👋 哈喽,科研人!
是不是经常被数据处理搞到头大?别担心,今天带大家轻松入门基因数据分析,从 cleandata 起步,一步步教你解锁数据处理的高效姿势!💻🎉
✨ Step 1:从数据检查开始!
📦 数据到手后,第一步要干啥?检查!
确认文件是否完整无误!一般你会拿到两种数据:
1️⃣ rawdata(原始数据)
2️⃣ cleandata(质控后的数据)
为了节省时间,这次直接从 cleandata 开始分析!
🚀 小贴士:上传到服务器后,运行以下命令检查文件完整性:
md5sum -c md5.txt
✨ Step 2:检查文件大小,确保无误!
💡 cleandata 文件的小秘密:解压后的 fastq 文件大小通常在 7G 左右,如果大小不对,可能出问题了!
解压方式推荐:
Windows 党:用 7-Zip 批量解压。
Linux 党:上传到服务器后再解压,省时省力!
⚡ Bonus Tip:
解压时顺手重命名文件,去掉冗长的前缀和后缀,省得看得头晕眼花!
✨ Step 3:批量解压+重命名,一键搞定!
📜 神器代码来了!批量操作,一步到位👇:
#指定解压缩的路径和输出路径
gz_path="/home/hztext/dai/Ana_trans/cleandata"
output_path="/home/hztext/dai/Ana_trans/cleandata/fastq"
#新建文件夹
mkdir -p "$output_path"
#批量解压缩
for file in "$gz_path"/*.gz; do
new_file=$(basename "$file" .fastq.gz)
prefix_removed=${new_file#??????????????}
gzip -d -c "$file" > "$output_path/$prefix_removed.fastq"
done
🎯 使用方法:
把代码保存为
.sh
文件;执行即可完成批量解压和重命名,省时省力又省心!
✨ Step 4:文件上传 Tips,事半功倍!
用 WinSCP 上传 fastq 文件时,记得:
⚠️ 分批操作更高效!
✅ 建议每次上传 18 个文件,避免服务器负载过高。多文件尽量分别上传到多个文件夹,一次性处理的文件数量根据服务器的性能决定。
上传完成后,检查文件是否成功上传,用以下命令:Tc_Female Tc_Fruit Tc_Male Tc_Petals Tc_VegOr-这些请根据自己的文件夹名称进行修改。
ll -h Tc_Female Tc_Fruit Tc_Male Tc_Petals Tc_VegOr
✨ Step 5:环境配置,从 Miniconda 开始!
💻 Miniconda 是科研人的必备神器!
安装简单、功能强大,几分钟搞定环境配置:
1️⃣ 下载 Miniconda:
wget -c https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
2️⃣ 验证安装是否成功:
conda --version
🎯 小科普:
Miniconda 支持创建多个独立环境,再也不用担心工具冲突,妥妥的实验室神器!
✨ Step 6:解锁更多工具,添加通道!
通道越多,工具越丰富!为你的 Miniconda 添加以下渠道:
conda config --add channels bioconda
conda config --add channels conda-forge
conda config --show channels
conda config --get channels
🔧 安装工具时更方便:
#<softname>请修改为需要的软件名
conda install -c bioconda <softname>
✨ Step 7:创建专属 转录组 分析环境!(名为RNA)
为数据分析量身定制一个环境:
conda create -n rna python=2
激活环境:
conda activate rna
退出环境:
conda deactivate
🎉 Why 用环境?
独立环境让你的工具互不干扰,管理起来更高效、更整洁!
🎉 总结:基因数据分析其实很简单!
从文件检查、批量解压到环境配置,一条龙流程下来,清晰又高效!赶紧试试这些小妙招,轻松提升数据处理效率。
💬 你的科研妙招是什么?
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