
nf-core/rnaseq是一个生物信息学管道,用于分析从具有参考基因组和注释的生物中获得的RNA测序数据。发布时,自动化持续集成测试会在AWS云基础设施上使用ENCODE项目联盟的全尺寸数据集运行管道,确保其在真实环境中的可用性、资源分配合理性及结果可重复性。
该管道基于Nextflow构建,支持跨多种计算基础设施的便携任务执行,并使用Docker/Singularity容器确保软件依赖一致性和结果可重现性。采用Nextflow DSL2实现,每个进程使用独立容器,便于维护和更新依赖,且尽可能使用nf-core/modules中的进程,提升社区复用性。
自版本3.2起,SRA下载功能已迁移至独立工作流nf-core/fetchngs,可通过--nf_core_pipeline rnaseq参数生成该管道兼容的样本表。主要流程步骤包括:
cat)FastQC)UMI-tools)Trim Galore!)BBSplit)SortMeRNA)STAR -> SalmonSTAR -> RSEMHiSAT2(无定量功能)SAMtools)UMI-tools)picard MarkDuplicates)StringTie)BEDTools、bedGraphToBigWig)RSeQCQualimapdupRadarPreseqDESeq2Salmon)MultiQC、R),涵盖原始数据、比对质量、基因生物型、样本相似性及链特异性检查注意:使用
--aligner hisat2时不执行定量分析,因缺乏从HISAT2基因组比对结果计算准确表达量的方法,但可用于偏好该比对工具的下游分析。
--remove_ribo_rna参数时不支持(SortMeRNA包版本限制)consolenextflow run nf-core/rnaseq -profile test,YOURPROFILE --outdir <输出目录>
YOURPROFILE为配置文件,可选docker/singularity/conda等,或机构自定义配置(见nf-core/configs)nf-core download下载镜像,并设置NXF_SINGULARITY_CACHEDIR缓存路径NXF_CONDA_CACHEDIR存储环境以复用consolenextflow run nf-core/rnaseq --input samplesheet.csv --outdir <输出目录> --genome GRCh37 -profile <容器类型/机构配置>
提供Python脚本自动从FastQ目录创建样本表(需本地Python 3环境):
consolewget -L https://raw.githubusercontent.com/nf-core/rnaseq/master/bin/fastq_dir_to_samplesheet.py ./fastq_dir_to_samplesheet.py <FastQ目录> samplesheet.csv --strandedness reverse
完整文档包括使用说明、参数列表和输出说明。
贡献指南见项目仓库的CONTRIBUTING.md。如需帮助,可通过Slack #rnaseq频道(需邀请)联系社区。
使用该管道请引用:10.5281/zenodo.***
工具引用列表见CITATIONS.md,nf-core框架引用:
The nf-core framework for community-curated bioinformatics pipelines.
Philip Ewels et al. Nat Biotechnol. 2020 Feb 13. doi: 10.1038/s41587-020-0439-x
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