针对上次RIP-MTO1 返回来的数据进行分析
1. fastqc 检查下数据质量
结果显示已去除接头
2. flash 双端测序reads 进行拼接
flash -t 6 MTO1_IP.1.fq MTO1_IP.2.fq -p 33 -r 150 -s 100 -o MTO1_IP_merge
生成了6个文件
FLASH拼接默认输出6个结果文件:
extendeFrags.fastq 为拼接后的扩增片段序列文件;
output.flash.log 为日志文件,详细记录了拼接过程中的参数和拼接统计的数据;
output.hist 为拼接后的reads长度的统计信息文件;
output.histogram 为拼接后的reads长度直方图文件;
output.notCombined_1.fastq 为拼接不上的reads1序列文件;
output.notCombined_2.fastq 为拼接不上的reads2序列文件;
没匹配上的文件根据需要再进行下步分析
3 fastq_quality_filter 去除低质量的reads
fastq_quality_filter -q 20 -p 80 -i MTO1_IP_merge.extendedFrags.fastq -o MTO1_IP_mer_clean.fq -Q 33
4 bowtie2 对比
bowtie2-build 建立索引, ensemble ftp下载人线粒体序列fasta文件和gff3注释文件
bowtie2-build ./index/Homo_sapiens.GRCh38.dna.chromosome.MT.fa ./index/human_mt_index
开始比对
bowtie2 -p 10 -x ./index/human_mt_index MTO1_IP_mer_clean.fq \
| samtools sort -O bam -@ 10 -o - > MTO1_IP_mer_clean.bam
得到bam文件
5 计算counts
samtools idxstats适合标注的序列进行的counts计数,如小RNA或者tRNA的序列进行索引和匹对,该结果得出来得结果如下
samtools idxstats MTO1_IP_mer_clean.bam | cut -f 1,3 > MTO1_IP_mer_clean.bam.counts.txt
对线粒体16596bp 序列没有进行注释。
6 stringtie 计算count.txt (包括FPKM和RPM)
sudo apt install stringtie
stringtie MTO1_IP_mer_clean.bam -p 16 -G ./gtf/Danio_rerio_Ensemble_97.gtf -B -o ./A/TRANHOM.gtf
这里生成了结果gtf文件和ballgown需要的.ctab文件,还有基因的表达量文件gene_abund.tab,该文件包括基因的表达量FPKM以及TPM等。当然如果你想要转录本的表达量,直接打开t_data.ctab这个文件,这里面有转录本的FPKM值。
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多个转录本 stringtie --merge 合并多个gtf文件
$ stringtie --merge -p 8 -G Danio_rerio_Ensemble_97.gtf -o \
./A/stringtie_merged.gtf ./A/mergelist.txt.txt
或
stringtie --merge -p 8 -G ./GTF/Danio_rerio_Ensemble_97.gtf -o \
./A/stringtie_merged_MCK_HOM.gtf ./a/mergelist.txt
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7. featureCounts也可以对bam文件计算counts数
featureCounts -T 6 -t exon -g exon_id -a ./gtf/Homo_sapiens.GRCh38.107.chromosome.MT.gff3/Homo_sapiens.GRCh38.107.chromosome.M
T.gff3 -o MTO1_IP.ele.txt MTO1_IP_mer_clean.bam
-g exon_id 需要根据实际的gff文件进行选择
匹配率为5.6% 635263 reads 匹配上
和stringtie效果统计count效果差不多
samtools统计的counts数
生成的文件有两个
与stringtie 的e.data.ctab相比counts差不多。而gff文件则包括RPKM值