RNASeq实战练习-数据过滤与质控

trim-galore过滤低质量的reads

转录组分析 | 使用trim-galore去除低质量的reads和adaptor

#进入analysis目录
cd /home/jiamj/analysis/

# 创建clean文件夹
mkdir clean

# 进入存放转录组数据的rnadata目录
cd /home/jiamj/analysis/rnadata

# 批量过滤
for i in 39 40 41 42 43 44
do 
nohup trim_galore --phred33 -q 30 --stringency 1 --length 50 --paired SRR75089${i}_1.fastq.gz SRR75089${i}_2.fastq.gz -o /home/jiamj/analysis/clean &
done

image-20210802171043768

FastQC

FastQC是一款基于Java的软件，它可以快速地对测序数据进行质量评估

参数	作用
-o --outdir	FastQC生成的报告文件的储存路径，生成的报告的文件名是根据输入来定的
-t --threads	选择程序运行的线程数

# 激活 rnaseq 环境
conda activate rnaseq

#进入analysis目录
cd /home/jiamj/analysis

# 在analysis目录下建一个存放QC文件的文件夹
mkdir QC

# 打开过滤后数据所在的文件夹
cd /home/jiamj/analysis/clean

# fastqc分析
fastqc -o /home/jiamj/analysis/QC *gz

MultiQC

MultiQC可以将FastQC产生的多个输出报告整合为一个，方便查看

multiqc dir/ -o output -n multiQC

参数	作用
dir	分析整合目录
-o	整合后的输出目录
-n	输入文件名字，默认multiqc_report

# 退回上一个目录，即analysis目录
cd ..
# 整合fastqc结果
multiqc QC/ -o QC/ -n multiQC