转录组分析1——原始数据以及过滤

Counts值

对给定的基因组参考区域,计算比对上的read数,又称为raw count(RC)。
计数结果的差异的影响因素:落在参考区域上下限的read是否需要被统计,按照什么样的标准进行统计。

  • RNA-Seq的数据,目前普遍是使用counts数据进行差异分析,但是counts数据进行差异分析就要对counts数据进行标准化。
  • 目前生信公司普遍使用DESeq、DESeq2和edger等R包,以counts数据作为输入进行差异分析,其程序内部会对counts数据进行数据标准化。

短读长与长读长RNA-seq平台

image.png

RNA-Seq主要有三个步骤,分别是第一:建库;第二,测序;第三,数据分析

上游分析的基本流程

image.png

转录组数据分析准备工作

# 创建名为rna的小环境
conda create 
-n rna python=3
# 激活小环境
conda activate rna
# 安装软件
conda install 
-y sra
-tools
# 批量安装
conda install 
-y sra
-tools fastqc hisat2
trim
-galore subread multiqc samtools
salmon
# 退出小环境
conda deactivate

示例数据集:GSE52778

1、先登录界面找到这个数据集所在位置:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov//geo/query/acc.cgi?acc=GSE52778
2、点击SRA Run selector

image.png

3、点击Accession List:会出来一个txt文件,列表和下方表格是一样的
image.png

image.png

补充知识点:
Short Read Archive(SRA)(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra)是NCBI
提供的数据存储服务,储存海量的公开的高通量测序数据。
• NCBI BioProject:PRJN ****(例如:PRJNA229998)包含单一研

究计划的总体描述;项目通常涉及多个样本和数据集。
• NCBI BioSample:SAMN ****和/或SRS ****(例如:
SAMN02422669)描述生物来源材料;每个物理上独特的标本应注
册为具有一组独特属性的单个BioSample。
• SRA实验:SRX ****是特定样品的独特测序文库(SRX384345)
• SRA Run:SRR ****或ERR ****(例如:SRR1039508)是链接到给
定测序库(实验)的数据文件的清单。
🤭我们需要把SRA文件转换为Fastq文件才能进行后续的分析

SRA

NCBI有专门针对SRA数据的工具包,就是箭头所指的SRA Toolkit,可以下载SRA文件

还有一种下载方式就是从ENA下载:

ENA:https://www.ebi.ac.uk/ena/browser/home
image.png

image.png

image.png

参考:https://mp.weixin.qq.com/s/G4UQNUNXqOzeLVypOJIf6Q

第3种下载方式:SRA Explorer

网址:https://sra-explorer.info/
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点击SRR1039508之后会自动跳转NCBI SRA的网页

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下载方式不推荐从NCBI的SRA下载,更推荐用ENA或者是SRA Explorer

###############################分割线###############################


image.png
上游分析就是从SRA开始,然后用fastq-dump转换成fastq文件,然后对fastq文件进行过滤,去掉低质量的reads,以及接头,然后获得clean reads,然后再把clean reads比对(mapping:比对)回参考基因组,比对完成之后,会得到sam,把sam文件转换成bam文件再对bam文件进行计数,也就是counts,就会得到基因的表达矩阵,然后读入R就可以做下游分析了。
创建工作目录

后面就可以直接用代码进行分析了

小贴士:prefetch命令下载数据是非常慢的,所以推荐用Aspera下载,它的下载速度最高可以达到好几百MB/s,但是因为这个速度非常快,如果用云服务器可能会被官方强制下线。。所以可以用自己的实体服务器来下载
运行命令是:ascp


常用参数

注意

Fastq格式:测序得到的是带有质量值的碱基序列(fastq格式)

有4行

每行的意思

质量评估软件:FastQC软件

FastQC软件可以对fastq格式的原始数据进行质量统计,评估测序结果,为
下一步修剪过滤提供参考。

FastQC主页:http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/

image.png

image.png
FastQC实际运行命令
  • 对单个FastQ文件进行质量评估:


    image.png
  • 批处理,对所有FastQ文件进行质量评估:


    image.png

测序数据的质量评估结果

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image.png

image.png

使用MultiQC整合FastQC质量评估结果

MultiQC官网:https://multiqc.info/

image.png

MultiQC的主要参数:
--help # 打印MultiQC的帮助信息
-o / --outdir # 指定输出文件夹。

image.png
  • 然后在Xshell中就可以点击xftp下载这两个文件到本地查看

原始数据的修剪/过滤

过滤标准:
• 去除碱基质量值低于20的reads
• 去除N比例高于百分之5的reads
• 去除Index或接头
• 去除一些reads的head或tail
数据过滤的软件:cutadapter,trimmomatic,
trim_galore,fastp
质量控制的重要性:https://www.jianshu.com/p/7a3de6b8e503

FastQ质量控制推荐两个网站:

1、trim_galore官网:http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/trim_galore/

image.png

先用命令下载trim_galore然后使用--help查看帮助文档

image.png

image.png

2、fastp

image.png

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trim_galore的转录组结题报告
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