RNA-seq数据处理新方法与步骤详解

资源摘要信息:"本文档主要介绍了RNA-seq数据处理的流程和相关工具的使用方法，包括TGG-Viewer和MultiQC的应用，以及Broad GP提供的RNA-seq数据。同时，本文档还详细说明了数据处理的第一阶段管道，包括如何更新数据路径，如何将新样品的.bam和.bai文件复制到指定的路径，以及如何运行特定的Python脚本以更新样本和样本集的元数据表。" 1. TGG-Viewer和MultiQC的链接 TGG-Viewer和MultiQC是两个重要的数据处理和分析工具。TGG-Viewer主要用于可视化RNA-seq数据，而MultiQC则可以用于生成报告，展示分析结果。 2. Broad GP提供的RNA-seq数据 Broad GP提供的RNA-seq数据是以hg19 bams的形式存在的。这些数据通常包含大量的基因表达信息，可以用于进行各种生物学和医学研究。 3. 数据处理的第一阶段管道 数据处理的第一阶段管道包括多个步骤。首先，我们需要手动将新的.bam和.bai文件复制到gs://macarthurlab-rnaseq/[batch name]/hg19_bams/路径下。然后，我们需要运行step1_update_data_paths_worksheet.py这个Python脚本，以更新google docs。这个脚本会生成一个样本和样本集的元数据表，然后我们可以在step1_update_data_paths_worksheet.py工作空间中运行这个元数据表。 4. 更新元数据表 更新元数据表是数据处理过程中的重要一步。元数据表包含了所有样品和样品集的信息，这对于后续的数据分析和处理至关重要。我们需要定期运行step1_update_data_paths_worksheet.py这个Python脚本，以确保我们的元数据表是最新的。 5. 添加新的批次名称 在每次有新的数据批次时，我们需要将新的批次名称添加到本自述文件的顶部。这样做可以确保我们在处理数据时，能够清楚地知道数据批次的信息。 6. 压缩包子文件的文件名称列表 压缩包子文件的文件名称列表为"rnaseq-methods-master"。这个文件可能包含了所有的脚本和工具，以及相关的文档和说明，对于理解和执行数据处理流程非常重要。