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都2021了仍然有人轉(zhuǎn)錄組走tophat加cufflinks流程

 健明 2021-08-08

我在2015年逛biostar論壇的時(shí)候,看到了這樣的表述:

Tophat 首次被發(fā)表已經(jīng)是6年前
Cufflinks也是五年前的事情了
Star的比對(duì)速度是tophat的50倍,hisat更是star的1.2倍。
stringTie的組裝速度是cufflinks的25倍,但是內(nèi)存消耗卻不到其一半。
Ballgown在差異分析方面比cuffdiff更高的特異性及準(zhǔn)確性,且時(shí)間消耗不到cuffdiff的千分之一
Bowtie2+eXpress做質(zhì)量控制優(yōu)于tophat2+cufflinks和bowtie2+RSEM
Sailfish更是跳過(guò)了比對(duì)的步驟,直接進(jìn)行kmer計(jì)數(shù)來(lái)做QC,特異性及準(zhǔn)確性都還行,但是速度提高了25倍
kallisto同樣不需要比對(duì),速度比sailfish還要提高5倍?。?!

當(dāng)時(shí)各路大神就建議大家拋棄傳統(tǒng)的tophat加cufflinks流程,畢竟其作者都說(shuō)它過(guò)時(shí)了,起碼可以替換成為:hisat2+stringtie+ballgown流程??!

又是六年過(guò)去了

還有人跟我討論tophat加cufflinks流程,讓我非常郁悶,而且對(duì)方還拿出來(lái)了最新文獻(xiàn),是:《The oncogene AAMDC links PI3K-AKT-mTOR signaling with metabolic reprograming in estrogen receptor-positive breast cancer》,鏈接是:https://www./articles/s41467-021-22101-7

整個(gè)研究都是圍繞 Adipogenesis associated Mth938 domain containing (AAMDC) 這個(gè)基因 。里面有轉(zhuǎn)錄組測(cè)序數(shù)據(jù),在 GSE92893 and GSE123740. 可以看到這兩個(gè)數(shù)據(jù)其實(shí)相差五年:

 

所以作者自己也是有兩套流程,針對(duì)早期數(shù)據(jù),走tophat加cufflinks流程。但是針對(duì)最近的數(shù)據(jù),走salmon和DESeq2流程,完全是兩碼事!

如果你現(xiàn)在還推薦大家使用tophat加cufflinks流程來(lái)處理轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù),就有點(diǎn)過(guò)分了!

如果你看到有人還在使用tophat加cufflinks流程來(lái)處理轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù),也不要急于嘲諷,有可能是他們的數(shù)據(jù)本來(lái)就是五六年前的,或者給他們服務(wù)的公司仍然是使用過(guò)時(shí)的流程而已。

視頻觀看方式

  • 視頻免費(fèi)在B站:https://www.bilibili.com/video/BV12s41137HY 大家學(xué)習(xí)的時(shí)候記得發(fā)彈幕交流哈。

  • 也有微云離線版本視頻下載本地播放:

    • 上游分析視頻以及代碼資料在:https://share./5QwKGxi
    • 下游主要是基于counts矩陣的標(biāo)準(zhǔn)分析的代碼 https://share./50hfuLi
  • 同步查看視頻配套代碼 :https://www.jianshu.com/p/a84cd44bac67

  • RNA-SEQ實(shí)戰(zhàn)演練的素材:https://share./5h1Z2QY ,包括一些公司PPT,綜述以及文獻(xiàn)以及測(cè)試數(shù)據(jù)

  • RNA-SEQ 實(shí)戰(zhàn)演練的思維導(dǎo)圖:文檔鏈接:https:///doc/38y7pmgzLg 密碼:p6fo

目前,上面的鏈接都是親測(cè)有效的,如果你看完發(fā)現(xiàn)鏈接無(wú)法打開(kāi),說(shuō)明已經(jīng)里面被舉報(bào)而封殺了,只能是去交流群拿到最新鏈接了。

需要基本生信背景知識(shí)

當(dāng)然需要讀者具備計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí),,我把它粗略的分成基于R語(yǔ)言的統(tǒng)計(jì)可視化,以及基于Linux的NGS數(shù)據(jù)處理

其中,R語(yǔ)言可能更重要一點(diǎn),我把R的知識(shí)點(diǎn)路線圖搞定,如下:

  • 了解常量和變量概念
  • 加減乘除等運(yùn)算(計(jì)算器)
  • 多種數(shù)據(jù)類型(數(shù)值,字符,邏輯,因子)
  • 多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(向量,矩陣,數(shù)組,數(shù)據(jù)框,列表)
  • 文件讀取和寫(xiě)出
  • 簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)可視化
  • 無(wú)限量函數(shù)學(xué)習(xí)

如果大家沒(méi)有時(shí)間自行慢慢學(xué)習(xí),可以考慮我們生信技能樹(shù)官方舉辦的學(xué)習(xí)班!

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