转录组 CleanData 比对和索引构建有问题？一文给你解释清楚原理和代码

🔬 嘿，科研小伙伴！
转录组分析的 CleanData 到底该怎么处理？别担心，这里有一份轻松易懂的全流程指南，从基因组索引构建到CleanData 比对，再到数据格式优化，手把手带你搞定！

📌 第一步：安装比对工具 hisat2

首先，我们需要一个趁手的工具——hisat2。这是 RNA-Seq 数据比对领域的神器，用它来帮你快速把数据和基因组“对上号”。

👉 用 conda （非Conda，linux对于字母大小写有着严格的区分）安装，只需一句命令：

#安装hisat2conda install -c bioconda hisat2

Tips：

• 安装之前记得激活环境，不会的可以查看上一篇：基因数据（转录组）分析入门：一步步带你玩转 cleandata 处理！

• 一旦装好，你就有了处理高通量数据的“主力军”。

📌 第二步：构建基因组索引

索引的作用，简单说就是帮你的数据“导航”。它能让工具快速知道基因组的结构和位置，不用每次从头搜索，省时又省力。

👉 构建索引的命令是这样的：

#构建基因组索引文件hisat2-build -p 50 基因组文件及其路径 存储index_的路径/index_
基因组文件及其路径：请替换成你的基因组存放路径，如ref/Genome.fasta(绝对路径）
存储index_的路径：请替换成你的路径，我习惯保存在hisat2_index问价夹下（绝对路径）
不清楚绝对路径在哪的，请进入对应的文件夹，输入以下命令查看，并使用ctrl+shift+C复制
#显示当前的绝对路径pwd

你会得到啥？
几个以 index_ 开头的文件，别小看它们，这是后面比对的“地图”。

Tips：

• 跑索引需要点时间，但只需一次，后续比对用同一个索引就行，性价比很高！

• 如果服务器配置不高，记得调整 -p 的线程数，避免“卡死”。

📌 第三步：比对 CleanData，生成 SAM 文件

有了索引，接下来就是让你的 CleanData 和基因组“对上号”，也就是比对。

👉 用下面这个脚本搞定批量比对：

#!/bin/bash#index_dir：指定索引文件的路径和前缀index_dir="你的路径/hisat2_index/index_"#input_dir：指定fastq文件的路径input_dir="你的路径/Total_fastq/Tc_Fruit"#output_dir：指定比对后的sam文件输出路径output_dir="你的路径/hisat/Tc_Fruit"
# 在{input_dir}路径中遍历输入fastq结尾的文件for file in ${input_dir}/*.fastq; do  # 提取文件名和ID  filename=$(basename "$file")  #提取不包含扩展名.fastq的部分  id="${filename%%.*}"
  # 拼接输入文件路径  input_1="${input_dir}/${id}.clean.1.fastq"  input_2="${input_dir}/${id}.clean.2.fastq"
  # 拼接输出文件路径
 output="${output_dir}/${id}_hisat2.sam"
  # 执行比对命令  hisat2 -p 50  -x "${index_dir}" -1 "${input_1}" -2 "${input_2}" -S "${output}"done

你会得到啥？
一个个以 .sam 为后缀的文件，里面记录了每条 reads 的基因组位置，相当于给数据贴上了标签。

Tips：

• CleanData 的 SAM 文件可能有点大，单个文件 20G 左右，存储时需要规划好硬盘空间。

• 比对时可以多用线程（-p 50），速度会更快哦！

📌 第四步：从 SAM 到 BAM，轻松减肥

SAM 文件是文本格式，体积太大，不方便后续分析。这时候，BAM 格式就登场了，它是压缩的二进制文件，占用空间小，读取速度还快。

👉 用下面的脚本批量完成转换和排序：

需要修改两个地方：

#!/bin/bash# 定义要循环的路径列表paths=(        "你的SAM文件存放的绝对路径")
# 循环遍历路径列表for path in "${paths[@]}"; do#获取当前路径的最后一个文件夹的文件名  folder_name=$(basename "$path")  # 在每个路径下执行您的命令  cd "$path"  # 切换到当前路径#遍历当前文件夹所有文件，对.sam文件进行处理for sam_file in *.sam; do#获取当前处理的文件名  base_name=$(basename "$sam_file" .sam) #构建输出bam文件的文件名  bam_file="${base_name}.bam" #用samtools的view命令将sam文件转成bam文件。-@：选择50个线程；-S：选择sam文件的路径及文件名；-b：利用“>”指定输出bam文件的路径和文件名。  samtools view -@ 50 -S $path/$sam_file -b > $path/$bam_file #利用sort命令对bam文件进行排序，默认是按照染色体进行排序。$path/$bam_file：输入的bam文件；-o：输出的已排序的bam文件。  samtools sort $path/$bam_file -o 排序后需要存放的文件夹（自定义绝对路径）/$folder_name/$bam_filedonedone
你会得到啥？

一堆 .bam 文件，体积只有 .sam 文件的 1/6，大概 3G 左右。排序后的文件还方便后续分析工具读取，且文件体积更小。

Tips：

• 排序会让文件内容更有序，压缩效果更好。

• 如果存储空间有限，建议及时清理不再使用的 SAM 文件。

📌 为什么这套流程能帮你

高效完成转录组分析？

1. 全自动化处理：批量脚本代替手工操作，一次设置，全程无忧。

2. 节省时间和空间：索引优化了比对效率，BAM 格式减少了存储负担。

3. 适配多种场景：无论是单个样本还是批量处理，这套流程都能轻松应对。

4. 让数据更规范：排序后的 BAM 文件是下游分析的标准输入，直接对接各种工具。

🎉 最后，快速总结一下：

• hisat2 安装：你的数据比对工具准备好了！

• 索引构建：一次搞定，后续用得顺手。

• CleanData 比对：数据“落地”，为后续分析打下基础。

• SAM 转 BAM：压缩存储，方便管理和分析。

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