DamID-seq分析笔记（一）

2020 年 4 月 9 日
笔记

pre: 尽量写详细点，方便理解

1： illumia机器测序的方向是3—->5,附上一张图：

image.png

我是PE150测序，测序的adapter ：GATCG GAAGA 拿到数据的第一眼，先看一下测序的情况，我先打开一个fq的文件先看看：

cat  XXX_R1.fq | grep GATCGGAAGA

illumia机器测序的方向是3-5，从这个情况来看，trim之后的有些reads长度会短一些。

但是因为在加接头之前需要加A,再加接头，我们把这个碱基往前挪去A去看，然后就可以发现都序列特征是AG

这个是DamID-seq的数据我们需要知道，DamID是利用Dam和DpnI来工作的，DpnI的位点是G(me)ATC :

结合3—>5的illumia的测序，我们知道，有AG开头的reads是我们要的reads.

(PS:记得在Adapter 后面加个A) 数据处理思路 1：先用cutadapt去掉接头然后跑一个fastqc看一些结果，如果碱基质量很好的话，可以不用trim，如果碱基质量不够好还是需要trim的

cutadapt -a ADAPTER_FWD -o out.1.fastq -p out.2.fastq reads.1.fastq reads.2.fastq

2（可选）：trimmomatic

java -jar /asnas/sunyl_group/liull/software/Trimmomatic-0.36/trimmomatic-0.36. jar  PE Reads_R1. fq.gz Reads_R2.fq.gz reads_R1.trimmo.fq unpair_1.trimo.fq reads_R2.trimmo.fq unpair_2.trimo.fq LEADING:3 TRAILING:3 SLIDINGWINDOW:4:15  MINLEN:51

那么好，接下来把接头给去了，并且去掉一些低质量的数据：接下来就是mapping 到基因组上

总结一下：利用cutadapter去了接头 trimmomatic去了低质量数据（可选） fastqc看结果

下一步：mapping