RNA-Seq从入门到放弃
本篇推文用于新手清晰了解并掌握植物RNAseq数据分析流程
一、测序数据的介绍
测序数据主要有两个来源 1、自测的测序数据；2、SRA数据库下载；这里介绍SRA数据库下载。
SRA数据库下载
第一步：获取SRR*******
第二步：安装SRA Toolkit
conda install sra-tools
第三步：下载数据
for i in `seq 2085 2181`;do nohup prefetch SRR650${i} &;done
prefetch程序会将数据下载存储在$home/ncbi/public/sra/目录下
第四步：sra转化成fastq格式
单端测序（single-end）
fastq-dump SRR6502085.sra
双端测序（pair-end）
fastq-dump --split-3 SRR6502085.sra
写个循环批量处理
for file in SRR*;do fastq-dump --split-3 $file;done
md5sum校验文件完整性
md5sum *.fastq > all.md5
md5sum -c all.md5
二、数据的质控与过滤
1、测序数据质量查看
下载FastQC
conda install FastQC
使用FastQC查看数据质量
fastqc -t 8 SRR*.fastq
将输出的html文件下载到本地查看
关于FastQC的内容请参考，这里我就不加赘述：https://zhuanlan.zhihu.com/p/88655260
2、数据质控和过滤
安装fastp
conda install fastp
使用fastp对数据进行质控和过滤
fastp -i SRR6502085.fastq -o SRR6502085.clean.fastq
写个循环批量处理
for file in `ls SRR*.fastq | perl -lpe 's/.fastq//'`;do nohup fastp -i ${file}.fastq -o ${file}.clean.fastq &;done
3、对比质控前后的数据
可以查看文件大小，感受质控前后变化
ls -ahl *.fastq
三、参考基因组的准备
主要用到两个文件，不同的物种有不同的基因组数据，我这是水稻的参考基因组以及注释文件。
安装gffread
conda install gffread
将gff3文件转换为gtf文件
gffread IRGSP-1.0_genome.gff -T -o IRGSP-1.0_genome.gtf
更多关于GFF与GTF格式的内容请参考：http://ccb.jhu.edu/software/stringtie/gff.shtml
四、转录组数据分析
1、为参考基因组构建索引
下载 hisat2
conda install hisat2
构建索引
hisat2-build IRGSP-1.0_genome.fasta IRGSP-1.0_genome > hisat2-build.log 2> hisat2-build.err
2、继续使用hisat2进行比对
新建hisat2文件夹
mkdir hisat2
循环批量操作
for sample in `ls SRR*.clean.fastq | perl -lpe 's/SRR*.clean.fastq//'`; do hisat2 --new-summary -p 2 -x IRGSP-1.0_genome -U $sample -S ./hisat2/${sample}.sam 2> ./hisat2/${sample}.err; done
3、比对结果格式转换及构建索引
将SAM文件转换为BAM文件
samtools view -b SRR6502085.sam > SRR6502085.bam
排序
samtools sort SRR6502085.bam > SRR2176358.sorted.bam
对BAM文件创建索引
samtools index SRR6502085.sorted.bam
bam和sam文件均可使用IGV查看
循环批量操作
for file in *.sam;do
samtools view -b $file > ${file%.sam}.bam
samtools sort ${file%.sam}.bam > ${file%.sam}.sorted.bam
samtools index ${file%.sam}.sorted.bam
done
五、基因表达量估计
1、表达定量和标准化
新建featurecounts文件夹
mkdir featurecounts
cd ~/Rna_seq/SRR650208/featurecounts
编写R脚本
vim featurecounts.R
循环批量操作
for file in ~/Rna_seq/SRR650208/sorted/*.sorted.bam; do
Rscript ./featurecounts/featurecounts.R
~/Rna_seq/SRR650208/sorted/$file
~/Rna_seq/SRR650208/references/IRGSP-1.0_genome.corrected.gtf 10 $file;
done
2、合并所有count文件
perl -lne 'if ($ARGV=~/(.*).count/){print "$1\t$_"}' *.count > merge.count
3、提取counts值及tpm值并生成矩阵
awk -F"\t" '{print $1"\t"$2"\t"$3}' merge.count > gene.count
awk -F"\t" '{print $1"\t"$2"\t"$5}' merge.count > gene.tpm
编写R脚本matrix_count.R
a=read.csv('gene.count',header=F,sep="\t")
colnames(a)=c('sample','gene','counts')
library(reshape2)
counts=dcast(a,formula=gene~sample)
write.table(counts,file="gene_count.csv",sep="\t",quote=FALSE,row.names=FALSE)
运行matrix_count.R脚本
Rscript matrix_count.R
生成gene_count.csv
第1列为基因名；后面是对应的count数
编写R脚本matrix_tpm.R
a=read.csv('tpm.count',header=F,sep="\t")
colnames(a)=c('sample','gene','tpm')
library(reshape2)
counts=dcast(a,formula=gene~sample)
write.table(counts,file="gene_tpm.csv",sep="\t",quote=FALSE,row.names=FALSE
运行matrix_count.R脚本
Rscript matrix_tpm.R
生成gene_tpm.csv
第1列为基因名；后面是对应的tpm数
有参转录组的上游分析到此为止，接下来便是差异表达、后续个性化分析及可视化作图了。
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