【1】RNA-seq 测序数据之Hisat2比对-featurecount计算-EdgeR分析

article/2025/11/5 8:40:03

一、拿到测序数据之后，首先选择参考基因组及比对工具进行比对

1、Hisat比对：（6个G的测序数据耗时20分钟，比对率78.4%）##物种差异度大导致比对率低

##build index
hisat2-build -p 4 Pyrus_bretschneideri_chromosome_V121121.fa genome-V1##mapping 
hisat2 -x /home/xiaolong/xiaolong-data/Domestication-RNA/reference-genome/genome-V1 -p 20 --min-intronlen [int] --max-intronlen [int] -I 0 -X [int] -1 tt3_1_2.clean.fq.gz  -2 tt3_1_1.clean.fq.gz -S tt1.sam >hisat2_running1_out

2. tophat2比对：（ 6个G的测序数据耗时几个小时，比对率只有65.4%） ##物种差异度大导致比对率低

nohup tophat -p 20 -G /home/xiaolong/xiaolong-data/Domestication-RNA/reference-genome/Pyrus_bretschneideri_Chr_gene.gff --library-type fr-unstranded  -o tophat_CG1_out /home/xiaolong/xiaolong-data/Domestication-RNA/reference-genome/Pyrus_bretschneideri_chromosome_V121121 CG105_1_1.clean.fq.gz CG105_1_2.clean.fq.gz &

二、featurecount计算read count

1. 从比对的sam文件中获取count文件

featureCounts -T 4 -p -t exon -g gene_id -a /home/xiaolong/xiaolong-data/Domestication-RNA/reference-genome/Pyrus_bretschneideri_Chr_gene.gtf -o CG1.txt CG1.sam

Note: 注释文件的gff 与 gtf格式互相转换--使用gffread

通过conda安装gffread

conda install -c bioconda gffread

gff to gtf

gffread anno.gff -T -o anno.gtf

2. 提取每个基因上的count数，只需提取出第1列和第7列的信息

cut -f 1,6,7 CG1.txt |grep -v '^#' >CG1.count

三、计算rpkm值（01.cal-RPKM.py）

#!/public/home/xiaolong/anaconda3/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@File    :   01.cal_RPKM.py
@Time    :   2021/12/03 16:26:35
@Author  :   Xiaolong
@Version :   1.0
@Contact :   bioinformaticc@163.com
@License :   (C)Copyright 2020-2021
@Desc    :   None
@Usage   :   None
"""from __future__ import divisionimport os,sys## sys.argv[1]  input count fileinf=open(sys.argv[1],"r")ouf=open(sys.argv[1]+".rpkm.xls","w")ouf.write("%s\t%s\t%s\t%s\n" % ("Geneid", "Length", "Count","RPKM"))for line in inf:breaktotal=0for line in inf:a=line.strip().split()num=int(a[2])total+=numsum=totalprint (sum)inf1=open(sys.argv[1],"r")for line1 in inf1:breakfor line1 in inf1:b=line1.strip().split()c=(int(b[2])*1000000000)/(sum*int(b[1])) ouf.write("%s\t%s\t%s\t%s\n" % (b[0],b[1],b[2],c))

四、使用EdgeR做差异分析

## EdgeR 需要使用BiocManager进行安装

To install core packages, type the following in an R command window:

if (!require("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install()

Install specific packages, e.g., “edgeR”, with

BiocManager::install(c("edgeR"))

1. 进入R，并加载 edgeR 包载，读取read count数

library(edgeR)
data <- read.delim("CG-TTGZ.count", row.names=1, stringsAsFactors=FALSE)
head(data)
dim(data)

Noter: 数据格式（CG-TTGZ.count）

GeneID  CK1     CK2     CK3     T1      T2      T3
contig11g00001  3       5       5       3       10      0
contig11g00002  0       0       0       0       0       0
contig11g00003  3       0       1       2       5       2
contig11g00004  2       0       0       3       1       0
contig11g00005  54      59      43      36      35      25
contig11g00006  2       5       5       9       21      14
contig11g00008  0       0       0       0       0       0
contig11g00007  36      39      30      63      25      35
......

CK对照，1 2 3 三个重复；T处理，1 2 3 三个重复。

2. 构建分组变量

targets <- data.frame(Lane = c(1:6), Treatment = c(rep("TTGZ",3),rep("CG",3)),Label = c(paste("TTGZ", 1:3, sep=""), paste("CG", 1:3, sep="")))targets

3. 创建基因表达列表，进行标准化因子计算

y <- DGEList(counts=data[,1:6], group=targets$Treatment, genes=data.frame(Length=data[,6]))colnames(y) <- targets$Labeldim(y)

4. 对表达量偏低的基因进行过滤

keep <- rowSums(cpm(y)>1) >= 3y <- y[keep,]dim(y)

Note: 基因在至少3个样本中得count per million（cpm）要大于1

5. 重新计算库大小

y$samples$lib.size <- colSums(y$counts)

6. 进行标准化因子计算默认使用TMM方法

y <- calcNormFactors(y)y

Note: 这里通过图形的方式来展示实验组与对照组样本是否能明显的分开以及同一组内样本是否能聚的比较近即重复样本是否具有一致性

pdf("MDS.pdf")plotMDS(y)dev.off()

7. 估计离散度

y <- estimateCommonDisp(y, verbose=TRUE)y <- estimateTagwiseDisp(y)pdf("BCV.pdf")plotBCV(y)dev.off()

8. 通过检验来鉴别差异表达基因

et <- exactTest(y)top <- topTags(et)top

9. 定义差异表达基因与基本统计

summary(de <- decideTestsDGE(et)) # 默认选取FDR = 0.05为阈值

Note: 图形展示检验结果

detags <- rownames(y)[as.logical(de)]pdf("Smear.pdf")plotSmear(et, de.tags=detags)abline(h=c(-1, 1), col="blue")dev.off()

10. 差异基因结果输出

out <- topTags(et, n=Inf)write.table(out, file="DEG.txt", row.names = T, col.names = T, quote=F,sep="\t")

Reference: Comparative Transcriptomic Analysis Provides Insight into the Domestication and Improvement of Pear (P. pyrifolia) Fruit | Plant Physiology | Oxford Academic