利用 CyVerse 资源进行 从头合成 非模式生物的比较转录组学
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2017年5月9日
DOI :10.3791/55009-v
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Blake L. Joyce1,2 , Asher K. Haug-Baltzell3 , Jonathan P. Hulvey4 , Fiona McCarthy5 , Upendra Kumar Devisetty1,6 , Eric Lyons1,2,3
1BIO5 Institute, University of Arizona, 2The School of Plant Sciences, University of Arizona, 3Genetics GIDP, University of Arizona, 4Biology Department, University of Massachusetts Amherst, 5School of Animal and Comparative Biomedical Sciences, University of Arizona, 6CyVerse, University of Arizona
本方案概述了一种比较方法 从头合成 面向初学者的生物信息学转录组组装与注释工作流程。该工作流程完全通过 CyVerse 免费提供，并通过数据存储系统进行连接。流程中使用命令行和图形用户界面，但所需全部代码均可直接复制粘贴使用。
Chapters in this video
0:05
Title
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Set Up the Project, Upload Raw Sequencing Reads, and Assess Reads Using FastQC
3:31
Trim and Quality Filter Raw Reads to Yield High Quality Sequence
4:32
De Novo Transcriptome Assembly Using Trinity in Atmosphere
6:42
Pairwise Differential Expression Using DESeq2 in the DE
7:38
Results: FastQC and rnaQUAST Reports
9:24
Conclusion
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