数据质量

Encoding Sanger / Illumina 1.9 [测序平台的版本和相应的编码版本号]
Total Sequences [total reads的数量]
Sequence length [测序长度]
%GC [GC含量]

1、Per base sequence content:序列碱基含量

四种不同碱基占总碱基数的比例,检测有无AT、GC分离的现象。
正常情况下四种碱基出现的频率应是接近的,且没有位置差异.
因此,好的样品中四条线应该是平行且接近的,
注:由于刚开始测序仪状态不稳定,可能造成前几个bp有波动。

  • 在 reads 开头出现碱基组成偏离---可能是建库操作造成的(建 GBS 文库时在 reads 开头加了 barcode;barcode 的碱基组成不是均一的,酶切位点的碱基组成是固定不变的,这样会造成明显的碱基组成偏离)
  • 在 reads 结尾出现的碱基组成偏离---可能是测序接头的污染造成的。
  • 当所有位置的碱基比例一致现出偏差时,即四条线平行且分开,代表文库有偏差,或测序中的系统误差;
  • 当部分位置碱基的比例出现偏差时,即四条线在某些位置【纷乱交织】,则有overrepresented sequence的污染。

当任一位置的A/T比例与G/C比例相差超过10%,报"WARN";当任一位置的A/T比例与G/C比例相差超过20%,报"FAIL"

问题较大的:

WT34_FKDL202606074-1a_2.fq.gz   是 2?
WT34
图中可以看出:
  • 前1-10bp左右出现碱基组成偏离==》
  • 在中间 75bp开始出现了GC分离==》
    当任一位置的A/T比例与G/C比例相差超过20%,报"FAIL"
    结合后续 Overrepresented sequences 参数报告(下图),说明有overrepresented sequence的污染
    Overrepresented sequences
    需要使用参数来查找线索:
-c              Specifies a non-default file which contains the list of
--contaminants  contaminants to screen overrepresented sequences against.
                The file must contain sets of named contaminants in the
                form name[tab]sequence.  Lines prefixed with a hash will
                be ignored.

....失败,没有找到这个contaminants.list 文件。

其他可能有问题的:(都是read2)
KR6-2

KR8-2

KR8-2

Q1-2

Q3-2

WT36-2

worn!均有不同程度的overrepresented sequence的污染

2、Per sequence GC content 平均GC含量

蓝线是理论分布(正态分布,通过从所测数据计算并构建分布图)
红色是实际情况,两个比较接近判为好的。

  • 曲线形状的偏差可能是由于文库的污染 或是部分reads构成的子集有偏差(overrepresented reads);
  • 形状接近正态分布但偏离理论分布的情况提示我们可能有系统偏差;
  • 如果出现两个或多个峰值,表明测序数据里可能有其他来源的DNA序列污染,或者有接头序列的二聚体污染。
  • 偏离理论分布的reads超过15%时,报"WARN";偏离理论分布的reads超过30%时,报"FAIL"
    两个应该比较接近才比较好

问题较大的:

Q1-1

由图中看出:
红色线出现双峰
报"FAIL",说明 偏离理论分布的reads超过30%


Q1-2

# 出现双峰;报"FAIL",说明 偏离理论分布的reads超过30%


Q3-1
Q3-2类似:出现双峰;报"FAIL",说明 偏离理论分布的reads超过30%

WT36

WT36:出现双峰;报"FAIL",说明 偏离理论分布的reads超过30%

3 adapter content:

  • 若有adapter残留,后续必须去接头(在后续分析的时候需要先使用cutadapt软件进行去接头,也可以用 trimmomatic来去除接头)
  • 横轴表示碱基位置,纵轴表示百分比。


    KR6

    需要去除:总read 150 bp

补充知识点:

adapter是一段短的序列已知的核酸链,用于链接序列未知的目标测序片段。
barcode,也称为index,是一段很短的寡居核酸链,用于在多个样品混合测序时,标记不同的样品。
insert是用于测序的目标片段,因为是包括在两个adapter之间,所以被称为“插入”片段。

一个常见测序片段类似与adapter--barcode--insert--adapter。
测序开始时前几个碱基无法测得,第一个adapter在数据输出时被去除;
由于测序仪读长限制,第二个adapter通常无法测得。
所以,经常得到类似 barcode--部分insert的read。

  • 把barcode去除,只保留测度insert的片段 ,即demultiplexing。
  • 但有时候测序时会得到barcode--insert的read--部分adapter,那么这里就包含接头(部分adapter),即要去除的部分。
    参考:

第一步:找到接头:
(1)如何知道接头序列!(测序公式给或者自己按照测序信息在github可以查到或者Download common Illumina adapters from)
less *.fq.gz

查看

@A00821:483:HKH7FDSXY:1:1101:26259:1000 2:N:0:TCATCTCC

cutadapt 几个参数:
-a:左端reads的接头
-A:右端reads的接头,注意右端出现的接头是因为侧穿,所以他的接头序列是左端reads的接头的反向互补序列
-m:表示去除接头后如果read长度小于这个m值就不要
--pair-filter:采用双末端模式来去除接头,保持两端数据匹配

cutadapt -a adapt2 -A adapt1_REV -m 20 --pair-filter=both -o out_fq1 -p out_fq2 fq1 fq2

安装cutadapt:
pip install cutadapt

细节参考:http://www.bio-info-trainee.com/1920.html

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