A pipeline for RNA-seq data processing and quality assessment.
A pipeline for RNA-seq data processing and quality assessment.
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DOI：
10.1093/bioinformatics/btr012
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发表时间：
2011-03-15
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Kapushesky M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Goncalves A;Tikhonov A;Brazma A;Kapushesky M
摘要：我们提出了基于R的管道ArrayExpressHT，用于对高通量测序转录分析（RNA-SEQ）数据集进行预处理，表达估计和数据质量评估。管道从原始序列文件开始，并产生包含基因或成绩单测量值的标准生物导体R对象，以进行下游分析以及用于数据质量评估的Web报告。它可以在用户自己的计算机上本地运行，也可以在欧洲生物信息学研究所的分布式R-Cloud Farm上远程运行。它可用于分析用户自己的数据集或来自ArrayExpress存档的公共RNA-Seq数据集。
可用性：R软件包可在www.ebi.ac.uk/tools/rcloud上找到，并在线文档www.ebi.ac.uk/tools/rwiki/也可以作为补充材料提供。
联系人：angela.goncalves@ebi.ac.uk
补充信息：可以在线生物信息学上获得补充数据。
Summary: We present an R based pipeline, ArrayExpressHTS, for pre-processing, expression estimation and data quality assessment of high-throughput sequencing transcriptional profiling (RNA-seq) datasets. The pipeline starts from raw sequence files and produces standard Bioconductor R objects containing gene or transcript measurements for downstream analysis along with web reports for data quality assessment. It may be run locally on a user's own computer or remotely on a distributed R-cloud farm at the European Bioinformatics Institute. It can be used to analyse user's own datasets or public RNA-seq datasets from the ArrayExpress Archive. Availability: The R package is available at www.ebi.ac.uk/tools/rcloud with online documentation at www.ebi.ac.uk/Tools/rwiki/, also available as supplementary material. Contact: angela.goncalves@ebi.ac.uk Supplementary information: Supplementary data are available at Bioinformatics online.
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影响因子：
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作者：
Trapnell C;Williams BA;Pertea G;Mortazavi A;Kwan G;van Baren MJ;Salzberg SL;Wold BJ;Pachter L
通讯作者：
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Morgan, Martin;Anders, Simon;Gentleman, Robert
通讯作者：
Gentleman, Robert
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通讯作者：
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作者：
Parkinson H;Kapushesky M;Kolesnikov N;Rustici G;Shojatalab M;Abeygunawardena N;Berube H;Dylag M;Emam I;Farne A;Holloway E;Lukk M;Malone J;Mani R;Pilicheva E;Rayner TF;Rezwan F;Sharma A;Williams E;Bradley XZ;Adamusiak T;Brandizi M;Burdett T;Coulson R;Krestyaninova M;Kurnosov P;Maguire E;Neogi SG;Rocca-Serra P;Sansone SA;Sklyar N;Zhao M;Sarkans U;Brazma A
通讯作者：
Brazma A
影响因子：
64.8
作者：
通讯作者：
--