소개

여기서 Bayes Linux에는 Galaxy가 설치되어 있습니다. Galaxy에는 RNA-seq 분석 워크 플로우가 내장되어 있습니다. 여기에서는 데모 데이터를 이용하여 RNA-seq 해석을 실시하는 방법을 설명합니다.

워크플로 개요

RNA-seq로 얻은 서열로부터 유전자 발현을 정량한다. 발현량의 정량에는 두 가지 방법이 있습니다. 하나는 게놈에 배열을 매핑하는 방법이고 다른 하나는 transcriptome에 매핑하는 것입니다. Galaxy에는 후자의 방법을 채택한 워크플로우가 등록되어 있습니다. 데모 데이터는 마우스 ES 세포의 1 세포 RNA-seq의 데이터가됩니다.

데모 데이터 얻기

먼저 다음 중 하나를 읽고 Bayes Linux를 시작합니다.

Bayes Linux를 완성된 가상 머신 이미지에서 시작

Bayes Linux에서 바이오인포매틱스 분석 환경을 쉽게 재현 좋게 구축

그런 다음 데모 데이터를 설치합니다. 데모 데이터는 RIKEN의 서버에서 얻을 수 있습니다. 환경에 따라 몇 시간 정도 걸립니다.

Bayes Linux에 로그인하거나 VirtualBox에서 다음 명령을 입력합니다.

curl -ssL https://bioinformatics.riken.jp/bayes/vm/dl.sh | bash -s

이 명령은 /data에 데이터를 저장합니다.
저장된 데이터는 다음과 같습니다.

adapter_primer (오염이 예상되는 PCR 프라이머 서열)

bowtie2_index (Ensembl transcript의 bowtie2 인덱스 파일)

quartz_div100_rename (RNA-seq 데이터, fastq)

sailfish_index (Ensembl transcript의 sailfish 인덱스 파일)

transcriptome_ref_fasta (Ensembl transcript, FASTA)

Galaxy에 데이터 배치

데모 데이터를 Galaxy의 데이터 라이브러리에 등록합니다.

Galaxy에,
ID: 아 dmin @ 가 xy. 오 rg
암호: admin
로 로그인하십시오

상단의 Admin을 클릭합니다.

왼쪽 메뉴에서 Data Library를 클릭합니다.

오른쪽 상단의 Create new data library를 클릭합니다.

Name에 adapter_primer를 입력하고 Create를 클릭합니다.

오른쪽 상단 Add datasets를 클릭합니다.

다음 정보를 입력하고 Upload to library를 클릭합니다.

Upload: directory of files를 선택

File Format: fasta 선택

Server Directory: adapter_primer 선택

Copy Data into Galaxy?: Link to files without copying into Galaxy를 선택

transcriptome_ref_fasta의 데이터를 넣기 위해 다시 한번 3에서 7까지 작업한다. 그러나 5로 입력하는 이름은 transscriptome_ref_fasta입니다.

7에서 입력하는 내용은 다음과 같습니다.

Upload options: Upload direcoty of files를 선택

File Format: fasta 선택

Server Directory: transcriptome_ref_fasta 선택

Copy Data into Galaxy?: Link to files without copying into Galaxy를 선택

quartz_div100_rename의 데이터를 넣기 위해서, 다시 한번, 3에서 7까지 작업한다. 단, 5로 입력하는 내용은, qurtz_div100_rename, 7로 입력하는 내용은 이하와 같다.

Upload options: Upload direcoty of files를 선택

File Format: fastqsanger 선택

Server Directory: quartz_div100_rename 선택

Copy Data into Galaxy?: Link to files without copying into Galaxy를 선택

Galaxy에서 워크플로 실행

계속한다.