以SRA数据库中DRP003950数据集为练习对象。该数据集使用Tamoxifen处理MCF-7细胞系,分别测定了1到12周处理组和对照组的表达谱。为简单起见,本实验仅要求比较处理一周后MCF-7表达谱的变化情况。该实验包括多个步骤:下机数据清理和序列比对;表达谱定量至基因水平;合并多个表达谱为表达矩阵;差异表达分析;下游通路富集分析

时间: 2024-03-13 09:45:30 浏览: 31
以下是处理该数据集的基本流程: 1. 下载数据集 从SRA数据库中下载DRP003950数据集对应的sra文件,使用fastq-dump工具将sra文件转换成fastq文件。 ``` fastq-dump --split-files SRR1130174 ``` 2. 数据预处理 使用fastp对fastq文件进行质量控制和接头序列去除。 ``` fastp -i SRR1130174_1.fastq -I SRR1130174_2.fastq -o clean_1.fastq -O clean_2.fastq --cut_tail --cut_tail_mean_quality 20 --cut_tail_window_size 20 ``` 3. 下载参考基因组 从UCSC下载人类基因组fasta文件和基因注释gtf文件,构建基因组索引。 ``` hisat2-build -p 4 hg38.fa hg38 ``` 4. 进行序列比对 使用Hisat2对样本进行序列比对,生成bam文件。 ``` hisat2 -p 4 --dta -x hg38 -1 clean_1.fastq -2 clean_2.fastq -S sample.sam samtools view -Sb -@ 4 sample.sam > sample.bam ``` 5. 进行基因转录水平定量 使用featureCounts对bam文件进行基因转录水平定量。 ``` featureCounts -p -t exon -g gene_id -a hg38.gtf -o counts.txt sample.bam ``` 6. 合并多个表达谱为表达矩阵 将多个样本的基因表达谱合并为表达矩阵。 ``` library(edgeR) files <- c("counts_control_1.txt", "counts_treatment_1.txt") y <- readDGE(files, columns=c(2, 2)) y <- estimateDisp(y) et <- exactTest(y) topTags(et) ``` 7. 差异表达分析 使用edgeR对基因表达谱进行差异分析,得到差异基因列表。 ``` library(edgeR) counts <- read.delim("counts.txt", row.names=1, check.names=FALSE) group <- factor(c("control", "treatment"), levels=c("control", "treatment")) design <- model.matrix(~group) y <- DGEList(counts=counts, group=group) y <- calcNormFactors(y) y <- estimateDisp(y, design) fit <- glmQLFit(y, design) qlf <- glmQLFTest(fit, coef=2) topTags(qlf) ``` 8. 下游通路富集分析 使用生物信息学工具进行差异基因的下游通路富集分析,以进一步了解基因的生物学功能和作用机制。 综上所述,对于该数据集的分析流程包括下机数据清理和序列比对、表达谱定量至基因水平、合并多个表达谱为表达矩阵、差异表达分析和下游通路富集分析等多个步骤。这些步骤可以帮助研究人员深入了解基因在不同条件下的表达变化,从而更好地理解基因的功能和生物学过程。

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