文件名称：ER_hopping:在深度测序中遇到和消除UMI高估的索引分配错误
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更新时间：2024-05-12 07:25:18
JupyterNotebook
在深度测序中遇到和消除UMI高估的索引分配错误 介绍 管道包括两部分。 第一部分包括一系列shell脚本，可帮助您完成两件事。 （1）根据每个样本的RNCU分布，使用预先训练的随机森林模型为每个样本设置截止值。 （2）使用RNCU不满足截止要求的UMI删除读取。 第二部分为您提供了通往 （1）从sam文件中提取SNP信息。 （2）每个基因座的基因型 第1部分 步骤1：RNCU_distribution （1）获得每个样本中每个UMI的RNCU。 （2）生成用于截止设置的RNCU分布 脚本 （1）01-发行.sh 输入文件 (1) demo.sam # UMI should be added after the first column # raw data after mapping 1.QNAME-UMI 2.chr 3.start_pos 4.end_pos 5..