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- 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;5: 您可以在 Anshul Kundaje[5] 的网站或直接从 Encode[6] 网站找到大多数基因组的黑名单 QCresult <- ChIPQCsample(reads = "/pathTo/myChIPreads.bam 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<em>数据</em>，甚至是外部<em>数据</em>）检查 ChIPseq 质量。
52020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;5: 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。
50220编辑于 2023-02-19 - 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 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。 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 错误做法2，SNP和样本同时质控 plink --file test_data --geno 0.02 --mind 0.02 --recode --out test5 结果是错误的： $ wc - l test5.map test5.ped 1431211 test5.map 164 test5.ped 1431375 total 如果是--geno和--mind顺序反呢？ 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。
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 1、去除adapter 1、空载： adapter与adapter直接连接，中间没有插入片段，导致 read1测到3'adapter，read2测到5'adapter的反向互补 reads尾部测到adapter 2、插入片段过短 插入片段长度小于上机测序循环(cycle)数，导致read1尾 部测到3'adapter，read2尾部测到5'adapter 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
3.6K30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N含量>5%，则统计结果为Waming；N含量>20%，则统计结果为Failure。 示例数据中N含量几乎为0，表明测序质量很好。 示例数据中接头序列已基本去除。
5.9K30编辑于 2022-08-18 - 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 作为国产纳米孔测序仪，后续数据分析最理想的工具软件，是针对自家数据开发的算法，但是这需要时间和科研圈的集体贡献。 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。 图7展示了reads首尾或5’/3’端1000 bp内，4种碱基（ATCG）的占比。x轴表示从5'端或3’端起始的相对位置，y轴表示各碱基的比例。图8展示了每个reads的GC含量分布情况。
94112编辑于 2025-05-21 - 来自专栏三代测序-说
三代测序 - 数据质控 | LongReadSum
它支持多种文件格式，包括FASTA、FASTQ、BAM、POD5、FAST5和sequencing_summary.txt，能够快速生成HTML和文本格式的质控报告。 ONT POD5文件（示例）ONT POD5 文件是 Oxford Nanopore 测序数据的一种格式，包含原始信号数据。 LongReadSum 支持对 FAST5 文件进行信号和序列质量的质控分析。 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。
60721编辑于 2025-02-25 - 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。
55820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
针对它们的探针组很好的涵盖了3’至5’的每一个区段。通过比较它们3’相对于中间段或者5’的信号强度，可以很好地指示出实验质量。 每一个探针组都均匀包含了目标基因3’至5’不同区段特异序列。 下面我我以affydata包中的数据为例简单介绍芯片数据的质控。 RNA降解图，它的原理是RNA降解从5’端开始，因为芯片结果5端荧光强度要远低于3’端。如果斜率过大的话，说明降解的较为严重，斜率接近0说明降解较少或者全部被降解。 而5’/3’比值过大，也说明实验存在着质量问题。 图中浅蓝色的竖条代表着尺度因子正常的取值范围，它会依照实验具体数据来计算出这个范围。通常它应该是在三倍以内，比如从1至-2。
3.6K31发布于 2019-12-13 - 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。
81330编辑于 2023-01-27 - 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。 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。 ) EXAMPLE_DATA.load_registry_from_doi() samples = { "s1d1": "s1d1_filtered_feature_bc_matrix.h5" , "s1d3": "s1d3_filtered_feature_bc_matrix.h5", } adatas = {} for sample_id, filename in samples.items 接下来，将通过基础的预处理和聚类流程来分析这些数据。
46100编辑于 2025-05-14 - 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！ 5. 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。 （整数 [=10]） -5, --cut_front 从 5' 端向 3' 端移动滑动窗口，如果窗口的平均质量值低于阈值，则丢弃窗口中的碱基，否则停止。 默认值为 5。（整数 [=5]） -m, --mean_qual 如果一个序列的平均质量值 < mean_qual，则丢弃该序列。默认值 0 表示无要求。
1.4K23编辑于 2025-02-24 - 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 ，比对到目标基因区域的碱基数量与比对到全基因组上区域的碱基数据量的比值：### 我陷入了沉思，本着能用现有的轮子不用自己写的想法，我搜索到了bamdst这个软件替换掉samtools的输出，用法如下：` OPTION]') print(''' 根据fastp,bamdst,gatk CollectInsertSizeMetrics(picard) 输出质控分析结果文件 sample-bamdst=coverage.report \ --sample-insertsize=RD1703007FFP_insertsize_metrics.txt```## 最终汇总信息为横向表格，转换纵向数据如下
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。 Trimmomatic 支持多线程，处理数据速度快，主要用来去除 Illumina 平台的 Fastq 序列中的接头，并根据碱基质量值对 Fastq 进行修剪。 软件有两种过滤模式，分别对应 SE（单末端测序模式） 和 PE（双末端测序模式） 测序数据，同时支持 gzip 和 bzip2 压缩文件。 LEADING:3 - 切除首端碱基质量小于3的碱基 TRAILING:3 - 切除尾端碱基质量小于3的碱基 SLIDINGWINDOW:4:15 - 从5'端开始进行滑动，当滑动位点周围一段序列(window
1.9K40发布于 2019-03-20 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 四、行业差异化实践案例与ROI测算不同行业的AI质控应用展现出差异化价值：汽车制造领域某龙头企业在涂装车间引入AI视觉检测后，不仅将漆面颗粒物检出限从5μm降至2μm，更能通过漆膜厚度云图分析预测设备磨损趋势 五、未来演进方向与创新应用延伸随着边缘计算与5G技术的普及，下一代AI质控系统将呈现三大趋势：一是轻量化部署，通过模型压缩技术实现终端设备的本地化推理，降低对云端算力的依赖；二是跨域协同能力增强，支持多工厂间的联合质量建模
39010编辑于 2025-10-16- 来自专栏天意生信俱乐部
三代测序100问（5）：PacBio数据分析如何挑选最佳质控工具？
，PacBio测序数据的质控重心发生了显著变化。 常用的质控利器：新旧交替，各有所长 针对PacBio长读长数据的质控，有一些工具在过去和现在都发挥着重要作用： LongReadSum： 这是一款历史相对悠久的工具，但仍在持续更新。 fastplong：长读长时代的“神器”新星 “如果你用过二代数据质控的经典神器fastp，那么fastplong你完全可以‘闭眼入坑’了！”李博士强烈推荐道。 质控之重：数据分析的“基石” “数据分析领域有一句老话：‘Garbage in, Garbage out’（垃圾输入，垃圾输出），”李博士严肃地强调，“如果没有合格的数据作为基础，后面投入的所有分析努力都可能付之东流 因此，请务必重视数据质控这一环节，它将直接影响您科研成果的最终质量。 希望今天的分享，能帮助大家选择合适的质控工具，确保PacBio数据分析之路从一开始就畅通无阻！
57310编辑于 2025-06-08 - 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)。 5.扩增 ? 任何扩增步骤都有可能导致数据的偏好性。使用UMIs可以很大程度上去除这方面的影响。但并不是所有的技术都可以使用UMIs，比如基于全长的SmartSeq2方法就不可以。 四QC的标准 1.reads的数目； 2.比对率(单一比对的百分比)； 3.比对到外显子区域的reads比率； 4.3’端的偏好性； 5.比对到mRNA区域的reads数； 6.UMIs/reads 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。
3K20发布于 2020-08-06 - 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. 处理准备一旦我们下载了原始 FASTQ 数据，我们就可以使用 ShortRead 包来检查我们的序列数据质量。首先我们加载 ShortRead 库。 这应该足以了解数据的质量。 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。 首先我们将基频排列成一个数据框。
91800编辑于 2023-02-07 - 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. 物种分类学分析 5. 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 如果你也对宏基因组分析感兴趣，不妨从数据质控这一步开始，亲手实践，感受数据“净化”带来的成就感。希望这篇推文能为你提供一些启发，也期待大家加入我们的社群参与讨论，分享你的实践经验！
35710编辑于 2025-09-04
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