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社区首页 >专栏 >都2025年了,谁还不会下一代测序(NGS)数据质控(三)

都2025年了,谁还不会下一代测序(NGS)数据质控(三)

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简说基因
发布2024-12-23 12:55:52
发布2024-12-23 12:55:52
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文章被收录于专栏:简说基因简说基因

群里有新朋友对NGS测序数据的质控还不熟悉,从今天开始我们就介绍几款常用的质控工具。总的来说,质控工具可以分为两类:可以自动识别测序接头的,和不可以自动识别接头的。前面我们介绍了两款能够自动识别接头的软件:fastp和Trim Galore。今天开始介绍两款常用的不能自动识别接头的质控软件:Trimmomatic。

Trimmomatic简介

Trimmomatic是一款开源的工具,专门用于处理Illumina平台产生的FASTQ格式的测序数据。它的主要功能包括去除接头序列、剪除低质量碱基、滑动窗口修剪等,以提升后续分析的准确性和效率。Trimmomatic支持单端(SE)和双端(PE)测序数据的处理,能够有效地提升数据质量。

核心功能

去除接头序列(ILLUMINACLIP)

这是Trimmomatic的招牌功能,能够从序列中剪除Illumina特有的接头和其他技术序列。它能够通过比较正反向测序reads中的序列来去除接头,即使接头序列非常短,也能被准确识别和去除。这对于RNA-seq数据分析、DNA组装以及微生物基因组测序等应用至关重要。

滑动窗口修剪(SLIDINGWINDOW)

Trimmomatic可以根据窗口内碱基的平均质量进行修剪,这是一种非常有效的去除低质量序列的方法。这个模式对于整体测序质量很好但reads内含有连续低质量碱基的情况非常适用,能够处理不同长度的序列。

多种低质量数据处理方式(LEADING 和TRAILING)

Trimmomatic提供了多种处理低质量数据的方式,包括LEADING和TRAILING参数去除序列首尾低质量碱基,AVGQUAL参数去除平均质量值低于阈值的序列,以及MAXINFO参数同时考虑reads长度和错误率来进行质控

序列长度调整(CROP 和 HEADCROP)

根据指定长度剪除序列的一部分,这对于标准化数据长度非常有用。

最小长度筛选(MINLEN)

丢弃低于特定长度的序列,这有助于去除可能影响后续分析的短序列。

双端测序数据的成对处理

Trimmomatic在处理双端测序数据时,能够保持reads的配对关系,输出成对的clean data,未成对的正向序列以及未成对的反向序列,这对于后续的mapping非常重要。

综上所述,Trimmomatic在处理不同长度的测序数据时,通过多种灵活的参数和模式,能够有效地进行数据质控,提高数据的质量和准确性。

结语

Trimmomatic是一款功能强大且灵活的工具,广泛应用于生物信息学中的数据预处理阶段。能够在去除低质量碱基的同时保留尽可能多的高质量reads,从而实现质量和长度的平衡,显著提升数据质量,为后续的基因组组装、转录组分析等提供坚实的基础。在Galaxy平台(usegalaxy.cn)上,你可以找到Trimmomatic工具,并且可以直接在网页上运行它,无需任何命令行操作。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2024-12-17,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • Trimmomatic简介
  • 核心功能
    • 去除接头序列(ILLUMINACLIP)
    • 滑动窗口修剪(SLIDINGWINDOW)
    • 多种低质量数据处理方式(LEADING 和TRAILING)
    • 序列长度调整(CROP 和 HEADCROP)
    • 最小长度筛选(MINLEN)
    • 双端测序数据的成对处理
  • 结语
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