viRome是一款基于R语言的开源软件包，专门设计用于处理和分析病毒小RNA（viral small RNA，vsRNA）序列数据。在生物信息学领域，这类数据在研究病毒与宿主相互作用、病毒抑制机制以及免疫应答等方面具有重要意义。通过使用viRome，研究人员能够更高效地对这些复杂的序列数据进行清洗、比对、注释和可视化，从而揭示潜在的生物学信息。
viRome的主要功能包括：
1. 数据预处理：该包提供了一系列工具来清洗原始测序数据，去除低质量读段、接头序列和非病毒序列，确保后续分析的准确性。
2. 序列比对：viRome支持将处理后的vsRNA序列比对到已知的病毒基因组数据库，以便识别出它们可能源自的病毒种类。
3. 注释与统计：通过比对结果，viRome可以对每个序列进行注释，如来源病毒、定位区域等，并进行统计分析，例如计算每种病毒的丰度，探索不同样本间的差异。
4. 可视化：viRome包含多种可视化工具，如热图、条形图和散点图，帮助用户直观地展示vsRNA的分布、长度分布、病毒种类丰度等信息，有利于发现潜在的模式和趋势。
5. 动态交互：viRome的可视化功能还支持交互式操作，用户可以调整参数，实时查看分析结果的变化，便于深入探究数据。
6. 兼容性：viRome针对不同的R版本有不同的兼容性要求，对于R 2.x版本，推荐使用0.7或更低版本，而对于R 3.x及更高版本，建议使用0.8或更新的版本，以充分利用新版本R的优化和改进。
7. 开源社区：作为开源软件，viRome的源代码可供公众查看和修改，用户可以根据自身需求进行定制开发，同时，社区中的其他用户和开发者可以共享改进和新功能，促进软件的持续更新和优化。
viRome为病毒小RNA数据分析提供了一个全面而便捷的解决方案，无论是对于学术研究还是临床应用，都能大大提高效率，促进我们对病毒感染和宿主响应的深入理解。使用viRome时，用户应根据自身的R环境选择合适的版本，并结合提供的文档和示例进行学习和应用，以充分发挥其潜力。
2024-10-22 16:00:18
7.16MB
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替代聚腺苷酸化（QAPA）的RNA序列定量
从RNA序列数据（人和小鼠）分析替代聚腺苷酸化（APA）。 QAPA包含两个主要组件：
从基因模型中提取和注释3'UTR序列
基于转录水平丰度计算替代性3'UTR同工型的相对使用量。
请注意，QAPA本身不执行转录本量化。 它依赖于和等其他工具。
安装
QAPA由Python（3.5+）和R脚本组成。
安装以下必备软件：
。 注意：不要使用2.26.0稳定版本，因为groupBy工具存在。
克隆QAPA的最新开发版本并更改目录：
git clone https://github.com/morrislab/qapa.git
cd qapa
或者，下载最新并解压缩tarball：
tar -xzvf qapa-1.2.0.tar.gz
cd qapa-1.2.0
安装R软件包optparse，dplyr，data.table和
2021-10-20 15:15:47
2.77MB
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模数流
Nextflow管道，用于从NCBI SRA下载和处理微生物RNA序列数据
设置
安装
检查的Java 8或更高版本安装使用： java -version
将nextflow下载到当前目录： curl -s https://get.nextflow.io | bash curl -s https://get.nextflow.io | bash
通过运行以下./nextflow run hello测试安装： ./nextflow run hello
安装
为您的数据集准备元数据文件。 使用来获取指定生物的所有元数据。 要附加本地数据，您可以向tsv文件中添加新行，并填写以下各列：
Experiment ：对于公共数据，这是您的SRX ID。 对于本地数据，应使用标准化的ID命名数据（例如ecoli_0001）
LibraryLayout ：要么成对或非单
Platfo
2021-09-17 14:48:17
16KB
1
使用高性能计算（HPC）的RNA-seq简介
观众
所需的计算能力
期间
生物学家
没有
3节在线研讨会（约7.5个小时，由讲师指导）
描述
该资料库提供了为期2天的RNA测序数据分析研讨会的教学材料。 该研讨会的重点是教授基本的计算技能，以有效利用高性能计算环境来实现RNA-seq数据分析工作流程。 它包括对shell（bash）和shell脚本的介绍。 除了运行来自FASTQ文件的RNA-seq工作流程以使用Salmon进行数据计数外，研讨会还涵盖了RNA-seq实验设计和数据组织/管理的最佳实践准则。
培训师注意事项：请注意，以下链接的时间表假定学习者将花费3-4个小时在阅读和完成各节课之间所选课程的练习上。 讲习班的在线部分着重于更多练习和讨论/问答。
这些材料是为培训师主导的讲习班开发的，但也适合进行自学学习。
学习目标
了解用于分析高通量测序数据的命令行界面（bash）和H
2021-04-03 00:12:10
52.32MB
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