转录组差异表达分析小实战（一）

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我是靠谱客的博主高兴大侠，最近开发中收集的这篇文章主要介绍转录组差异表达分析小实战（一），觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

转录组差异表达分析小实战（一）

Posted: 七月 28, 2017 Under: Transcriptomics By Kai no Comments

读文献获取数据

文献名称：AKAP95 regulates splicing through scaffolding
RNAs and RNA processing factors

查找数据：Data availability
The RIP-seq an RNA-seq data have been deposited in the Gene
Expression Omnibus database, with accession code GSE81916. All other data is
available from the author upon reasonable request.
获得GSE号：GSE81916

下载测序数据

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE81916获取数据信息，并点击网址下方的ftp，下载测序数据
从https://trace.ncbi.nlm.nih.gov/Traces/study/?acc=PRJNA323422可知我们需要的mRNA测序编号为SRR3589956到SRR3589962

通过Apera下载SRR数据，这里以SRR3589956为例：

ascp -T -i /home/anlan/.aspera/connect/etc/asperaweb_id_dsa.openssh anonftp@ftp-private.ncbi.nlm.nih.gov:sra/sra-instant/reads/ByRun/sra/SRR/SRR358/SRR3589956/SRR3589956.sra ./

转化fastq测序数据

通过sratoolkit工具将SRR文件转化为fastq格式的测序数据（写了个shell循环）
```
for i in $(seq 56 62);do nohup fastq-dump --split-3 SRR35899${i} &;done
```
通过fastqc对每个fastq文件进行质检，用multiqc查看整体质检报告（对当前目录下的fastq测序结果进行质检，生成每个fq文件的质检报告总multiqc整合后统计查看）
```
fastqc *.fastq
multiqc ./
```
点击这个url可以查看我这个multiqc报告：http://www.bioinfo-scrounger.com/data/multiqc_report.html
如果有接头或者质量值不达标的需要进行过滤，这次的数据质量都不错，因此直接进行比对即可

序列比对

安装hisat2软件，下载人类的hiast2索引文件

hisat2下载并安装：

ftp://ftp.ccb.jhu.edu/pub/infphilo/hisat2/downloads/hisat2-2.1.0-Linux_x86_64.zip
unzip hisat2-2.1.0-Linux_x86_64.zip

下载hisat2的human索引

ftp://ftp.ccb.jhu.edu/pub/infphilo/hisat2/data/hg19.tar.gz
tar zxvf hg19.tar.gz

用hisat2进行比对，测序数据放在data目录下，索引文件放在reference/index/hisat2/hg19目录下，SRR3589956-SRR3589958为人的测序数据

for i in $(seq 56 58);do hisat2 -p 4  -x ~/reference/index/hisat2/hg19/genome  -1 ./data/SRR35899${i}_1.fastq -2 ./data/SRR35899${i}_2.fastq  -S SRR35899$i.sam >SRR35899${i}.log;done

用samtools将sam文件转化为bam文件，并使用默认排序

for i in $(seq 56 58);do samtools sort -@ 5 -o SRR35899${i}.bam SRR35899${i}.sam;done

reads计数

用htseq对比对产生的bam进行count计数
- htseq安装，使用miniconda，省事！唯一的问题是htseq版本不是最新的，是0.7.2。想要最新版还是要正常安装，可参考http://www.biotrainee.com/thread-1847-1-2.html
```
conda install -c bioconda htseq
```
- 用htseq将对比后的结果进行计数
```
for i in $(seq 56 58);do htseq-count -f bam -r pos -s no  SRR35899${i}.bam ~/reference/genome/hg19/gencode.v26lift37.annotation.gtf  1>SRR35899${i}.count 2>SRR35899${i}_htseq.log;done
```

将3个count文件（SRR3589956.count，SRR3589957.count，SRR3589958.count）合并成一个count矩阵，这是就需要脚本来解决这个问题，不然其他方法会稍微麻烦点

#!/usr/bin/perl -w
use strict; my $path = shift @ARGV; opendir DIR, $path or die; my @dir = readdir DIR; my $header; my @sample; my %hash; foreach my $file (@dir) { if ($file =~ /^w+.*.count/) { push @sample, $file; $header .= "t$file"; open my $fh, $file or die; while (<$fh>) { chomp; next if ($_ =~ /^W+/); my @array = split /t/, $_; $hash{$array[0]} -> {$file} = $array[1]; } close $fh; } } print "$headern"; map{ my $gene = $_; print "$gene"; foreach my $file (@sample) { print "t".$hash{$gene} -> {$file}; } print "n"; }keys %hash;

按照接下来的剧本，应该讲count_matrix文件导入DESeq进行差异表达分析。但是从这篇文章的Bioinformatic analyses部分可以发现，作者的control组的2组数据是来自2个不同的批次（一个是SRR3589956，另外一个来源GSM1095127 in GSE44976），treat组倒是同一个批次（SRR3589957和SRR3589958）。但是对于Mouse cells来说，倒是满足2个control和2个treat都正常来自同个批次，因此打算重新用SRR3589959-SRR3589962重新做个一个count_matrix进行后续差异分析