В области биоинформатики анализ данных RNA-Seq играет решающую роль в понимании закономерностей экспрессии генов. Одним из популярных инструментов для количественной оценки экспрессии генов на основе данных RNA-Seq является подчтение FeatureCounts. В этой статье блога мы рассмотрим пять эффективных методов использования подчтений FeatureCounts, а также приведем примеры кода, демонстрирующие их реализацию.

Метод 1: базовые функции использования и подсчета

Для начала давайте рассмотрим базовое использование функции FeatureCounts подчтений. Обычно он используется для подсчета количества чтений, соответствующих каждому признаку, например генам или транскриптам. Вот пример того, как запустить FeatureCounts в файле BAM:

featureCounts -a annotation.gtf -o counts.txt sample.bam

Метод 2: обработка нескольких файлов

Часто у вас есть несколько файлов BAM для разных образцов, которые вы хотите проанализировать вместе. subreads FeatureCounts предоставляет удобный способ одновременной обработки нескольких файлов. Вы можете использовать следующую команду для анализа нескольких файлов BAM:

featureCounts -a annotation.gtf -o counts.txt sample1.bam sample2.bam sample3.bam

Метод 3: Анализ отдельных цепей

В некоторых экспериментах важно учитывать цепь, из которой происходят чтения. subreads FeatureCounts поддерживает анализ конкретных цепей, позволяя учитывать направленность экспрессии генов. Вот пример того, как включить подсчет отдельных цепей:

featureCounts -a annotation.gtf -o counts.txt -s 2 sample.bam

Метод 4: фильтрация и перекрытие функций

subreads FeatureCounts позволяет фильтровать чтения на основе качества их выравнивания и обрабатывать перекрывающиеся функции. Например, вы можете указать минимальный порог качества сопоставления, используя параметр -q. Вот пример того, как фильтровать чтения с минимальным качеством сопоставления 10:

featureCounts -a annotation.gtf -o counts.txt -q 10 sample.bam

Метод 5: вывод назначений чтения

Иногда полезно получить подробные назначения чтения для последующего анализа. subreads FeatureCounts позволяет выводить информацию уровня чтения, которая включает в себя идентификатор функции и назначенное чтение. Вот пример того, как генерировать выходные данные уровня чтения:

featureCounts -a annotation.gtf -o counts.txt -M --readExtension5 10 --readExtension3 10 sample.bam

В этой статье блога мы рассмотрели пять эффективных методов использования подчтений FeatureCounts в анализе данных RNA-Seq. Мы рассмотрели базовое использование, обработку нескольких файлов, анализ конкретных цепочек, фильтрацию и извлечение назначений чтения. Включив эти методы в свою биоинформатику, вы сможете получить точные и подробные результаты количественного определения экспрессии генов.