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RNA-combine:RNA-seq数据综合数据分析工具箱
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2021-04-07
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RNA结合 用于对多个平台转录组数据进行综合分析的工具包 原理图 RNA组合主要包含三个模块:NGS批量RNA序列数据分析,scRNA序列数据分析,PacBio数据分析 用法 将代码下载到您的目录。 要在每个目录中使用功能模块,首先,需要在配置文件中编辑相关模块的参数,例如软件路径,原始测序数据的路径。 此过程非常简单,因为所有参数均在配置文件中进行了说明。 然后,运行相应的bash命令。 1批量NGS RNA-seq数据分析 1.1预处理_RNA 预处理bulf RNA-seq数据。 输入是fastq文件。 输出主要包括对齐的bam文件和基因计数矩阵,中间文件保存在4个目录中。 1.rm_rrna删除rRNA序列后保存序列,日志文件记录每个样品的rRNA信息。 2.剪掉适配器和低质量碱基后修剪序列,日志文件记录剪切序列的信息。 3.align保存对齐的bam文件,日志文件记录对齐信息。
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RNA-combine-master.zip (51个子文件)
RNA-combine-master
SSN
conf_ssn.txt 548B
compute_SSN.py 4KB
interaction.py 515B
SSN.sh 457B
Schematic.svg 55KB
Gene_co_expression_relation
relation.R 13KB
relation.sh 247B
conf_relation.txt 528B
scRNA
label_celltype.sh 271B
plot_gene_scrna.sh 351B
cell_clustering.py 3KB
cell_clustering.sh 589B
markers_database
PanglaoDB_markers_27_Mar_2020.csv 1.14MB
CellMaker_raw.txt 2.12MB
PanglaoDB_markers_27_Mar_2020.tsv 1.16MB
CellMarker_filtered.csv 1003KB
filter_marker.ipynb 37KB
search_cell_type.sh 253B
trajectory.py 2KB
doublet_detection.py 2KB
cellranger.sh 834B
doublet_detection.sh 166B
conf_scRNA.txt 4KB
plot_gene_scrna.py 1KB
trajectory.sh 312B
search_cell_type.py 3KB
label_celltype.py 954B
Pre-processing_RNA
conf_prerna.txt 2KB
pre_process.sh 9KB
build_index.sh 1KB
DE
conf_DE.txt 860B
DE.R 10KB
DE.sh 430B
Function
conf_function.txt 630B
function.sh 589B
function.R 3KB
Mutation
mutation.sh 4KB
conf_mutation.txt 1KB
build_index.sh 506B
PacBio
map.sh 340B
Iso-seq.sh 615B
install.sh 111B
conf_pacbio.txt 994B
README.md 15KB
scripts
merge-paired-reads.sh 2KB
unmerge-paired-reads.sh 2KB
Splicing
rMATS_results_filter.py 564B
Splicing_pipeline.sh 5KB
conf_splicing.txt 4KB
DEXseq.R 2KB
ballgown.R 3KB
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DaleDai
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