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[other] 转录组入门——6

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发表于 2017-8-15 20:37:18 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 mt831 于 2017-8-15 20:33 编辑

实现reads计数的软件
HTSeq [官方网址](https://htseq.readthedocs.io/en/release_0.9.1/)
[中文教程](http://www.chenlianfu.com/?p=2438)

Bedtools
[官方网址](https://bedtools.readthedocs.io/en/latest/)
[中文教程](http://www.biotrainee.com/thread-153-1-1.html)

Qualimap
[官方网址](http://qualimap.bioinfo.cipf.es/)
[中文教程](http://blog.sciencenet.cn/blog-2970729-1070459.html)

htseq-count命令
[AppleScript] 纯文本查看 复制代码
ls Homo*.Nsorted.bam|while read id;do(htseq-count -f bam -i gene_name -s no $id ~/fastq/refdata/Genecode/gencode.v26lift37.annotation.gff3 > ${id%_*}.geneCounts 2> ${id%_*}.HTseq.log);done


合并所有的样本为表达矩阵
[AppleScript] 纯文本查看 复制代码
perl -lne 'if($ARGV=~/Homo_(.*).geneCounts/){print "$1\t$_"}' *|grep -v Homo_sapiens>hg.count
hg <- read.csv(file = "hg.count",header = F,sep = "\t")
colnames(hg) <- c('sample','gene','count')
library(reshape2)
hg_reads <- dcast(hg,formula = gene ~ sample)
write.table(hg_reads,file = "hg_join.count",sep = "\t",quote = FALSE,row.names = FALSE)


对表达矩阵可进行简单的探索
[AppleScript] 纯文本查看 复制代码
summary(hg_reads) 
row.names(hg_reads) <- hg_reads$gene
GAPDH <- hg_reads[rownames(hg_reads)=="GAPDH",]
source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite("dplyr")
library(dplyr)
sample_mean <- group_by(hg,sample)%>% summarize(mean=mean(count))
gene_mean <- group_by(hg,gene)%>% summarize(mean=mean(count)) 
tmp <- full_join(hg,gene_mean,by='gene')
write.table(tmp,file = "tmp.count",sep = "\t",quote = FALSE,row.names = FALSE)

看看一些生物学意义特殊的基因表现如何,比如GAPDH
参考资料:PANDA姐的转录组入门(6):reads计数
生信媛 转录组入门(6): reads计数
lxmic转录组入门(6): reads计数












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发表于 2018-1-20 20:36:22 | 显示全部楼层
谢谢,做个记号,以后学习
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