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- 来自专栏生信喵实验柴
Kneaddata数据质控
一、下载案例数据 网址： https://github.com/biobakery/biobakery 案例文章： https://www.nature.com/articles /nature11234 该案例来自 HMP 计划，选取 10 个口腔黏膜（buccal mucosa）样品和 10 个舌头背面（ tongue dorsum）样品进行比较分析。 SRS016086 TD SRS016342 TD SRS017713 TD SRS019219 TD SRS019327 TD SRS043663 TD 二、KneadData 数据质控 kneaddata 是一个数据质控过滤流程，软件整合了 fastqc 质控，trimmomatic 数据过滤，bowtie2 比对数据库过滤宿主等功能。 输入原始数据，即可得到处理好的 cleandata，直接用于后面的分析。默认集成人，小鼠，rRNA 等数据库。如果是其他宿主，可以自行建库。
1.3K30编辑于 2023-02-24 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
数据质控中：先进行SNP缺失质控还是样本缺失质控？
戳“育种数据分析之放飞自我”关注我！ 数据质控中：先进行SNP缺失质控还是样本缺失质控 #2021.10.05 这个问题，我之前没有测试过，所以我自以为是等价的，毫无疑问，我以为的是错误的。 答案是：先进行SNP缺失质控，再进行样本缺失质控。 「错误的做法：」 先进行样本缺失质控，再进行SNP缺失质控 同时进行SNP和样本的缺失质控 1. 测试数据 「测试数据：」 样本数：165 SNP数：1457897 $ wc -l test_data.map test_data.ped 1457897 test_data.map 165 为何先质控SNP后质控样本？ SNP的数据来自实验室，无论是芯片数据，GBS数据，二代重测序数等，DNA 与阵列的杂交不佳、基因型探针性能不佳以及样本混淆或污染，都会导致数据质量差。 参考文献 该篇的缘由是因为有老师提出前后顺序对他的数据影响较大，在这里十分感谢这位老师。我这里总结一下，希望大家少走弯路。
1.8K20发布于 2021-10-18 - 来自专栏生信喵实验柴
illumina数据质控过滤
背景 我们拿到测序的原始数据后，其实并不是所有的都是能用的数据，我们需要先做质控与过滤。首先认识下碱基的指标Q20（百分之一出错率），质量值>=Q20：好碱基，质量值<Q20：坏碱基。 fastqc 进行质量控制 fastqc 质控 mkdir illumina_qc fastqc -f fastq -o illumina_qc/ illumina_1.fastq.gz illumina 掌握数据过滤软件 fastp 以及 SOAPnuke 的使用； 4、了解其他过数据滤软件； 利用 fastp 进行数据过滤 fastp 数据过滤 fastp -i illumina_1.fastq.gz -I illumina_2.fastq.gz -o clean.1.fq.gz -O clean .2.fq.gz -z 4 -q 20 -u 40 -n 10 -f 15 -t 15 -F 15 - 1、不要求100%精确，原则是不影响后续分析 2、可以根据最终结果，重新过滤数据 三、过滤完质控 过滤完质控 mkdir illumina_clean fastqc -f fastq
3.9K30编辑于 2021-12-27 - 来自专栏Linux基础入门
FastQC | 对测序数据进行质控及质控报告解读
FastQC软件简介 FastQC可以对测序数据进行质控来评估测序质量的好坏。 本期将演示如何使用FastQC对二代测序数据进行质控以及对质控报告进行全方位的解读。 FastQC示例数据下载 # 创建data文件夹后进入，下载测试数据 mkdir data；cd data wget https://sra-download.ncbi.nlm.nih.gov/traces fastqc.html SRR19897777_2_fastqc.html FastQC会为每个输入文件生成一个以html为后缀的网页型结果，下面将以SRR19897633_1_fastqc.html为例带大家对质控结果进行解读 如果有位点的A和T、或G和C的含量差异高于10%，则统计结果为Warning；如果有位点的A和T、或G和C的含量差异高于20%，则统计结果为Failure。 示例数据中接头序列已基本去除。
6.2K30编辑于 2022-08-18 - 来自专栏三代测序-说
三代测序 - 数据质控 | LongReadSum
一、LongReadSum简介LongReadSum 是美国费城儿童医院Kai Wang教授团队（图1）开发的一款专门针对长读长测序数据设计的快速质控工具（如纳米孔测序、PacBio测序等）。 全基因组测序（WGS）BAM文件 (示例）对于全基因组测序数据，经过与参考基因组（如人类的GRCh38）比对后生成的BAM文件，LongReadSum可以生成详细的质控报告，包括读长分布、碱基质量等信息 实际运行一般来说对于.fastq和PacBio的未比对.bam文件最为常见，下面以.fastq数据格式为例。1_raw_fastq文件夹存放需要质控的数据文件，1_longreadsum存放结果文件。 为了节省硬盘空间，在做质控前需要将压缩文件先解压，然后质控完再压缩回去，对于较大的数据整个过程比较耗时。 四、输出结果LongReadSum生成的质控报告包括HTML（图2）和文本格式的文件，包括：碱基质量分布：展示测序数据的碱基质量分布情况。读长分布：分析测序读长的分布范围。
73721编辑于 2025-02-25 - 来自专栏三代测序-说
三代测序 - 数据质控 | Bamboo
因此，对下机数据进行质量查看和质控是数据分析前重要的一步。 对于三代纳米孔测序平台，查看数据统计信息和质量最常用的就针对牛津纳米孔（ONT）数据开发的Nanopack分析套装，如NanoPlot，NanoComp和NanoQC，以及老牌质控软件fastp针对三代长度长数据优化的 现在已经有三款软件 Bamboo (数据质控），Glycine（鉴定全长cDNA）和Citrus（拆分barcode）。今天我就一起来看看Bamboo的安装和使用方法。 reads(总序列数）、Unmapped reads(未比对上的序列)等；Coverage and bias(覆盖度和偏好)：以图形可视化展示从bam文件统计得到的基因组覆盖信息，包括全基因组覆盖度（图10 ）、覆盖度分布等；图10展示了基因组各染色体的覆盖情况，每条染色体占一行，横坐标是染色体位置（以Mb为单位），纵坐标代表该位置的测序深度。
1.2K12编辑于 2025-05-21 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
ATAC-seq分析：数据质控（6）
质控 ATACseqQC 库允许我们在一个步骤中运行我们已经看到的许多 ATACseq QC 步骤。 由于这可能会占用大量内存，因此我只是在一个 BAM 文件中对其进行说明，该文件仅包含 ATACseq 数据的 17 号染色体读数。
57720编辑于 2023-02-27 - 来自专栏生物信息云
基因芯片数据分析（三）：数据质控
经过PCA分析之后，平行实验所提供的基因芯片数据应该聚扰在一起，而不同设计的实验所提供的基因芯片数据应该分离。这可以帮助我们很快的识别出一组平行实验当中，有哪些数据是可靠的，而哪些数据可以被放弃。 下面我我以affydata包中的数据为例简单介绍芯片数据的质控。 library(gcrma) eset <- gcrma(Dilution) y <- (exprs(Dilution)[,c("20B","10A")]) ##载入Dilution中的20A,20B至 x <- exprs(eset)[, c("20B", "10A")] ma.plot(rowMeans(log2(x)),log2(x[,1])-log2(x[,2]),cex=1, plot.method 经过gcrma处理数据之后，我们发现，数据中值基本为0，头尾的偏离也都被修正了。反过来说，我们对数据绘制MA plot可以直观化地显示实验数据进入下一步分析比较时的可靠性。
3.7K31发布于 2019-12-13 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
Scanpy 分析 scRNA-seq数据|质控
，这些数据属于 openproblem 的 NeurIPS 2021 基准数据集。 这些样本是通过 10X Multiome 基因表达和染色质可及性试剂盒进行测量的。 将计数矩阵导入到 AnnData 对象中，该对象为数据注释和不同数据表示方式提供了多个存储位置。 sample_id, filename in samples.items(): path = EXAMPLE_DATA.fetch(filename) sample_adata = sc.read_10x_h5 接下来，将通过基础的预处理和聚类流程来分析这些数据。 另外，对于包含多个批次的数据集，建议对每个样本分别进行质量控制，因为不同批次之间的质量控制阈值可能会有很大差异。
58200编辑于 2025-05-14 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
ATAC-seq分析：数据质控（6）
质控ATACseqQC 库允许我们在一个步骤中运行我们已经看到的许多 ATACseq QC 步骤。它可能会消耗更多内存，但会允许包含两个更有用的指标，称为 PCR 瓶颈系数（PBC1 和 PBC2）。 由于这可能会占用大量内存，因此我只是在一个 BAM 文件中对其进行说明，该文件仅包含 ATACseq 数据的 17 号染色体读数。
84030编辑于 2023-01-27 - 来自专栏三代测序-说
三代测序 - 数据质控 | fastplong
提起二代测序数据质控软件 fastp，相信大家一定不会陌生。 当我正在纠结这么多质控软件的选择和想像 fastp 一样一步解决数据质量查看和序列过滤修剪时，fastplong 来了！ 实际使用示例原始下机数据放在1_raw_fastq文件夹下。建立2_fastplong文件夹，fastplong的结果文件放在2_fastplong下。参数根据质控结果和实际情况进行调整就行。 表示额外修剪 10 个碱基。 默认值为 10。
1.6K23编辑于 2025-02-24 AI质控系统
这些痛点倒逼行业寻求智能化解决方案，而AI质控系统的出现恰逢其时，为制造业质量管控带来革命性突破。 二、核心技术架构解析现代AI质控系统采用多模态融合感知技术，整合工业相机、激光测距仪、红外热成像等设备采集的数据流。 三、实施路径规划建议企业导入AI质控系统应遵循三步走战略：首先是局部试点阶段，选择标准化程度高的单一工序进行验证，快速验证技术可行性与业务适配性；其次是横向拓展期，打通上下游工序的数据链路，形成质量闭环管控 值得关注的是，联邦学习框架下的隐私保护机制正在解决跨企业数据共享的难题，为行业级质量知识库建设铺平道路。 实施过程中需警惕常见误区：避免盲目追求检测速度而忽视误报率平衡，确保检测精度与效率兼顾；警惕过度依赖历史数据忽略工艺变更影响，及时更新模型适配新工艺；避免重硬件投入轻数据分析能力建设，充分挖掘数据价值；
54110编辑于 2025-10-16- 来自专栏图形化开放式生信分析系统开发
靶向分析流程(Pipeline)中的数据质控
# 本文是对靶向测序Pipeline中数据质控的升级，顺便做一个记录## 此前Pipeline中数据质控来源于几个软件：- fastp： ```bash fastp -w ${threads ## 编写脚本汇总以上数据，形成最终的质控信息## 然而某个朋友给我看了《2019-GB_T_37872目标基因区域捕获质量评价通则》之后：里面有一项内容，计算捕获特异性：基于序列比对后的数据进行重复序列去除 [Target] Coverage (>=10x) // Ratio of bases with depth greater than or equal to 10x in target regions equal to 10x. [flank] Coverage (>=10x) // Ratio of flank bases with depth greater than or equal to 10x.
1.1K00编辑于 2022-09-24 - 来自专栏有困难要上，没有困难创造困难也要上！
高通量测序数据质控神器Trimmomatic
简介 高通量测序下机的原始数据中存在一些低质量数据、接头以及barcode序列等，为消除其对后续分析准确性产生的影响，在数据下机以后对原始数据进行质控处理就成了至关重要的环节。 Trimmomatic就是一个高通量测序数据质控神器，可以对测序数据进行过滤。 ERR571271_2_unpaired.fq \ ILLUMINACLIP:/usr/local/share/trimmomatic-0.38-1/adapters/TruSeq3-PE.fa:2:30:10 ERR571271_2_unpaired.fq ILLUMINACLIP:/usr/local/share/trimmomatic-0.38-1/adapters/TruSeq3-PE.fa:2:30:10 threads - 设置多线程运行数 phred33 - 设置碱基的质量格式，可选pred64 ILLUMINACLIP:TruSeq3-PE.fa:2:30:10 - 切除adapter序列。
2K40发布于 2019-03-20 - 来自专栏用户7627119的专栏
单细胞转录组测序数据质控
大家都知道质控是单细胞转录组数据分析中十分重要的一步，那么导致数据质量差的原因有哪些呢？质控的标准是什么呢？有哪些解决的方案呢？快快跟随小编一起来寻找答案吧。 一质控的目的 消除技术问题及偏差。 二单细胞转录组测序 VS Bulk转录组测序 总的来说，单细胞转录组体现异质性（个体），Bulk转录组体现平均程度(总体)。 端的偏好性； 5.比对到mRNA区域的reads数； 6.UMIs/reads的数值； 7.检测到的基因数目； 8.Spike-ins检测； 9.比对到线粒体和核糖体的reads数； 10 五如何过滤细胞 1.在决定设定cut off值前了解数据的分布情况 ? 2.基于QC标准使用PCA检测异常细胞（Scater package） ? 看完这些相信大家一定对单细胞转录组的质控有了一定的了解了。总的来说，质控必不可少，如何计划好实验避免技术误差，提前预估数据集中细胞分布情况等都有利于获得更加准确的数据结果。
3.1K20发布于 2020-08-06 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
ChIP-seq 分析：数据质控实操（5）
数据 今天将继续回顾我们在上一次中研究的 Myc ChIPseq。这包括用于 MEL 和 Ch12 细胞系的 Myc ChIPseq 及其输入对照。 质控参考 Encode 质量指标。 Large-scale quality analysis of published ChIPseq data. Impact of artifact removal on ChIP quality metrics in ChIPseq and ChIP-exo data.Front Genet. 2014 Apr 10 ", blacklist = "/pathTo/mm10_Blacklist.bed") 我们从 Encode 下载 mm10 的黑名单。 多样本QC 最好对照您的输入对照和我们正在使用的其他 Myc 样本（如果您没有自己的数据，甚至是外部数据）检查 ChIPseq 质量。
57420编辑于 2023-02-27 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
ChIP-seq 分析：数据质控实操（5）
数据今天将继续回顾我们在上一次中研究的 Myc ChIPseq。这包括用于 MEL 和 Ch12 细胞系的 Myc ChIPseq 及其输入对照。 质控参考Encode 质量指标。Large-scale quality analysis of published ChIPseq data. Impact of artifact removal on ChIP quality metrics in ChIPseq and ChIP-exo data.Front Genet. 2014 Apr 10 ", blacklist = "/pathTo/mm10_Blacklist.bed")我们从 Encode 下载 mm10 的黑名单。 多样本QC最好对照您的输入对照和我们正在使用的其他 Myc 样本（如果您没有自己的数据，甚至是外部数据）检查 ChIPseq 质量。
55420编辑于 2023-02-19 - 来自专栏天意云&天意科研云&天意生信云
Claude code做宏基因组数据质控
宏基因组测序数据庞大且复杂，数据质量直接决定了后续分析的可靠性。因此，质控的核心在于两个字：评估和过滤。 质量评估与报告：在过滤之前，需要知道原始数据的真实情况。 ## 质控结果概览 ### 数据质量评估 1. 无样本出现高重复（>10 %），排除因 rRNA / 低复杂度序列导致的过度重复。 Sequence Quality Histograms 横轴：读长位置（0 → 140 bp）。 结果解读报告： # 宏基因组数据质控MultiQC报告解读 ## 报告概述 本报告基于MultiQC v1.30分析了4个宏基因组样本的质控结果，包括原始数据和Trimmomatic过滤后的数据，共计 质控监控建议 - 建立质控指标阈值：重复率<10%，保留率>95% - 定期监控测序质量趋势 - 建立样本质控标准操作流程 ## 结论 本次质控分析显示： 1.
47810编辑于 2025-09-04 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
ChIP-seq 分析：原始数据质控（2）
我们可以从 Encode 网站检索原始测序数据。在这里，我们使用小鼠 MEL 细胞系、样品 ENCSR000EUA（重复 1）下载 Myc ChIPseq 的测序数据。3. 数据处理3.1. fqSample <- FastqSampler("~/Downloads/ENCFF001NQP.fastq.gz", n = 10^6)fastq <- yield(fqSample)生成的对象是一个 数据质控如果愿意，我们可以使用我们熟悉的访问器函数来评估 FASTQ 文件中的信息。sread() - 检索 reads 序列。quality() - 检索 reads 质量作为 ASCII 分数。 readQuality <- quality(fastq)readQualities <- alphabetScore(readQuality)readQualities[1:10]图片然后我们可以生成质量分数的直方图 filt1 <- fq[alphabetScore(fq) > 300] filt2 <- filt1[alphabetFrequency(sread(filt1))[, "N"] < 10
1K00编辑于 2023-02-07 - 来自专栏生信小王子
转录组分析 | 使用FastQC进行数据质控
在拿到测序数据后，我们首先要了解手中数据的质量，因为测序的质量直接影响下游分析的准确性，所以在我们进行转录组数据分析前，第一步应该判断测序质量的好坏。 其中绿色代表通过质控（质量高），橙色代表警告（质量一般，数据还可以用），红色代表未通过质控（质量差，需要确定一下该指标未通过的原因）。 指标1：基本统计信息 ? 表格展示了我们数据的基本信息。 纵坐标表示碱基的质量值QUAL，该QUAL=-10*log10(碱基错误率)，如果QUAL为20，则表示该处碱基测序错误率为1%（0.01），如果QUAL为30，则表示该处碱基测序错误率为0.1%（0.001 如果含有的重复序列超过50%，说明测序数据可能有一些问题。 指标9：过表达序列 ? 过表达序列指大量重复出现的序列，图中显示无过表达序列，说明测序质量很好。 指标10：接头序列 ? 图中显示数据中不含接头序列。 通过以上10个指标对测序数据进行初步评估，我们就可以对自己数据的质量有一个大概了解，进入下一步的分析阶段。
3.3K31发布于 2020-08-10
腾讯云开发者
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