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数据集的构建

1、登录服务器

下载MobaXterm便携版官网，打开后点击 Session→SSH，输入以下信息完成SSH连接的创建，后续双击连接，输入密码即可登录。 文档以动科账号为例，动科和动医账号信息如下：

  • 动科

    remote host：211.69.141.149

    username：dongkeai

    passwd：dongkeai上课日期4位数字

    port：2018

  • 动医

    remote host：211.69.141.149

    username：dongyiai

    passwd：dongyiai上课日期4位数字

    port：2018

1744376944609

Note

也可以选用系统自带的终端工具或者其他第三方终端工具，这里使用MobaXterm主要是其具有较高的集成度。

进入命令界面后输入下列命令进入工作目录(如果登录失败 Network error: Connection refused可以按 R再次尝试)，弹出密码输入框就意味着部署成功了

#利用ssh登录到测试服务器
ssh fat01
#利用 cd 命令切换到工作目录
#工作目录为/idata/ai_lab/dongyiai/groupX/Y
#其中Y为学号，X为Y的最后一位数字，以2025001为例
cd /idata/ai_lab/dongyiai/group1/2025001

以下为一些常见命令，仅供参考 1744377918557

2、分析RNA-Seq数据

利用以下测试文件学习RNA-Seq数据分析的操作：
基因组:/idata/ai_lab/00Data/RNA-Seq/Genome/Forge_Genome.fa
基因组注释文件:/idata/ai_lab/00Data/RNA-Seq/Annotation/Forge_Anno.gtf
RNA-Seq数据：/idata/ai_lab/00Data/RNA-Seq/Raw_data/
RNA-Seq脚本：/idata/ai_lab/00Data/RNA-Seq/rna.sh 

#激活环境
micromamba activate ai_lab
#以C1为例
#a、质控
fastp -w 1 -i /idata/ai_lab/00Data/RNA-Seq/Raw_data/C1/C1_R1.fq.gz -I /idata/ai_lab/00Data/RNA-Seq/Raw_data/C1/C1_R2.fq.gz -o C1_R1.fq.gz -O C1_R2.fq.gz -h C1.html -j C1.json

#b、比对
hisat2 -p 1 -x /idata/ai_lab/00Data/RNA-Seq/Genome/Forge_Genome -1 C1_R1.fq.gz -2 C1_R2.fq.gz | samtools view -bS /dev/stdin | samtools sort -l 6 /dev/stdin -o C1.bam

#c、定量
stringtie C1.bam -e -p 1 -o C1.gtf -A C1.fpkm_tracking -G /idata/ai_lab/00Data/RNA-Seq/Annotation/Forge_Anno.gtf

#用同样的方法获取其他样本表达量，这里用chatgpt生成了一个脚本批量执行
bash /idata/ai_lab/00Data/RNA-Seq/rna.sh
#d、生成表达量矩阵
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Authors: Wind