我的ChIP-Seq(1): FastQC报告解读

新手,刚做完一个ChIP-Seq项目的分析,来记录一下,会分好几篇。

首先是下机数据fastqc之后会生成一个html格式的报告,根据报告可以看出自己数据的特点,便于之后clean的参数设置。以下是fastqc(v0.11.5)报告的内容说明(以自己的数据为例,经公司粗过滤后的下机数据)有网上搜索到的也有自己的体会:

basic statistics:

基本信息

Per base sequence quality:

碱基质量,Fred值=-10*log10(p);p为某碱基测错的概率,若quality是20则概率为0.01,一般集中在30-40;如图横轴代表位置,纵轴quality。红线表示中位数,蓝线是平均数,触须是10%-90%区间,黄色是25%-75%区间(此图没有);若任一位置的下四分位数低于10或中位数低于25,报"WARN";若任一位置的下四分位数低于5或中位数低于20,报"FAIL".

Per tile Sequence Quality:

横轴是位置,纵轴是tile的index编号,热图颜色浅代表质量低。当某些tile出现暖色时,后续分析应把该tail测序结果全部去除。

这一模块是检查reads中每一个碱基位置在不同的测序小孔之间的偏离度,蓝色表示低于平均偏离度,越红则说明偏离平均质量方差越多,也就是说质量越差。如果出现质量问题可能是短暂的,如有气泡产生,也可能是长期的,如在某一小孔中存在残骸。问题不大。

per sequence quality scores:

横轴是质量Q值,纵轴是对应的reads数目。主要集中在高分,证明测序质量好。

Per Base Sequence Content:

所有reads每一个位置的碱基分布。纵轴为百分比。ATCG出现的频率应该接近,且没有位置差异,四条线应该平行且接近。当部分位置碱基的比例出现bias时,往往是有overrepresented sequence的污染。当所有位置的碱基比例一致的表现出bias时,即四条线平行但分开,往往代表文库有bias (建库过程或本身特点),或者是测序中的系统误差。 当任一位置的A/T比例与G/C比例相差超过10%,报"WARN";当任一位置的A/T比例与G/C比例相差超过20%,报"FAIL"。

per sequence GCcontent:

红色是实际值,若出现双峰,则是混入了其它DNA。

per base N content:

测序仪不能分辨的碱基为N,若超过5%则WARN,超过20%则FAIL。

sequence length distribution:

理论上每次测序仪测出的read长度一致,但由于建库等因素通常会导致一些小片段,如果报FAIL,表明此次测序过程中产生的数据不可信。未过滤之前如图一,clean之后会出现图二,越短的reads越少,不会正态分布。

图一
图二

sequence duplication levels:

序列完全一致的reads的频率。横轴表示重复的次数,纵轴表示重复的reads的数目( 以unique reads的总数作为100%)。一般测序深度越高,越容易产生一定程度的重复序列。但是read越长越不容易完全重复(测序错误、偏差等原因),所以重复程度可能是低估的。

overrepresented sequences:

No。指有某个序列大量出现(fastqc的标准是0.1%以上)一般有在前面GC图能看出来。

adapter content:

横轴表示碱基位置,纵轴表示百分比。当fastqc分析时没有选择参数-a adapter list时,默认使用图例中的4种通用adapter序列进行统计。若有adapter残留,后续必须去接头。

Kmer content:

某k个bp的短序列在reads中大量出现。fastqc默认的k=5,可以通过-k -- kmers参数更改,范围是2-10。出现图一这种情况的原因要么是序列本身重复度高,比如建库PCR的时候出现了Bias。或者adapter没有除干净。clean之后前几个碱基还有少数高频也没关系,不影响后续分析,可正常使用。

图一
图二

以上。

可以看出我这批数据质量还是很好的,其实可以直接比对,已经是公司粗过滤之后的。但是我选择了自己再过滤一遍,下一个笔记会讲。

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