RNA-Seq数据分析——原始数据质量控制(QC)
RNA-Seq原始数据质量控制(QC)是非常重要的一个环节，由于各种原因，例如测序平台、实验操作等，原始测序数据可能存在不少问题，如低质量读段、接头序列、污染序列等。为了确保后续分析的准确性，需要先进行质量控制。
一、常用工具：
常用的质量控制工具有FastQC、MultiQC等，这些工具能提供测序数据的基本统计信息和质量报告。
二、QC主要步骤：
1.基本统计：
统计读段数量、平均长度等。
2.质量评分：
评估测序读段的质量分布，通常使用Phred质量分数。
3.接头和污染序列检测：
查找和去除可能的接头序列和其他非目标序列。
4.GC含量分布：
检查GC含量的分布，以判断潜在的偏见或污染。
5.重复序列分析：
评估重复读段的比例，高重复率可能意味着PCR偏见。
6.去除低质量读段：
基于设定的质量阈值去除低质量的读段。
7.后续步骤：
完成质量控制后，通常会进行比对、定量和差异表达分析等后续步骤。
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