繼續前文：基于Salmon的轉錄組定量流程

循環定量多個樣品的表達量

整理樣本信息表，命名為sampleFile，內容如下：

Samp conditions individual untrt_N61311 untrt N61311 untrt_N052611 untrt N052611 untrt_N080611 untrt N080611 untrt_N061011 untrt N061011 trt_N61311 trt N61311 trt_N052611 trt N052611 trt_N080611 trt N080611 trt_N061011 trt N061011

采用for循環進行批量定量 (參考這個為生信學習打造的開源Bash教程真香！！，理解更多)：

for samp in `tail -n +2 sampleFile | cut -f 1`; do salmon quant --gcBias -l A -1 ${samp}_1.fq.gz -2 ${samp}_2.fq.gz -i genome/GRCh38.salmon_sa_index -o ${samp}/${samp}.salmon.count -p 4 >${samp}.salmon.log 2>&1; done &

整理Salmon定量文件用于DESeq2差異基因鑒定

找到Salmon的輸出文件并壓縮起來，用于下載到本地進行差異分析。

# 列出salmon的輸出文件 find . -name quant.sf # 這個壓縮包下載解壓到本地 zip quant.sf.zip `find . -name quant.sf`

• ./trt_N080611/trt_N080611.salmon.count/quant.sf

• ./trt_N061011/trt_N061011.salmon.count/quant.sf

• ./untrt_N61311/untrt_N61311.salmon.count/quant.sf

生成輔助文件，指出每個樣品對應的自己的quant.sf文件，便于導入tximport包。

# 生成一個兩列文件方便R導入 # xargs接收上一步的輸出，按批次提供給下游程序作為輸入 # -i: 用{}表示傳遞的值 cut -f 1 sampleFile | xargs -i echo -e "{}\t{}/{}.salmon.count/quant.sf" >salmon.output head salmon.output

兩列文件

# Samp Samp/Samp.salmon.count/quant.sf # untrt_N61311 untrt_N61311/untrt_N61311.salmon.count/quant.sf # untrt_N052611 untrt_N052611/untrt_N052611.salmon.count/quant.sf

獲得基因和轉錄本的對應關系，獲取基因的表達量

# 如果沒有GTF文件，可以用其他文件，只需獲取轉錄本和基因名字對應關系就可以 # 如果不知道對應關系，也可以把每個轉錄本當做一個基因進行分析 # Trinity拼裝時會生成這個文件 # 注意修改$14, $10為對應的信息列， # tx2gene為一個兩列文件，第一列是轉錄本沒名字，第二列是基因名字。 sed 's/"/\t/g' genome/GRCh38.gtf | awk 'BEGIN{OFS=FS="\t"}{if(FNR==1) print "TXname\tGene"; if($3=="transcript") print $14, $10}' >GRCh38.tx2gene head GRCh38.tx2gene

轉錄本->基因

# TXname Gene # ENST00000608838 ENSG00000178591 # ENST00000382410 ENSG00000178591 # ENST00000382398 ENSG00000125788 # ENST00000542572 ENSG00000125788

至此就完成了基于Salmon的所有樣本基因和轉錄本的定量。然后下載sampleFile、GRCh38.tx2gene、salmon.output、quant.sf.zip文件到本地進行下游分析。

具體差異基因鑒定可參考高通量數據中批次效應的鑒定和處理 - 系列總結和更新。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于Salmon的转录组批量定量流程和差异分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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