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bow-tie分析外包风险

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第74章bow tie2对齐模式bowtie2有两种对齐模式:endtoend和local 。两种模式的预置参数如下，end是默认的比较模式，可以通过参数设置进行调整 ， 例如 ， 选择verysensitivelocal模式bowtie2 veryssensitive localx $ re f1 $ R12 $ R2 >bowtie，Sam的想法是:以一定的错误率从基因组中产生一定数量的读数，bwa和bow tie2两种对比工具的对比结果相近，分别为95.4%和94.7% 。

1、使用RSEM进行转录组测序的差异表达 分析如果通过RSEM比较来量化bam的转录，则有必要确保比较中使用的指数是由rsempreparereference生成的 。可以看到，用bow tie2构建的索引与rsem调用的bow tie2构建的索引是不同的 。用法分为两类，从fa/fq获取的表达式矩阵和从sam/bam获取的表达式矩阵(仍需与rsempreparereference生成的索引进行比较) 。

完成后得到这些文件，其中rsem.genes.results和rsem.isoforms.results分别代表基因水平和转录水平的定量结果 。各列含义:后面用EBseq查差异基因/转录本时会用到这两个文件 。我们以基因水平的差异分析为例 。在该步骤中 ， 提取上一步骤中获得的每个样本定量结果文件中的expected_count列，以形成数据矩阵 。

2、有参转录组 分析【bow-tie分析外包风险】综合来看，HISAT使用了BWA和Bow tie的算法 ， 同时解决了mRNA没有内含子的问题，比上一代主流RNAseq比对工具快50倍 ， 同时需要更少的内存逆转录(>扩增) >标记>杂交>扫描>获取原始数据 。限制:仅已知或；确定性序列不能检测新发现的基因，一些没有放在芯片上的基因的探针信号可能会受到非特异性杂交或个体序列差异的影响 。基于高通量第二代测序技术的转录组学研究方法 。

3、ATAC-seq专题---生信 分析流程ATACseq information分析该过程主要分为以下几个部分:数据质量控制、序列比较、峰检测、motif 分析、峰注释、富集分析，下面将对各部分的内容进行说明 。对板外数据进行过滤以移除过多或低质量的读?。⑽笮治龌竦酶删欢寥?。常见的trim软件有Trimmomatic、Skewer、fastp等 。Fastp是一个相对较新的软件 。使用时，可以使用adapter _ sequence/adapter _ sequence _ R2参数传入接头序列 ， 也可以将这两个参数留空，软件会自动识别接头并切割 。

4、如何在Linux服务器上安装使用 bow tie(1)InstallbowtieBowtie它可以在个人电脑上使用 ， 也可以在CSC服务器上使用终端连接 。请参考以下文档的第一部分，了解如何在笔记本电脑上安装Bow tie尤其是那些在电脑上没有管理员权限的人，更要确保软件的正确安装和功能 。Bow tie也可以在服务器计算机上远程使用 。我们将提供临时帐户来访问CSC，但是您需要一个安全的Shell终端程序来进行通信 。

常见的实现是PuTTY 。即使终端程序不用于阅读地图，其他练习也是需要的，并且应该是可用的 。Bow tie安装:从下载页面下载相应版本(Linux ， Mac或者Win，小编是Linux下做的) 。将zip文件解压缩到一个新目录，然后转到该目录 。下载的bow tie包中包含了预先建立的大肠杆菌基因组索引 ， 以及从基因组中模拟出来的一组1000个35bp的读数 。

5、chapter74 bow tie2比对模式bowtie2有两种比较模式:endtoend和local 。两种模式的预置参数如下，end是默认的比较模式，可以通过参数设置进行调整 。例如，选择verysensitivelocal模式bowtie2 veryssensitive localx $ re f1 $ R12 $ R2 >bowtie 。Sam的想法是:以一定的错误率从基因组中产生一定数量的读数 。bwa和bow tie2两种对比工具的对比结果相近，分别为95.4%和94.7% 。
Bwa对比率为83.3%，而bow tie2仅为28.9% 。通过调整到verysensitivelocal模式，比较率上升到63.86% ， 并进一步调整模式参数Timebow-1/2d 20 r 3 n1 l20x $ re f1 $ R12 $ R2 >bow-1 。

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