOseq、DAVID或Enrichr等工具进行基因功能及通路富集分析,以解释所识别到的基因或者转录本的功能意义。 通过编写Shell脚本来自动化这些步骤可以提高效率并确保一致性。RSCS策略能够为复杂哺乳动物转录组提供更全面和精确的信息解析能力,并有助于深入理解调控网络及其在疾病研究、药物靶点发现以及生物标志物鉴定中的应用价值。