rnaseq_variant_calling_workflow 下载 使用以下命令克隆git存储库： git clone https://github.com/durrantmm/rnaseq_variant_calling_workflow.git 安装 此工作流使用conda环境来满足所有必要的依赖关系。 确保您已安装anaconda。 下载。 您只需输入以下内容就可以安装工作流程： bash install.sh 在您的控制台中。 现在是时候进行配置了。 配置 这是正确运行工作流程中非常重要的一步。 打开提供的config.yaml文件以开始使用 设置GATK和Picard执行路径 config.yaml文件的前两个参数是 gatk_path: "java -jar /path/to/GenomeAnalysisTK.jar" picard_path: "java -jar

进行差异表达基因筛选，包含芯片数据和RNAseq的数据，可以是多样本也可以是单样本

The main featues are; * Inputs are simple FASTA contig sequences as well as (multiple) FASTA/FASTQ paired-read data * High-quality scaffolds in a short runtime and limited memory requirements * High reduction of the amount of contigs stored into scaffolds and high N50 value * Multiple library input of both paired-end and/or mate pair datasets * Possible contig extension of unmapped sequence reads * Easy interpretation of the final scaffolds * Visualization of the final scaffolds using GraphViz

转录组范围内对经典或替代性活化巨噬细胞的分析 概括 下一代测序（NGS）彻底改变了基于系统的细胞途径分析。 这项研究的目的是比较NGS衍生的人类M1和M2样巨噬细胞分析（RNA-seq）与微阵列和定量逆转录聚合酶链React（qRT-PCR）方法，并建立人类巨噬细胞的高分辨率转录组。 从经典和其他活化的人类巨噬细胞中分离总RNA.mRNA谱图是通过使用Illumina HiSeqSQ对3个供体的M1和M2巨噬细胞进行深度测序而生成的。 通过两种方法在转录亚型水平上分析了通过质量过滤器的序列读数：Casava1.8和TopHat，然后进行袖扣连接。 使用LightCycler和SYBR Green分析法进行qRT-PCR验证。 标题 geo_accession source_name_ch1 有机体_ch1 跑步 SRA_样本 cell_type 团体 M1_1 M1_1 G

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

RNAseq学习笔记.pptx

批量处理 简单的工作流程即可量化基因水平的RNA丰度并检测大量RNAseq样品中的差异表达基因（DEG）。 管道使用kallisto量化笔录级别的丰度，并使用DESeq2标准化计数和检测DEG。 安装 安装Anaconda或Miniconda，然后conda install snakemake 从下载适当的kallisto参考或自行构建 克隆存储库 在samples.csv描述您的samples.csv 修改config.yaml的设置 （可选）如果计划使用SLURM集群，请在run_pipeline.sh填写#SBATCH指令，并在cluster.json填写out和account字段 （可选）如果要在Singularity环境中运行管道以实现完全可重复性，请安装Singularity。 run_pipeline假定已安装奇点。 如果要使用奇点环境跳过，请删除--use-singul

FAANG_RNAseq:马FAANG的转录组学分析

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

肿瘤细胞系PD-L1表达数据