Tag Archives: 差异

九 09

affymetix的基因表达芯片数据差异基因分析

Posted on by

我主要是看了一个差异分析的教程，讲的非常详细，全面，我先简单列出这个教程，然后再贴出我的代码

GEO本来只有三种层级的数据，分别是Sample, Platform, and Series
现在共有14,927 platforms，包括主流的affymetrix，agilent，illumina等产商的芯片，以及它们在不同领域的应用（snp，snv，gwas等等），以及各种不同的生物体（人，小鼠，大鼠）
这个分析流程，仅仅针对于affymetrix公司的基因表达相关的芯片数据。
目录如下：
因为他也是转载，所以链接失效了，现在的链接如下：
其实根据目录名重新搜索肯定能得到内容的， 链接失效太正常了。
具体内容，我整理并且重新注释了以下，在有道云笔记里面。
基本上只需要用心看这个教程，都能上手芯片数据的差异分析，但这只是差异分析的一种方法而已，而且还是非常过时的方法。
现在比较流行DESeq，edgeR等高通量测序的差异分析包，即使是十几年前的芯片数据，也不需要下载cel那种数据，可以直接下载每个项目的表达量矩阵Series Matrix File(s)
然后在R里面用read.table，调整好参数就可以直接读取啦！
五 21

RNA-seq流程对基因和转录本的表达量的计算

Posted on by

bedtools multicov和htseq-count都可以用来对基因和转录本的表达量的计算！！！

我们总共有四个样本，已经比对到小鼠的mm9基因组上面了，数据大小如下

RNA-seq流程对基因和转录本的表达量的计算111

然后对基因和转录本计数需要一些额外的信息，即各个基因及转录本的位置信息，gtf文件需要在UCSC等各大数据库下载

RNA-seq流程对基因和转录本的表达量的计算170

然后我们制作一个config文件配置我们的数据地址

cat sample_bam.config 可以看到文件内容如下

/data/mouse/ptan/740WT1.bam

/data/mouse/ptan/741WT2.bam

/data/mouse/ptan/742KO1.bam

/data/mouse/ptan/743KO2.bam

几个批处理文件名及内容分别如下

bedtools_multicov.sh  bedtools_multicov_transcript.sh  htseq.sh  htseq_transcript.sh

 

while read id

do

echo $id

new=`echo $id |cut -d"/" -f 5`

echo $new

bedtools multicov -bams $id -bed /data/mouse/mouse_mm9_gene.bed  > $new.gene.bedtools_multicov.count

done <$1

 

while read id

do

echo $id

new=`echo $id |cut -d"/" -f 5`

echo $new

bedtools multicov -bams $id -bed /data/mouse/mouse_mm9_transcript.bed  > $new.transcript.bedtools_multicov.count

done <$1

 

while read id

do

echo $id

new=`echo $id |cut -d"/" -f 5`

htseq-count -f bam $id /data/mouse/Mus_musculus.NCBIM37.67.gtf.chr  > $new.gene.htseq.count

done <$1

 

while read id

do

echo $id

new=`echo $id |cut -d"/" -f 5`

htseq-count -f bam --idattr transcript_id $id /data/mouse/Mus_musculus.NCBIM37.67.gtf.chr  > $new.transcript.htseq.count

done <$1

 

批量运行这些程序后就能对它们分别分情况进行计数，也能比较这两种计数方法的区别！

RNA-seq流程对基因和转录本的表达量的计算1201

 

可以看出区别还是很大的！！！

RNA-seq流程对基因和转录本的表达量的计算1219

我肯定没搞懂它们的原理，这完全就不一样，已经不是区别的问题了！！！

对于每个个体输出的计数文件，接下来就可以用DESeq等包来进行差异基因分析啦！