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0 1 0 -ENSG00000273369 24 11 9 10 2 11 13 3 -ENSG00000273372 2 2 2 4 3 3 3 2 -ENSG00000273373 386 272 744 590 397 343 319 274 -ENSG00000273374 67 50 158 130 67 88 65 52 -ENSG00000273375 3 2 5 1 3 4 1 3 -ENSG00000273381 16 7 9 15 8 8 6 10 -ENSG00000273382 205 113 80 52 26 104 69 73 -ENSG00000273384 1 0 4 3 4 2 2 0 -ENSG00000273387 3 1 5 8 3 4 3 1 -ENSG00000273388 2 0 2 1 0 1 2 2 -ENSG00000273389 0 0 0 5 8 0 8 3 -ENSG00000273391 165 74 121 91 65 81 74 49 -ENSG00000273394 14 5 8 12 9 7 5 5 -ENSG00000273396 0 0 0 0 0 1 0 0 -ENSG00000273398 257 163 148 232 136 217 165 152 -ENSG00000273399 1 1 1 1 1 0 0 1 -ENSG00000273402 18 8 19 7 14 7 11 6 -ENSG00000273403 1 3 5 6 5 2 4 2 -ENSG00000273406 0 0 6 2 1 3 1 1 -ENSG00000273413 0 0 0 5 0 0 0 0 -ENSG00000273416 15 5 5 8 7 7 7 8 -ENSG00000273419 63 32 61 32 24 23 28 15 -ENSG00000273423 1 1 0 0 0 0 0 0 -ENSG00000273424 2 3 3 6 2 7 2 2 -ENSG00000273432 27 22 29 34 17 15 20 15 -ENSG00000273433 4 0 8 4 0 11 9 6 -ENSG00000273437 15 8 15 10 6 14 15 10 -ENSG00000273442 0 1 0 1 0 0 0 0 -ENSG00000273443 34 31 32 28 16 26 36 24 -ENSG00000273444 0 0 0 0 1 1 0 0 -ENSG00000273445 0 0 1 0 1 1 1 0 -ENSG00000273447 20 14 13 11 9 14 17 10 -ENSG00000273448 99 54 86 97 73 56 57 55 -ENSG00000273449 14 11 17 20 9 11 7 10 -ENSG00000273450 13 8 9 2 3 12 10 3 -ENSG00000273451 0 1 0 0 0 1 0 1 -ENSG00000273454 6 2 6 4 1 0 1 2 -ENSG00000273455 11 2 0 3 1 2 1 1 -ENSG00000273456 40 24 38 43 20 27 14 17 -ENSG00000273464 5 2 2 2 1 3 0 1 -ENSG00000273466 102 53 81 70 38 79 47 38 -ENSG00000273472 58 27 46 51 28 26 27 21 -ENSG00000273473 15 9 13 13 9 13 11 17 -ENSG00000273474 2 2 3 2 0 1 0 1 -ENSG00000273476 4 2 2 3 1 0 1 2 -ENSG00000273477 37 17 22 35 11 31 23 23 -ENSG00000273478 81 53 94 75 53 69 67 51 -ENSG00000273481 2 2 4 1 2 0 4 4 -ENSG00000273483 24 10 8 10 5 4 17 5 -ENSG00000273485 0 0 4 0 0 2 0 0 -ENSG00000273486 101 54 112 99 58 69 57 49 -ENSG00000273487 2 4 5 3 3 1 1 0 -ENSG00000273488 21 19 19 12 4 14 19 9 -ENSG00000273489 18 12 25 30 22 21 27 16 -ENSG00000273492 1 0 2 1 0 0 1 0 -ENSG00000273493 3 1 1 3 0 1 2 0 diff --git a/Data/Mov10_full_meta.txt b/Data/Mov10_full_meta.txt deleted file mode 100644 index 238a10e9..00000000 --- a/Data/Mov10_full_meta.txt +++ /dev/null @@ -1,9 +0,0 @@ -sample condition -Mov10_kd_2 MOV10_knockdown -Mov10_kd_3 MOV10_knockdown -Mov10_oe_1 MOV10_overexpression -Mov10_oe_2 MOV10_overexpression -Mov10_oe_3 MOV10_overexpression -Control_1 control -Control_2 control -Control_3 control diff --git a/Data/README.md b/Data/README.md deleted file mode 100644 index 7fa34cfb..00000000 --- a/Data/README.md +++ /dev/null @@ -1,6 +0,0 @@ -# Data - -This folder contains all the data needed to run this course. It is divided into: -- Data used to produce [slides figures](./slides_data). -- [Example data](./example_data) for a basic RNAseq analysis. -- [Exercise data](./exercise_data). \ No newline at end of file diff --git a/Data/fastqc_examples/ERR430993_1_fastqc.html b/Data/fastqc_examples/ERR430993_1_fastqc.html deleted file mode 100755 index 938db6ec..00000000 --- a/Data/fastqc_examples/ERR430993_1_fastqc.html +++ /dev/null @@ -1,187 +0,0 @@ -ERR430993_1.fastq.gz FastQC Report
FastQCFastQC Report
Mon 12 Mar 2018
ERR430993_1.fastq.gz

Summary

[OK]Basic Statistics

MeasureValue
FilenameERR430993_1.fastq.gz
File typeConventional base calls
EncodingSanger / Illumina 1.9
Total Sequences4945931
Sequences flagged as poor quality0
Sequence length100
%GC65

[FAIL]Per base sequence quality

Per base quality graph

[WARN]Per tile sequence quality

Per base quality graph

[OK]Per sequence quality scores

Per Sequence quality graph

[WARN]Per base sequence content

Per base sequence content

[WARN]Per sequence GC content

Per sequence GC content graph

[OK]Per base N content

N content graph

[OK]Sequence Length Distribution

Sequence length distribution

[OK]Sequence Duplication Levels

Duplication level graph

[OK]Overrepresented sequences

No overrepresented sequences

[OK]Adapter Content

Adapter graph

[FAIL]Kmer Content

Kmer graph

SequenceCountPValueObs/Exp MaxMax Obs/Exp Position
CCCCCCC43050.06.769954794
GGGGGGG59550.05.683527594
Produced by FastQC (version 0.11.4)
\ No newline at end of file diff --git a/Data/fastqc_examples/small_rna_fastqc.html b/Data/fastqc_examples/small_rna_fastqc.html deleted file mode 100644 index fe674708..00000000 --- a/Data/fastqc_examples/small_rna_fastqc.html +++ /dev/null @@ -1,187 +0,0 @@ -small_rna.fastq.gz FastQC Report
FastQCFastQC Report
Thu 21 Dec 2017
small_rna.fastq.gz

Summary

[OK]Basic Statistics

MeasureValue
Filenamesmall_rna.fastq.gz
File typeConventional base calls
EncodingSanger / Illumina 1.9
Total Sequences250000
Sequences flagged as poor quality0
Sequence length100
%GC45

[WARN]Per base sequence quality

Per base quality graph

[OK]Per tile sequence quality

Per base quality graph

[OK]Per sequence quality scores

Per Sequence quality graph

[FAIL]Per base sequence content

Per base sequence content

[FAIL]Per sequence GC content

Per sequence GC content graph

[OK]Per base N content

N content graph

[OK]Sequence Length Distribution

Sequence length distribution

[FAIL]Sequence Duplication Levels

Duplication level graph

[FAIL]Overrepresented sequences

SequenceCountPercentagePossible Source
TGAGGTAGTAGATTGTATAGTTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC108654.346Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
TAGCTTATCAGACTGATGTTGACAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTC108454.338Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 27bp)
TCTTTGGTTATCTAGCTGTATGAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC70622.8247999999999998Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
TCTTTGGTTATCTAGCTGTATGAAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTC40561.6223999999999998Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 27bp)
TGAGGTAGTAGTTTGTGCTGTTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC37371.4948Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
TGAGGTAGTAGTTTGTACAGTTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC35491.4196Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
TGAGGTAGTAGGTTGTATGGTTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC29311.1724Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
AACCCGTAGATCCGATCTTGTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCCA19100.764Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 29bp)
CGCGACCTCAGATCAGACGTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCCAG17490.6996Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 30bp)
TGAGGTAGTAGGTTGTATAGTTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC16470.6588Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
TCTTTGGTTATCTAGCTGTATAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCCA16220.6487999999999999Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 29bp)
TAGCTTATCAGACTGATGTTGATAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTC13280.5312Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 27bp)
TTCAAGTAATCCAGGATAGGCTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC12480.4992Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
AGCAGCATTGTACAGGGCTATGAAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTC12480.4992Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 27bp)
TGAGGTAGTAGATTGTATAGTCAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC11500.45999999999999996Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
TGTAAACATCCCCGACTGGAAGCTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACT11100.44400000000000006Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 26bp)
TAGCTTATCAGACTGATGTTGACTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACT10800.432Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 26bp)
TGAGGTAGTAGATTGTATAGTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCCA10130.4052Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 29bp)
TCTTTGGTTATCTAGCTGTATGTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTC9380.37520000000000003Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 27bp)
TAGCTTATCAGACTGATGTTGACAAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACT7870.3148Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 26bp)
TGGAAGACTAGTGATTTTGTTGTTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACT7820.3128Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 26bp)
TAGCTTATCAGACTGATGTTGAAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC7500.3Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
CGCGACCTCAGATCAGACGAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCCAGT7140.2856Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 31bp)
GGCTGGTCCGAAGGTAGTGAGTTATCTCAATAGATCGGAAGAGCACACGT7060.2824No Hit
TGAGGTAGTAGGTTGTGTGGTTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC7040.2816Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
CACCCGTAGAACCGACCTTGCGAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC6710.2684Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
CGCGACCTCAGATCAGACGTGGAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC6430.2572Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
TTCACAGTGGCTAAGTTCTGCAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCCA6010.2404Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 29bp)
GACTCTTAGCGGTGGATCACTCGGCAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAAC5990.2396Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 25bp)
AGAATTGTGGCTGGACATCTGTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC5960.23839999999999997Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
TATTGCACTTGTCCCGGCCTGTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC5720.2288Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
CGACTCTTAGCGGTGGATCACTCGGCTCGTGCGTCGATGAAGAACGCAGC5580.2232No Hit
AACATTCAACGCTGTCGGTGAGTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTC5440.2176Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 27bp)
TCTTTGGTTATCTAGCTGTATAAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC5390.21559999999999999Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
ACCGGGTGCTGTAGGCTTTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCCAGT5270.21080000000000002Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 31bp)
TGTAAACATCCTCGACTGGAAGCTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACT5150.20600000000000002Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 26bp)
AGAAGACGGTCGAACTTGACTATCTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAAC5010.20040000000000002Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 25bp)
AACCCGTAGATCCGATCTTGTGAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC4850.194Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
GCATTGGTGGTTCAGTGGTAGAATTCTCGCCAGATCGGAAGAGCACACGT4700.188No Hit
AGAGGTAGTAGGTTGCATAGTTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC4540.18159999999999998Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
GACTCTTAGCGGTGGATCACTCGGCTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAA4500.18Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 24bp)
TAAAGTGCTTATAGTGCAGGTAGAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTC4500.18Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 27bp)
AACCCGTAGATCCGATCTTGTGAAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTC4470.17880000000000001Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 27bp)
TGAGGTAGTAGTTTGTGCTGTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCCA4300.172Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 29bp)
CTTCTCACTACTGCACTTGACTAGTCTTAGATCGGAAGAGCACACGTCTG4220.1688Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 22bp)
TGAGGTAGTAGTTTGTGCTGTTAAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTC3920.1568Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 27bp)
AAGACGGTCGAACTTGACTATCTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTC3890.15560000000000002Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 27bp)
CGCGACCTCAGATCAGAAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCCAGTCA3870.1548Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 33bp)
TGAGGTAGTAGTTTGTGCTGTCAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC3750.15Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
TGAGGTAGTAGTTTGTACAGTCAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC3690.1476Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
TTATAAAGCAATGAGACTGATTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC3620.1448Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
GCATTGGTGGTTCAGTGGTAGAATTCTCGCCTAGATCGGAAGAGCACACG3570.1428No Hit
AAGCTGCCAGTTGAAGAACTGTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC3520.1408Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
TCCCTGGTGGTCTAGTGGTTAGGATTCGGCGCTAGATCGGAAGAGCACAC3510.1404No Hit
ACTGGACTTGGAGTCAGAAGGCAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC3390.1356Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
TGAGGTAGTAGGTTGTATGGTCAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC3360.1344Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
GAGAAGACGGTCGAACTTGACTATCTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAA3200.128Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 24bp)
CGCGACCTCAGATCAGACAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCCAGTC3140.1256Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 32bp)
TGAGGTAGTAGTTTGTACAGTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCCA3110.12440000000000001Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 29bp)
TGCACTGATGAAACTAGAAATAGGAAGTGCCGTCCGAAACGACAACTGAC3070.12279999999999999No Hit
GACTCTTAGCGGTGGATCACTCGGCTCAGATCGGAAGAGCACACGTCTGA3010.1204Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 23bp)
TAGCTTATCAGACTGATGTTGAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCCA2960.11839999999999999Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 29bp)
TCCCTGTGGTCTAGTGGTTAGGATTCGGCGCTAGATCGGAAGAGCACACG2950.11800000000000001No Hit
TGTAAACATCCCCGACTGGAAGCAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTC2880.1152Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 27bp)
TAGCTTATCAGACTGATGTTGACCAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACT2770.11080000000000001Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 26bp)
TGAGGTAGTAGTTTGTGCTGTTTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTC2760.1104Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 27bp)
TCAGTGCACTACAGAACTTTGTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC2680.1072Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
AGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCCAGTCACTCGCTGTGATCTCGTA2670.10679999999999999TruSeq Adapter, Index 10 (97% over 38bp)
CTAGACTGAGGCTCCTTGAGGAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCCA2640.10560000000000001Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 29bp)
TCTTTGGTTATCTAGCTGTATGATAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACT2640.10560000000000001Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 26bp)
CATGCCTTGAGTGTAGGACTGTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC2640.10560000000000001Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
CGACTCTTAGCGGTGGATCACTCGGCTCGTGAGATCGGAAGAGCACACGT2610.1044No Hit
TGAGAAGACGGTCGAACTTGACTATCTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGA2610.1044Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 23bp)
AACATTCAACGCTGTCGGTGAGAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC2580.10319999999999999Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
TGAGGTAGTAGATTGTATAGTTAAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTC2520.1008Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 27bp)
CTTTGGTTATCTAGCTGTATGAAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCC2520.1008Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 28bp)
TGAGGTAGTAGGTTGTATGGTAGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCCA2520.1008Illumina Multiplexing PCR Primer 2.01 (100% over 29bp)

[FAIL]Adapter Content

Adapter graph

Produced by FastQC (version 0.11.6)
\ No newline at end of file diff --git a/Data/multiqc_examples/multiqc_report_experiment.html b/Data/multiqc_examples/multiqc_report_experiment.html deleted file mode 100644 index ec2b9920..00000000 --- a/Data/multiqc_examples/multiqc_report_experiment.html +++ /dev/null @@ -1,9082 +0,0 @@ - - - - - - - - - - - - - -MultiQC Report - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
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Loading report..

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- - Highlight Samples -

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- Regex mode off - - -

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    - - Rename Samples -

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    Click here for bulk input.

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    Paste two columns of a tab-delimited table here (eg. from Excel).

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    First column should be the old name, second column the new name.

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    - Regex mode off - - -

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      - - Show / Hide Samples -

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      Warning! This can take a few seconds.

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      - Regex mode off - - -

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        Export Plots

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        Download the raw data used to create the plots in this report below:

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        Note that additional data was saved in multiqc_data when this report was generated.

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        Choose Plots
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        If you use plots from MultiQC in a publication or presentation, please cite:

        -
        - MultiQC: Summarize analysis results for multiple tools and samples in a single report
        - Philip Ewels, Måns Magnusson, Sverker Lundin and Max Käller
        - Bioinformatics (2016)
        - doi: 10.1093/bioinformatics/btw354
        - PMID: 27312411 -
        -
        -
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        Save Settings

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        You can save the toolbox settings for this report to the browser.

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        Load Settings

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        Choose a saved report profile from the dropdown box below:

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        Tool Citations

        -

        Please remember to cite the tools that you use in your analysis.

        -

        To help with this, you can download publication details of the tools mentioned in this report:

        -

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        -

        About MultiQC

        -

        This report was generated using MultiQC, version 1.13

        -

        You can see a YouTube video describing how to use MultiQC reports here: - https://youtu.be/qPbIlO_KWN0

        -

        For more information about MultiQC, including other videos and - extensive documentation, please visit http://multiqc.info

        -

        You can report bugs, suggest improvements and find the source code for MultiQC on GitHub: - https://github.com/ewels/MultiQC

        -

        MultiQC is published in Bioinformatics:

        -
        - MultiQC: Summarize analysis results for multiple tools and samples in a single report
        - Philip Ewels, Måns Magnusson, Sverker Lundin and Max Käller
        - Bioinformatics (2016)
        - doi: 10.1093/bioinformatics/btw354
        - PMID: 27312411 -
        -
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        - A modular tool to aggregate results from bioinformatics analyses across many samples into a single report. -

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        This report has been generated by the nf-core/rnaseq analysis pipeline. For information about how to interpret these results, please see the documentation. -
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        Report - - generated on 2023-01-05, 20:48 UTC - - - based on data in: - - /tmp/nxf.5tH6iMQUN8

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        -

        General Statistics

        - - - - - - - - - - - Showing 24/24 rows and 25/29 columns. - -
        -
        - - - - - - - - -
        Sample NameM Reads Mapped% rRNAdupInt% Aligned% Dups5'-3' biasM Aligned% Proper Pairs% AlignedM AlignedError rateM Non-PrimaryM Reads Mapped% Mapped% Proper PairsM Total seqs% Dups% GCRead LengthM Seqs% BP Trimmed% Dups% GCRead LengthM Seqs
        GM12878_REP1
        166.9
        0.00%
        0.85%
        89.6%
        75.5%
        1.12
        83.5
        23.4%
        74.7%
        69.6
        0.17%
        0.0
        166.9
        100.0%
        100.0%
        166.9
        GM12878_REP1_1
        83.1%
        50%
        101 bp
        93.6
        2.0%
        82.4%
        50%
        98 bp
        93.1
        GM12878_REP1_2
        82.7%
        51%
        101 bp
        93.6
        3.1%
        81.8%
        51%
        98 bp
        93.1
        GM12878_REP2
        167.4
        0.00%
        0.81%
        86.2%
        75.6%
        1.08
        83.7
        23.3%
        71.1%
        69.1
        0.18%
        0.0
        167.4
        100.0%
        100.0%
        167.4
        GM12878_REP2_1
        83.2%
        52%
        101 bp
        97.5
        2.2%
        82.4%
        52%
        98 bp
        97.1
        GM12878_REP2_2
        82.9%
        53%
        101 bp
        97.5
        3.4%
        82.0%
        52%
        97 bp
        97.1
        H1_REP1
        223.4
        0.00%
        0.16%
        91.9%
        49.9%
        1.34
        111.7
        47.8%
        82.0%
        99.7
        0.23%
        0.0
        223.4
        100.0%
        100.0%
        223.4
        H1_REP1_1
        5.5%
        51%
        76 bp
        125.4
        6.0%
        4.9%
        51%
        72 bp
        121.5
        H1_REP1_2
        12.3%
        52%
        76 bp
        125.4
        7.4%
        10.5%
        51%
        72 bp
        121.5
        H1_REP2
        186.6
        0.00%
        0.18%
        89.3%
        52.2%
        1.39
        93.3
        45.8%
        78.3%
        81.8
        0.19%
        0.0
        186.6
        100.0%
        100.0%
        186.6
        H1_REP2_1
        72.1%
        54%
        76 bp
        107.1
        5.1%
        64.6%
        54%
        73 bp
        104.5
        H1_REP2_2
        69.7%
        55%
        76 bp
        107.1
        6.4%
        63.5%
        55%
        72 bp
        104.5
        K562_REP1
        156.1
        0.00%
        1.13%
        85.3%
        85.4%
        1.10
        78.1
        13.6%
        71.1%
        65.1
        0.18%
        0.0
        156.1
        100.0%
        100.0%
        156.1
        K562_REP1_1
        88.2%
        50%
        101 bp
        92.2
        2.6%
        86.9%
        50%
        98 bp
        91.5
        K562_REP1_2
        86.0%
        51%
        101 bp
        92.2
        4.2%
        84.6%
        51%
        97 bp
        91.5
        K562_REP2
        195.8
        0.00%
        0.95%
        87.0%
        82.2%
        1.12
        97.9
        16.7%
        71.6%
        80.6
        0.18%
        0.0
        195.8
        100.0%
        100.0%
        195.8
        K562_REP2_1
        86.5%
        50%
        101 bp
        113.3
        2.6%
        85.3%
        50%
        98 bp
        112.5
        K562_REP2_2
        84.3%
        51%
        101 bp
        113.3
        4.2%
        82.7%
        51%
        97 bp
        112.5
        MCF7_REP1
        222.8
        0.00%
        0.07%
        89.8%
        36.1%
        1.17
        111.4
        61.2%
        75.0%
        93.0
        0.32%
        0.0
        222.8
        100.0%
        100.0%
        222.8
        MCF7_REP1_1
        61.4%
        46%
        76 bp
        128.2
        10.8%
        51.7%
        45%
        68 bp
        124.0
        MCF7_REP1_2
        58.5%
        47%
        76 bp
        128.2
        8.3%
        50.1%
        46%
        71 bp
        124.0
        MCF7_REP2
        230.8
        0.00%
        0.14%
        89.7%
        42.5%
        1.21
        115.4
        55.0%
        75.0%
        96.5
        0.16%
        0.0
        230.8
        100.0%
        100.0%
        230.8
        MCF7_REP2_1
        68.2%
        47%
        76 bp
        131.8
        6.2%
        60.0%
        47%
        71 bp
        128.6
        MCF7_REP2_2
        65.6%
        48%
        76 bp
        131.8
        7.0%
        56.9%
        47%
        72 bp
        128.6
        - - - - -
        - - -
        - - -
        -

        FastQC (raw)

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        FastQC (raw) This section of the report shows FastQC results before adapter trimming.

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        - Sequence Counts - - - -

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        Sequence counts for each sample. Duplicate read counts are an estimate only.

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        This plot show the total number of reads, broken down into unique and duplicate -if possible (only more recent versions of FastQC give duplicate info).

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        You can read more about duplicate calculation in the -FastQC documentation. -A small part has been copied here for convenience:

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        Only sequences which first appear in the first 100,000 sequences -in each file are analysed. This should be enough to get a good impression -for the duplication levels in the whole file. Each sequence is tracked to -the end of the file to give a representative count of the overall duplication level.

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        The duplication detection requires an exact sequence match over the whole length of -the sequence. Any reads over 75bp in length are truncated to 50bp for this analysis.

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        - Sequence Quality Histograms - - - -

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        The mean quality value across each base position in the read.

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        To enable multiple samples to be plotted on the same graph, only the mean quality -scores are plotted (unlike the box plots seen in FastQC reports).

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        Taken from the FastQC help:

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        The y-axis on the graph shows the quality scores. The higher the score, the better -the base call. The background of the graph divides the y axis into very good quality -calls (green), calls of reasonable quality (orange), and calls of poor quality (red). -The quality of calls on most platforms will degrade as the run progresses, so it is -common to see base calls falling into the orange area towards the end of a read.

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        - Per Sequence Quality Scores - - - -

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        The number of reads with average quality scores. Shows if a subset of reads has poor quality.

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        From the FastQC help:

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        The per sequence quality score report allows you to see if a subset of your -sequences have universally low quality values. It is often the case that a -subset of sequences will have universally poor quality, however these should -represent only a small percentage of the total sequences.

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        - Per Base Sequence Content - - - -

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        The proportion of each base position for which each of the four normal DNA bases has been called.

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        To enable multiple samples to be shown in a single plot, the base composition data -is shown as a heatmap. The colours represent the balance between the four bases: -an even distribution should give an even muddy brown colour. Hover over the plot -to see the percentage of the four bases under the cursor.

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        To see the data as a line plot, as in the original FastQC graph, click on a sample track.

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        From the FastQC help:

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        Per Base Sequence Content plots out the proportion of each base position in a -file for which each of the four normal DNA bases has been called.

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        In a random library you would expect that there would be little to no difference -between the different bases of a sequence run, so the lines in this plot should -run parallel with each other. The relative amount of each base should reflect -the overall amount of these bases in your genome, but in any case they should -not be hugely imbalanced from each other.

        -

        It's worth noting that some types of library will always produce biased sequence -composition, normally at the start of the read. Libraries produced by priming -using random hexamers (including nearly all RNA-Seq libraries) and those which -were fragmented using transposases inherit an intrinsic bias in the positions -at which reads start. This bias does not concern an absolute sequence, but instead -provides enrichement of a number of different K-mers at the 5' end of the reads. -Whilst this is a true technical bias, it isn't something which can be corrected -by trimming and in most cases doesn't seem to adversely affect the downstream -analysis.

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        - - Click a sample row to see a line plot for that dataset. -
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        Rollover for sample name
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        - Per Sequence GC Content - - - -

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        The average GC content of reads. Normal random library typically have a - roughly normal distribution of GC content.

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        From the FastQC help:

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        This module measures the GC content across the whole length of each sequence -in a file and compares it to a modelled normal distribution of GC content.

        -

        In a normal random library you would expect to see a roughly normal distribution -of GC content where the central peak corresponds to the overall GC content of -the underlying genome. Since we don't know the the GC content of the genome the -modal GC content is calculated from the observed data and used to build a -reference distribution.

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        An unusually shaped distribution could indicate a contaminated library or -some other kinds of biased subset. A normal distribution which is shifted -indicates some systematic bias which is independent of base position. If there -is a systematic bias which creates a shifted normal distribution then this won't -be flagged as an error by the module since it doesn't know what your genome's -GC content should be.

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        - Per Base N Content - - - -

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        The percentage of base calls at each position for which an N was called.

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        From the FastQC help:

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        If a sequencer is unable to make a base call with sufficient confidence then it will -normally substitute an N rather than a conventional base call. This graph shows the -percentage of base calls at each position for which an N was called.

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        It's not unusual to see a very low proportion of Ns appearing in a sequence, especially -nearer the end of a sequence. However, if this proportion rises above a few percent -it suggests that the analysis pipeline was unable to interpret the data well enough to -make valid base calls.

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        - Sequence Length Distribution - -

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        All samples have sequences of a single length (76bp , 101bp). See the General Statistics Table.
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        - Sequence Duplication Levels - - - -

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        The relative level of duplication found for every sequence.

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        From the FastQC Help:

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        In a diverse library most sequences will occur only once in the final set. -A low level of duplication may indicate a very high level of coverage of the -target sequence, but a high level of duplication is more likely to indicate -some kind of enrichment bias (eg PCR over amplification). This graph shows -the degree of duplication for every sequence in a library: the relative -number of sequences with different degrees of duplication.

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        Only sequences which first appear in the first 100,000 sequences -in each file are analysed. This should be enough to get a good impression -for the duplication levels in the whole file. Each sequence is tracked to -the end of the file to give a representative count of the overall duplication level.

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        The duplication detection requires an exact sequence match over the whole length of -the sequence. Any reads over 75bp in length are truncated to 50bp for this analysis.

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        In a properly diverse library most sequences should fall into the far left of the -plot in both the red and blue lines. A general level of enrichment, indicating broad -oversequencing in the library will tend to flatten the lines, lowering the low end -and generally raising other categories. More specific enrichments of subsets, or -the presence of low complexity contaminants will tend to produce spikes towards the -right of the plot.

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        - Overrepresented sequences - - - -

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        The total amount of overrepresented sequences found in each library.

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        FastQC calculates and lists overrepresented sequences in FastQ files. It would not be -possible to show this for all samples in a MultiQC report, so instead this plot shows -the number of sequences categorized as over represented.

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        Sometimes, a single sequence may account for a large number of reads in a dataset. -To show this, the bars are split into two: the first shows the overrepresented reads -that come from the single most common sequence. The second shows the total count -from all remaining overrepresented sequences.

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        From the FastQC Help:

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        A normal high-throughput library will contain a diverse set of sequences, with no -individual sequence making up a tiny fraction of the whole. Finding that a single -sequence is very overrepresented in the set either means that it is highly biologically -significant, or indicates that the library is contaminated, or not as diverse as you expected.

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        FastQC lists all of the sequences which make up more than 0.1% of the total. -To conserve memory only sequences which appear in the first 100,000 sequences are tracked -to the end of the file. It is therefore possible that a sequence which is overrepresented -but doesn't appear at the start of the file for some reason could be missed by this module.

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        16 samples had less than 1% of reads made up of overrepresented sequences
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        - Adapter Content - - - -

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        The cumulative percentage count of the proportion of your - library which has seen each of the adapter sequences at each position.

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        Note that only samples with ≥ 0.1% adapter contamination are shown.

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        There may be several lines per sample, as one is shown for each adapter -detected in the file.

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        From the FastQC Help:

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        The plot shows a cumulative percentage count of the proportion -of your library which has seen each of the adapter sequences at each position. -Once a sequence has been seen in a read it is counted as being present -right through to the end of the read so the percentages you see will only -increase as the read length goes on.

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        - Status Checks - - - -

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        Status for each FastQC section showing whether results seem entirely normal (green), -slightly abnormal (orange) or very unusual (red).

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        FastQC assigns a status for each section of the report. -These give a quick evaluation of whether the results of the analysis seem -entirely normal (green), slightly abnormal (orange) or very unusual (red).

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        It is important to stress that although the analysis results appear to give a pass/fail result, -these evaluations must be taken in the context of what you expect from your library. -A 'normal' sample as far as FastQC is concerned is random and diverse. -Some experiments may be expected to produce libraries which are biased in particular ways. -You should treat the summary evaluations therefore as pointers to where you should concentrate -your attention and understand why your library may not look random and diverse.

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        Specific guidance on how to interpret the output of each module can be found in the relevant -report section, or in the FastQC help.

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        In this heatmap, we summarise all of these into a single heatmap for a quick overview. -Note that not all FastQC sections have plots in MultiQC reports, but all status checks -are shown in this heatmap.

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        Cutadapt

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        Cutadapt is a tool to find and remove adapter sequences, primers, poly-A - tails and other types of unwanted sequence from your high-throughput - sequencing reads.DOI: 10.14806/ej.17.1.200.

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        - Filtered Reads - -

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        This plot shows the number of reads (SE) / pairs (PE) removed by Cutadapt.

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        - Trimmed Sequence Lengths (3') - - - -

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        This plot shows the number of reads with certain lengths of adapter trimmed for the 3' end.

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        Obs/Exp shows the raw counts divided by the number expected due to sequencing errors. -A defined peak may be related to adapter length.

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        See the cutadapt documentation -for more information on how these numbers are generated.

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        FastQC (trimmed)

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        FastQC (trimmed) This section of the report shows FastQC results after adapter trimming.

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        - Sequence Counts - - - -

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        Sequence counts for each sample. Duplicate read counts are an estimate only.

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        This plot show the total number of reads, broken down into unique and duplicate -if possible (only more recent versions of FastQC give duplicate info).

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        You can read more about duplicate calculation in the -FastQC documentation. -A small part has been copied here for convenience:

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        Only sequences which first appear in the first 100,000 sequences -in each file are analysed. This should be enough to get a good impression -for the duplication levels in the whole file. Each sequence is tracked to -the end of the file to give a representative count of the overall duplication level.

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        The duplication detection requires an exact sequence match over the whole length of -the sequence. Any reads over 75bp in length are truncated to 50bp for this analysis.

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        - Sequence Quality Histograms - - - -

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        The mean quality value across each base position in the read.

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        To enable multiple samples to be plotted on the same graph, only the mean quality -scores are plotted (unlike the box plots seen in FastQC reports).

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        Taken from the FastQC help:

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        The y-axis on the graph shows the quality scores. The higher the score, the better -the base call. The background of the graph divides the y axis into very good quality -calls (green), calls of reasonable quality (orange), and calls of poor quality (red). -The quality of calls on most platforms will degrade as the run progresses, so it is -common to see base calls falling into the orange area towards the end of a read.

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        - Per Sequence Quality Scores - - - -

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        The number of reads with average quality scores. Shows if a subset of reads has poor quality.

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        From the FastQC help:

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        The per sequence quality score report allows you to see if a subset of your -sequences have universally low quality values. It is often the case that a -subset of sequences will have universally poor quality, however these should -represent only a small percentage of the total sequences.

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        - Per Base Sequence Content - - - -

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        The proportion of each base position for which each of the four normal DNA bases has been called.

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        To enable multiple samples to be shown in a single plot, the base composition data -is shown as a heatmap. The colours represent the balance between the four bases: -an even distribution should give an even muddy brown colour. Hover over the plot -to see the percentage of the four bases under the cursor.

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        To see the data as a line plot, as in the original FastQC graph, click on a sample track.

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        From the FastQC help:

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        Per Base Sequence Content plots out the proportion of each base position in a -file for which each of the four normal DNA bases has been called.

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        In a random library you would expect that there would be little to no difference -between the different bases of a sequence run, so the lines in this plot should -run parallel with each other. The relative amount of each base should reflect -the overall amount of these bases in your genome, but in any case they should -not be hugely imbalanced from each other.

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        It's worth noting that some types of library will always produce biased sequence -composition, normally at the start of the read. Libraries produced by priming -using random hexamers (including nearly all RNA-Seq libraries) and those which -were fragmented using transposases inherit an intrinsic bias in the positions -at which reads start. This bias does not concern an absolute sequence, but instead -provides enrichement of a number of different K-mers at the 5' end of the reads. -Whilst this is a true technical bias, it isn't something which can be corrected -by trimming and in most cases doesn't seem to adversely affect the downstream -analysis.

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        - - Click a sample row to see a line plot for that dataset. -
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        Rollover for sample name
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        - Per Sequence GC Content - - - -

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        The average GC content of reads. Normal random library typically have a - roughly normal distribution of GC content.

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        From the FastQC help:

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        This module measures the GC content across the whole length of each sequence -in a file and compares it to a modelled normal distribution of GC content.

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        In a normal random library you would expect to see a roughly normal distribution -of GC content where the central peak corresponds to the overall GC content of -the underlying genome. Since we don't know the the GC content of the genome the -modal GC content is calculated from the observed data and used to build a -reference distribution.

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        An unusually shaped distribution could indicate a contaminated library or -some other kinds of biased subset. A normal distribution which is shifted -indicates some systematic bias which is independent of base position. If there -is a systematic bias which creates a shifted normal distribution then this won't -be flagged as an error by the module since it doesn't know what your genome's -GC content should be.

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        - Per Base N Content - - - -

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        The percentage of base calls at each position for which an N was called.

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        From the FastQC help:

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        If a sequencer is unable to make a base call with sufficient confidence then it will -normally substitute an N rather than a conventional base call. This graph shows the -percentage of base calls at each position for which an N was called.

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        It's not unusual to see a very low proportion of Ns appearing in a sequence, especially -nearer the end of a sequence. However, if this proportion rises above a few percent -it suggests that the analysis pipeline was unable to interpret the data well enough to -make valid base calls.

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        - Sequence Length Distribution - -

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        The distribution of fragment sizes (read lengths) found. - See the FastQC help

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        - Sequence Duplication Levels - - - -

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        The relative level of duplication found for every sequence.

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        From the FastQC Help:

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        In a diverse library most sequences will occur only once in the final set. -A low level of duplication may indicate a very high level of coverage of the -target sequence, but a high level of duplication is more likely to indicate -some kind of enrichment bias (eg PCR over amplification). This graph shows -the degree of duplication for every sequence in a library: the relative -number of sequences with different degrees of duplication.

        -

        Only sequences which first appear in the first 100,000 sequences -in each file are analysed. This should be enough to get a good impression -for the duplication levels in the whole file. Each sequence is tracked to -the end of the file to give a representative count of the overall duplication level.

        -

        The duplication detection requires an exact sequence match over the whole length of -the sequence. Any reads over 75bp in length are truncated to 50bp for this analysis.

        -

        In a properly diverse library most sequences should fall into the far left of the -plot in both the red and blue lines. A general level of enrichment, indicating broad -oversequencing in the library will tend to flatten the lines, lowering the low end -and generally raising other categories. More specific enrichments of subsets, or -the presence of low complexity contaminants will tend to produce spikes towards the -right of the plot.

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        - Overrepresented sequences - - - -

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        The total amount of overrepresented sequences found in each library.

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        FastQC calculates and lists overrepresented sequences in FastQ files. It would not be -possible to show this for all samples in a MultiQC report, so instead this plot shows -the number of sequences categorized as over represented.

        -

        Sometimes, a single sequence may account for a large number of reads in a dataset. -To show this, the bars are split into two: the first shows the overrepresented reads -that come from the single most common sequence. The second shows the total count -from all remaining overrepresented sequences.

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        From the FastQC Help:

        -

        A normal high-throughput library will contain a diverse set of sequences, with no -individual sequence making up a tiny fraction of the whole. Finding that a single -sequence is very overrepresented in the set either means that it is highly biologically -significant, or indicates that the library is contaminated, or not as diverse as you expected.

        -

        FastQC lists all of the sequences which make up more than 0.1% of the total. -To conserve memory only sequences which appear in the first 100,000 sequences are tracked -to the end of the file. It is therefore possible that a sequence which is overrepresented -but doesn't appear at the start of the file for some reason could be missed by this module.

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        16 samples had less than 1% of reads made up of overrepresented sequences
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        - Adapter Content - - - -

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        The cumulative percentage count of the proportion of your - library which has seen each of the adapter sequences at each position.

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        Note that only samples with ≥ 0.1% adapter contamination are shown.

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        There may be several lines per sample, as one is shown for each adapter -detected in the file.

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        From the FastQC Help:

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        The plot shows a cumulative percentage count of the proportion -of your library which has seen each of the adapter sequences at each position. -Once a sequence has been seen in a read it is counted as being present -right through to the end of the read so the percentages you see will only -increase as the read length goes on.

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        No samples found with any adapter contamination > 0.1%
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        - Status Checks - - - -

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        Status for each FastQC section showing whether results seem entirely normal (green), -slightly abnormal (orange) or very unusual (red).

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        FastQC assigns a status for each section of the report. -These give a quick evaluation of whether the results of the analysis seem -entirely normal (green), slightly abnormal (orange) or very unusual (red).

        -

        It is important to stress that although the analysis results appear to give a pass/fail result, -these evaluations must be taken in the context of what you expect from your library. -A 'normal' sample as far as FastQC is concerned is random and diverse. -Some experiments may be expected to produce libraries which are biased in particular ways. -You should treat the summary evaluations therefore as pointers to where you should concentrate -your attention and understand why your library may not look random and diverse.

        -

        Specific guidance on how to interpret the output of each module can be found in the relevant -report section, or in the FastQC help.

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        In this heatmap, we summarise all of these into a single heatmap for a quick overview. -Note that not all FastQC sections have plots in MultiQC reports, but all status checks -are shown in this heatmap.

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        HISAT2

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        HISAT2 is a fast and sensitive alignment program for mapping NGS reads (both DNA and RNA) against a reference genome or population of reference genomes.DOI: 10.1038/nmeth.3317; 10.1038/s41587-019-0201-4.

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        Please note that single mate alignment counts are halved to tally with pair counts properly.

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        DupRadar

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        provides duplication rate quality control for RNA-Seq datasets. Highly expressed genes can be expected to have a lot of duplicate reads, but high numbers of duplicates at low read counts can indicate low library complexity with technical duplication. This plot shows the general linear models - a summary of the gene duplication distributions. .

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        Biotype Counts

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        shows reads overlapping genomic features of different biotypes, counted by featureCounts.

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        nf-core/rnaseq Methods Description

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        Suggested text and references to use when describing pipeline usage within the methods section of a publication.

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        Methods

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        Data was processed using nf-core/rnaseq v3.10.1 (doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.1400710) of the nf-core collection of workflows (Ewels et al., 2020).

        -

        The pipeline was executed with Nextflow v22.10.4 (Di Tommaso et al., 2017) with the following command:

        -
        nextflow run 'https://github.com/nf-core/rnaseq' -name mighty_mirzakhani -params-file 'https://api.tower.nf/ephemeral/2qUiAXhZZC_j0DgHoaEXMQ.json' -with-tower -r 6e1e448f535ccf34d11cc691bb241cfd6e60a647 -profile test_full,aws_tower
        -

        References

        -
          -
        • Di Tommaso, P., Chatzou, M., Floden, E. W., Barja, P. P., Palumbo, E., & Notredame, C. (2017). Nextflow enables reproducible computational workflows. Nature Biotechnology, 35(4), 316-319. https://doi.org/10.1038/nbt.3820
          • -
        • Ewels, P. A., Peltzer, A., Fillinger, S., Patel, H., Alneberg, J., Wilm, A., Garcia, M. U., Di Tommaso, P., & Nahnsen, S. (2020). The nf-core framework for community-curated bioinformatics pipelines. Nature Biotechnology, 38(3), 276-278. https://doi.org/10.1038/s41587-020-0439-x
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        Notes:
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        • The command above does not include parameters contained in any configs or profiles that may have been used. Ensure the config file is also uploaded with your publication!
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        • You should also cite all software used within this run. Check the "Software Versions" of this report to get version information.
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        nf-core/rnaseq Software Versions

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        are collected at run time from the software output.

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        Process Name Software Version
        BEDTOOLS_GENOMECOVbedtools2.30.0
        CUSTOM_DUMPSOFTWAREVERSIONSpython3.10.6
        yaml6.0
        CUSTOM_GETCHROMSIZESgetchromsizes1.16.1
        DESEQ2_QC_SALMONbioconductor-deseq21.28.0
        r-base4.0.3
        DUPRADARbioconductor-dupradar1.28.0
        r-base4.2.1
        FASTQCfastqc0.11.9
        GTF_GENE_FILTERpython3.9.5
        HISAT2_ALIGNhisat22.2.1
        samtools1.16.1
        HISAT2_BUILDhisat22.2.1
        HISAT2_EXTRACTSPLICESITEShisat22.2.1
        MAKE_TRANSCRIPTS_FASTArsem1.3.1
        star2.7.10a
        MULTIQC_CUSTOM_BIOTYPEpython3.9.5
        PICARD_MARKDUPLICATESpicard2.27.4-SNAPSHOT
        QUALIMAP_RNASEQqualimap2.2.2-dev
        RSEQC_BAMSTATrseqc3.0.1
        RSEQC_INFEREXPERIMENTrseqc3.0.1
        RSEQC_INNERDISTANCErseqc3.0.1
        RSEQC_JUNCTIONANNOTATIONrseqc3.0.1
        RSEQC_JUNCTIONSATURATIONrseqc3.0.1
        RSEQC_READDISTRIBUTIONrseqc3.0.1
        RSEQC_READDUPLICATIONrseqc3.0.1
        SALMON_INDEXsalmon1.9.0
        SALMON_QUANTsalmon1.9.0
        SALMON_SE_GENEbioconductor-summarizedexperiment1.24.0
        r-base4.1.1
        SALMON_TX2GENEpython3.9.5
        SALMON_TXIMPORTbioconductor-tximeta1.12.0
        r-base4.1.1
        SAMPLESHEET_CHECKpython3.9.5
        SAMTOOLS_FLAGSTATsamtools1.16.1
        SAMTOOLS_IDXSTATSsamtools1.16.1
        SAMTOOLS_INDEXsamtools1.16.1
        SAMTOOLS_SORTsamtools1.16.1
        SAMTOOLS_STATSsamtools1.16.1
        STRINGTIE_STRINGTIEstringtie2.2.1
        SUBREAD_FEATURECOUNTSsubread2.0.1
        TRIMGALOREcutadapt3.4
        trimgalore0.6.7
        UCSC_BEDCLIPucsc377
        UCSC_BEDGRAPHTOBIGWIGucsc377
        WorkflowNextflow22.10.4
        nf-core/rnaseq3.10.1
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        nf-core/rnaseq Workflow Summary

        -

        - this information is collected when the pipeline is started.

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        Core Nextflow options

        -
        -
        revision
        3.10.1
        -
        runName
        mighty_mirzakhani
        -
        launchDir
        /
        -
        workDir
        /fusion/s3/nf-core-awsmegatests/work/rnaseq/work-6e1e448f535ccf34d11cc691bb241cfd6e60a647
        -
        projectDir
        /.nextflow/assets/nf-core/rnaseq
        -
        userName
        root
        -
        profile
        test_full,aws_tower
        -
        configFiles
        /.nextflow/assets/nf-core/rnaseq/nextflow.config, /nextflow.config
        -
        -

        Input/output options

        -
        -
        input
        https://raw.githubusercontent.com/nf-core/test-datasets/rnaseq/samplesheet/v3.10/samplesheet_full.csv
        -
        outdir
        s3://nf-core-awsmegatests/rnaseq/results-6e1e448f535ccf34d11cc691bb241cfd6e60a647/aligner_hisat2
        -
        -

        Reference genome options

        -
        -
        genome
        GRCh37
        -
        fasta
        s3://ngi-igenomes/igenomes/Homo_sapiens/Ensembl/GRCh37/Sequence/WholeGenomeFasta/genome.fa
        -
        gtf
        s3://ngi-igenomes/igenomes/Homo_sapiens/Ensembl/GRCh37/Annotation/Genes/genes.gtf
        -
        gene_bed
        s3://ngi-igenomes/igenomes/Homo_sapiens/Ensembl/GRCh37/Annotation/Genes/genes.bed
        -
        star_index
        s3://ngi-igenomes/igenomes/Homo_sapiens/Ensembl/GRCh37/Sequence/STARIndex/
        -
        -

        Alignment options

        -
        -
        aligner
        hisat2
        -
        pseudo_aligner
        salmon
        -
        -

        Institutional config options

        -
        -
        config_profile_name
        Full test profile
        -
        config_profile_description
        Full test dataset to check pipeline function
        -
        config_profile_contact
        Gisela Gabernet (@ggabernet)
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        config_profile_url
        https://aws.amazon.com/batch/
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        - - - - - MultiQC v1.13 - - - Written by Phil Ewels, - available on GitHub. -

        -

        - This report uses HighCharts, - jQuery, - jQuery UI, - Bootstrap, - FileSaver.js and - clipboard.js. -

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        - - - - - - - - - - - - - - diff --git a/Data/samplesheet.csv b/Data/samplesheet.csv deleted file mode 100644 index 26a28cd3..00000000 --- a/Data/samplesheet.csv +++ /dev/null @@ -1,9 +0,0 @@ -sample,fastq_1,fastq_2,strandedness,condition -Control_3,Irrel_kd_3.fastq.gz,NA,unstranded,control -Control_2,Irrel_kd_2.fastq.gz,NA,unstranded,control -Control_1,Irrel_kd_1.fastq.gz,NA,unstranded,control -Mov10_oe_3,Mov10_oe_3.fastq.gz,NA,unstranded,MOV10_overexpression -Mov10_oe_2,Mov10_oe_2.fastq.gz,NA,unstranded,MOV10_overexpression -Mov10_oe_1,Mov10_oe_1.fastq.gz,NA,unstranded,MOV10_overexpression -Mov10_kd_3,Mov10_kd_3.fastq.gz,NA,unstranded,MOV10_knockdown -Mov10_kd_2,Mov10_kd_2.fastq.gz,NA,unstranded,MOV10_knockdown diff --git a/Notes/GM12878_REP1_1_fastqc.html b/Notes/GM12878_REP1_1_fastqc.html deleted file mode 100644 index 6507219b..00000000 --- a/Notes/GM12878_REP1_1_fastqc.html +++ /dev/null @@ -1,187 +0,0 @@ -GM12878_REP1_1.fastq.gz FastQC Report
        FastQCFastQC Report
        Thu 7 Oct 2021
        GM12878_REP1_1.fastq.gz

        Summary

        [OK]Basic Statistics

        MeasureValue
        FilenameGM12878_REP1_1.fastq.gz
        File typeConventional base calls
        EncodingSanger / Illumina 1.9
        Total Sequences93555584
        Sequences flagged as poor quality0
        Sequence length101
        %GC50

        [OK]Per base sequence quality

        Per base quality graph

        [OK]Per sequence quality scores

        Per Sequence quality graph

        [WARN]Per base sequence content

        Per base sequence content

        [OK]Per sequence GC content

        Per sequence GC content graph

        [OK]Per base N content

        N content graph

        [OK]Sequence Length Distribution

        Sequence length distribution

        [FAIL]Sequence Duplication Levels

        Duplication level graph

        [OK]Overrepresented sequences

        No overrepresented sequences

        [OK]Adapter Content

        Adapter graph

        Produced by FastQC (version 0.11.9)
        \ No newline at end of file diff --git a/Notes/README.md b/Notes/README.md deleted file mode 100644 index 4ef966d4..00000000 --- a/Notes/README.md +++ /dev/null @@ -1,3 +0,0 @@ -## Notes - -This folder contains extra helping material for the workshop/slides. \ No newline at end of file diff --git a/Notes/multiqc_report.html b/Notes/multiqc_report.html deleted file mode 100644 index 637c0ead..00000000 --- a/Notes/multiqc_report.html +++ /dev/null @@ -1,9425 +0,0 @@ - - - - - - - - - - - - - -MultiQC Report - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
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        - - Highlight Samples -

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        - Regex mode off - - -

        -
          -
          - - -
          -

          - - Rename Samples -

          - -
          - - - -
          -

          Click here for bulk input.

          -
          -

          Paste two columns of a tab-delimited table here (eg. from Excel).

          -

          First column should be the old name, second column the new name.

          -
          - - -
          -
          -

          - Regex mode off - - -

          -
            -
            - - -
            -

            - - Show / Hide Samples -

            - -
            -
            - -
            -
            - -
            -
            - - -
            -
            -

            Warning! This can take a few seconds.

            -

            - Regex mode off - - -

            -
              -
              - - -
              -

              Export Plots

              -
              - -
              -
              -
              -
              -
              - - px -
              -
              -
              -
              - - px -
              -
              -
              -
              -
              - -
              -
              - -
              -
              -
              -
              - -
              -
              -
              - - X -
              -
              -
              -
              - -
              -

              Download the raw data used to create the plots in this report below:

              -
              -
              - -
              -
              - -
              -
              - -

              Note that additional data was saved in multiqc_data when this report was generated.

              - -
              -
              -
              - -
              -
              Choose Plots
              - - -
              - -
              - -

              If you use plots from MultiQC in a publication or presentation, please cite:

              -
              - MultiQC: Summarize analysis results for multiple tools and samples in a single report
              - Philip Ewels, Måns Magnusson, Sverker Lundin and Max Käller
              - Bioinformatics (2016)
              - doi: 10.1093/bioinformatics/btw354
              - PMID: 27312411 -
              -
              -
              - - -
              -

              Save Settings

              -

              You can save the toolbox settings for this report to the browser.

              -
              - - -
              -
              - -

              Load Settings

              -

              Choose a saved report profile from the dropdown box below:

              -
              -
              - -
              -
              - - - - -
              -
              -
              - - -
              -

              About MultiQC

              -

              This report was generated using MultiQC, version 1.10.1

              -

              You can see a YouTube video describing how to use MultiQC reports here: - https://youtu.be/qPbIlO_KWN0

              -

              For more information about MultiQC, including other videos and - extensive documentation, please visit http://multiqc.info

              -

              You can report bugs, suggest improvements and find the source code for MultiQC on GitHub: - https://github.com/ewels/MultiQC

              -

              MultiQC is published in Bioinformatics:

              -
              - MultiQC: Summarize analysis results for multiple tools and samples in a single report
              - Philip Ewels, Måns Magnusson, Sverker Lundin and Max Käller
              - Bioinformatics (2016)
              - doi: 10.1093/bioinformatics/btw354
              - PMID: 27312411 -
              -
              - -
              - -
              - - -
              - - - -

              - - - - -

              - - - -

              - A modular tool to aggregate results from bioinformatics analyses across many samples into a single report. -

              - - - -
              This report has been generated by the nf-core/rnaseq analysis pipeline. For information about how to interpret these results, please see the documentation. -
              - - - - - - - - - -
              -

              Report - - generated on 2021-10-08, 01:48 - - - based on data in: - - /tmp/nxf.hFMob8T00f

              - - -
              - - - - - - - -
              - - - - - - - - -
              -

              General Statistics

              - - - - - - - - - - - Showing 24/24 rows and 25/29 columns. - -
              -
              - -
              Sample NameM Reads Mapped% rRNAdupInt% Aligned% Dups5'-3' biasM Aligned% Proper Pairs% AlignedM AlignedError rateM Non-PrimaryM Reads Mapped% Mapped% Proper PairsM Total seqs% Dups% GCLengthM Seqs% BP Trimmed% Dups% GCLengthM Seqs
              GM12878_REP1
              166.9
              0.00%
              0.85%
              89.6%
              75.5%
              1.12
              83.5
              23.4%
              74.7%
              69.6
              0.17%
              0.0
              166.9
              100.0%
              100.0%
              166.9
              GM12878_REP1_1
              83.1%
              50%
              101 bp
              93.6
              2.0%
              82.4%
              50%
              98 bp
              93.1
              GM12878_REP1_2
              82.7%
              51%
              101 bp
              93.6
              3.1%
              81.8%
              51%
              98 bp
              93.1
              GM12878_REP2
              167.4
              0.00%
              0.81%
              86.2%
              75.6%
              1.08
              83.7
              23.3%
              71.1%
              69.1
              0.18%
              0.0
              167.4
              100.0%
              100.0%
              167.4
              GM12878_REP2_1
              83.2%
              52%
              101 bp
              97.5
              2.2%
              82.4%
              52%
              98 bp
              97.1
              GM12878_REP2_2
              82.9%
              53%
              101 bp
              97.5
              3.4%
              82.0%
              52%
              97 bp
              97.1
              H1_REP1
              223.4
              0.00%
              0.16%
              91.9%
              49.9%
              1.34
              111.7
              47.8%
              82.0%
              99.7
              0.23%
              0.0
              223.4
              100.0%
              100.0%
              223.4
              H1_REP1_1
              5.5%
              51%
              76 bp
              125.4
              6.0%
              4.9%
              51%
              72 bp
              121.5
              H1_REP1_2
              12.3%
              52%
              76 bp
              125.4
              7.4%
              10.5%
              51%
              72 bp
              121.5
              H1_REP2
              186.6
              0.00%
              0.18%
              89.3%
              52.2%
              1.39
              93.3
              45.8%
              78.3%
              81.8
              0.19%
              0.0
              186.6
              100.0%
              100.0%
              186.6
              H1_REP2_1
              72.1%
              54%
              76 bp
              107.1
              5.1%
              64.6%
              54%
              73 bp
              104.5
              H1_REP2_2
              69.7%
              55%
              76 bp
              107.1
              6.4%
              63.5%
              55%
              72 bp
              104.5
              K562_REP1
              156.1
              0.00%
              1.13%
              85.3%
              85.4%
              1.10
              78.1
              13.6%
              71.1%
              65.1
              0.18%
              0.0
              156.1
              100.0%
              100.0%
              156.1
              K562_REP1_1
              88.2%
              50%
              101 bp
              92.2
              2.6%
              86.9%
              50%
              98 bp
              91.5
              K562_REP1_2
              86.0%
              51%
              101 bp
              92.2
              4.2%
              84.6%
              51%
              97 bp
              91.5
              K562_REP2
              195.8
              0.00%
              0.95%
              87.0%
              82.2%
              1.12
              97.9
              16.7%
              71.6%
              80.6
              0.18%
              0.0
              195.8
              100.0%
              100.0%
              195.8
              K562_REP2_1
              86.5%
              50%
              101 bp
              113.3
              2.6%
              85.3%
              50%
              98 bp
              112.5
              K562_REP2_2
              84.3%
              51%
              101 bp
              113.3
              4.2%
              82.7%
              51%
              97 bp
              112.5
              MCF7_REP1
              222.8
              0.00%
              0.07%
              89.8%
              36.1%
              1.17
              111.4
              61.2%
              75.0%
              93.0
              0.32%
              0.0
              222.8
              100.0%
              100.0%
              222.8
              MCF7_REP1_1
              61.4%
              46%
              76 bp
              128.2
              10.8%
              51.7%
              45%
              68 bp
              124.0
              MCF7_REP1_2
              58.5%
              47%
              76 bp
              128.2
              8.3%
              50.1%
              46%
              71 bp
              124.0
              MCF7_REP2
              230.8
              0.00%
              0.14%
              89.7%
              42.5%
              1.21
              115.4
              55.0%
              75.0%
              96.5
              0.16%
              0.0
              230.8
              100.0%
              100.0%
              230.8
              MCF7_REP2_1
              68.2%
              47%
              76 bp
              131.8
              6.2%
              60.0%
              47%
              71 bp
              128.6
              MCF7_REP2_2
              65.6%
              48%
              76 bp
              131.8
              7.0%
              56.9%
              47%
              72 bp
              128.6
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              -

              Biotype Counts

              -

              shows reads overlapping genomic features of different biotypes, counted by featureCounts.

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              SALMON DESeq2 PCA plot

              -

              PCA plot between samples in the experiment. These values are calculated using DESeq2 in the deseq2_qc.r script.

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              SALMON DESeq2 sample similarity

              -

              is generated from clustering by Euclidean distances between DESeq2 rlog values for each sample in the deseq2_qc.r script.

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              DupRadar

              -

              provides duplication rate quality control for RNA-Seq datasets. Highly expressed genes can be expected to have a lot of duplicate reads, but high numbers of duplicates at low read counts can indicate low library complexity with technical duplication. This plot shows the general linear models - a summary of the gene duplication distributions.

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              HISAT2

              -

              HISAT2 is a fast and sensitive alignment program for mapping NGS reads (both DNA and RNA) against a reference genome or population of reference genomes.

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              - -

              Please note that single mate alignment counts are halved to tally with pair counts properly.

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              Picard

              -

              Picard is a set of Java command line tools for manipulating high-throughput sequencing data.

              - - - - -
              - -

              - Mark Duplicates - - - -

              - -

              Number of reads, categorised by duplication state. Pair counts are doubled - see help text for details.

              - - -
              -

              The table in the Picard metrics file contains some columns referring -read pairs and some referring to single reads.

              -

              To make the numbers in this plot sum correctly, values referring to pairs are doubled -according to the scheme below:

              -
                -
              • READS_IN_DUPLICATE_PAIRS = 2 * READ_PAIR_DUPLICATES
                • -
              • READS_IN_UNIQUE_PAIRS = 2 * (READ_PAIRS_EXAMINED - READ_PAIR_DUPLICATES)
                • -
              • READS_IN_UNIQUE_UNPAIRED = UNPAIRED_READS_EXAMINED - UNPAIRED_READ_DUPLICATES
                • -
              • READS_IN_DUPLICATE_PAIRS_OPTICAL = 2 * READ_PAIR_OPTICAL_DUPLICATES
                • -
              • READS_IN_DUPLICATE_PAIRS_NONOPTICAL = READS_IN_DUPLICATE_PAIRS - READS_IN_DUPLICATE_PAIRS_OPTICAL
                • -
              • READS_IN_DUPLICATE_UNPAIRED = UNPAIRED_READ_DUPLICATES
                • -
              • READS_UNMAPPED = UNMAPPED_READS
                • -
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              -

              Preseq

              -

              Preseq estimates the complexity of a library, showing how many additional - unique reads are sequenced for increasing total read count. - A shallow curve indicates complexity saturation. The dashed line - shows a perfectly complex library where total reads = unique reads.

              - - - - -
              - -

              - Complexity curve - -

              - -

              Note that the x axis is trimmed at the point where all the datasets show 80% of their maximum y-value, to avoid ridiculous scales.

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              QualiMap

              -

              QualiMap is a platform-independent application to facilitate the quality control of alignment sequencing data and its derivatives like feature counts.

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              - -

              - Genomic origin of reads - - - -

              - -

              Classification of mapped reads as originating in exonic, intronic or intergenic regions. These can be displayed as either the number or percentage of mapped reads.

              - - -
              -

              There are currently three main approaches to map reads to transcripts in an -RNA-seq experiment: mapping reads to a reference genome to identify expressed -transcripts that are annotated (and discover those that are unknown), mapping -reads to a reference transcriptome, and de novo assembly of transcript -sequences (Conesa et al. 2016).

              -

              For RNA-seq QC analysis, QualiMap can be used to assess alignments produced by -the first of these approaches. For input, it requires a GTF annotation file -along with a reference genome, which can be used to reconstruct the exon -structure of known transcripts. This allows mapped reads to be grouped by -whether they originate in an exonic region (for QualiMap, this may include -5′ and 3′ UTR regions as well as protein-coding exons), an intron, -or an intergenic region (see the Qualimap 2 documentation).

              -

              The inferred genomic origins of RNA-seq reads are presented here as a bar graph -showing either the number or percentage of mapped reads in each read dataset -that have been assigned to each type of genomic region. This graph can be used -to assess the proportion of useful reads in an RNA-seq experiment. That -proportion can be reduced by the presence of intron sequences, especially if -depletion of ribosomal RNA was used during sample preparation (Sims et al. 2014). It can also be reduced by off-target -transcripts, which are detected in greater numbers at the sequencing depths -needed to detect poorly-expressed transcripts (Tarazona et al. 2011).

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              - Gene Coverage Profile - - - -

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              Mean distribution of coverage depth across the length of all mapped transcripts.

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              -

              There are currently three main approaches to map reads to transcripts in an -RNA-seq experiment: mapping reads to a reference genome to identify expressed -transcripts that are annotated (and discover those that are unknown), mapping -reads to a reference transcriptome, and de novo assembly of transcript -sequences (Conesa et al. 2016).

              -

              For RNA-seq QC analysis, QualiMap can be used to assess alignments produced by -the first of these approaches. For input, it requires a GTF annotation file -along with a reference genome, which can be used to reconstruct the exon -structure of known transcripts. QualiMap uses this information to calculate the -depth of coverage along the length of each annotated transcript. For a set of -reads mapped to a transcript, the depth of coverage at a given base position is -the number of high-quality reads that map to the transcript at that position -(Sims et al. 2014).

              -

              QualiMap calculates coverage depth at every base position of each annotated -transcript. To enable meaningful comparison between transcripts, base positions -are rescaled to relative positions expressed as percentage distance along each -transcript (0%, 1%, …, 99%). For the set of transcripts with at least -one mapped read, QualiMap plots the cumulative mapped-read depth (y-axis) at -each relative transcript position (x-axis). This plot shows the gene coverage -profile across all mapped transcripts for each read dataset. It provides a -visual way to assess positional biases, such as an accumulation of mapped reads -at the 3′ end of transcripts, which may indicate poor RNA quality in the -original sample (Conesa et al. 2016).

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              RSeQC

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              RSeQC package provides a number of useful modules that can comprehensively evaluate high throughput RNA-seq data.

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              - Read Distribution - -

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              Read Distribution calculates how mapped reads are distributed over genome features.

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              - Inner Distance - -

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              Inner Distance calculates the inner distance (or insert size) between two paired RNA reads. Note that this can be negative if fragments overlap.

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              - Read Duplication - -

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              read_duplication.py calculates how many alignment positions have a certain number of exact duplicates. Note - plot truncated at 500 occurrences and binned.

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              - Junction Annotation - -

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              Junction annotation compares detected splice junctions to a reference gene model. An RNA read can be spliced 2 or more times, each time is called a splicing event.

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              - Junction Saturation - -

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              Junction Saturation - counts the number of known splicing junctions that are observed - in each dataset. If sequencing depth is sufficient, all (annotated) splice junctions should - be rediscovered, resulting in a curve that reaches a plateau. Missing low abundance splice - junctions can affect downstream analysis.

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              - - Click a line to see the data side by side (as in the original RSeQC plot). -

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              - Infer experiment - -

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              Infer experiment counts the percentage of reads and read pairs that match the strandedness of overlapping transcripts. It can be used to infer whether RNA-seq library preps are stranded (sense or antisense).

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              - Bam Stat - -

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              All numbers reported in millions.

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              Salmon

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              Salmon is a tool for quantifying the expression of transcripts using RNA-seq data.

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              Samtools

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              Samtools is a suite of programs for interacting with high-throughput sequencing data.

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              - Percent Mapped - - - -

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              Alignment metrics from samtools stats; mapped vs. unmapped reads.

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              -

              For a set of samples that have come from the same multiplexed library, -similar numbers of reads for each sample are expected. Large differences in numbers might -indicate issues during the library preparation process. Whilst large differences in read -numbers may be controlled for in downstream processings (e.g. read count normalisation), -you may wish to consider whether the read depths achieved have fallen below recommended -levels depending on the applications.

              -

              Low alignment rates could indicate contamination of samples (e.g. adapter sequences), -low sequencing quality or other artefacts. These can be further investigated in the -sequence level QC (e.g. from FastQC).

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              - Alignment metrics - -

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              This module parses the output from samtools stats. All numbers in millions.

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              - Samtools Flagstat - -

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              This module parses the output from samtools flagstat. All numbers in millions.

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              - XY counts - -

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              - Mapped reads per contig - -

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              The samtools idxstats tool counts the number of mapped reads per chromosome / contig. Chromosomes with < 0.1% of the total aligned reads are omitted from this plot.

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              FastQC (raw)

              -

              FastQC (raw) This section of the report shows FastQC results before adapter trimming.

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              - Sequence Counts - - - -

              - -

              Sequence counts for each sample. Duplicate read counts are an estimate only.

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              -

              This plot show the total number of reads, broken down into unique and duplicate -if possible (only more recent versions of FastQC give duplicate info).

              -

              You can read more about duplicate calculation in the -FastQC documentation. -A small part has been copied here for convenience:

              -

              Only sequences which first appear in the first 100,000 sequences -in each file are analysed. This should be enough to get a good impression -for the duplication levels in the whole file. Each sequence is tracked to -the end of the file to give a representative count of the overall duplication level.

              -

              The duplication detection requires an exact sequence match over the whole length of -the sequence. Any reads over 75bp in length are truncated to 50bp for this analysis.

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              - Sequence Quality Histograms - - - -

              - -

              The mean quality value across each base position in the read.

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              -

              To enable multiple samples to be plotted on the same graph, only the mean quality -scores are plotted (unlike the box plots seen in FastQC reports).

              -

              Taken from the FastQC help:

              -

              The y-axis on the graph shows the quality scores. The higher the score, the better -the base call. The background of the graph divides the y axis into very good quality -calls (green), calls of reasonable quality (orange), and calls of poor quality (red). -The quality of calls on most platforms will degrade as the run progresses, so it is -common to see base calls falling into the orange area towards the end of a read.

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              - Per Sequence Quality Scores - - - -

              - -

              The number of reads with average quality scores. Shows if a subset of reads has poor quality.

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              From the FastQC help:

              -

              The per sequence quality score report allows you to see if a subset of your -sequences have universally low quality values. It is often the case that a -subset of sequences will have universally poor quality, however these should -represent only a small percentage of the total sequences.

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              - Per Base Sequence Content - - - -

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              The proportion of each base position for which each of the four normal DNA bases has been called.

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              To enable multiple samples to be shown in a single plot, the base composition data -is shown as a heatmap. The colours represent the balance between the four bases: -an even distribution should give an even muddy brown colour. Hover over the plot -to see the percentage of the four bases under the cursor.

              -

              To see the data as a line plot, as in the original FastQC graph, click on a sample track.

              -

              From the FastQC help:

              -

              Per Base Sequence Content plots out the proportion of each base position in a -file for which each of the four normal DNA bases has been called.

              -

              In a random library you would expect that there would be little to no difference -between the different bases of a sequence run, so the lines in this plot should -run parallel with each other. The relative amount of each base should reflect -the overall amount of these bases in your genome, but in any case they should -not be hugely imbalanced from each other.

              -

              It's worth noting that some types of library will always produce biased sequence -composition, normally at the start of the read. Libraries produced by priming -using random hexamers (including nearly all RNA-Seq libraries) and those which -were fragmented using transposases inherit an intrinsic bias in the positions -at which reads start. This bias does not concern an absolute sequence, but instead -provides enrichement of a number of different K-mers at the 5' end of the reads. -Whilst this is a true technical bias, it isn't something which can be corrected -by trimming and in most cases doesn't seem to adversely affect the downstream -analysis.

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              - - Click a sample row to see a line plot for that dataset. -
              -
              Rollover for sample name
              - -
              - Position: - -
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              -
              %C: -
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              %A: -
              -
              %G: -
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              - Per Sequence GC Content - - - -

              - -

              The average GC content of reads. Normal random library typically have a - roughly normal distribution of GC content.

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              From the FastQC help:

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              This module measures the GC content across the whole length of each sequence -in a file and compares it to a modelled normal distribution of GC content.

              -

              In a normal random library you would expect to see a roughly normal distribution -of GC content where the central peak corresponds to the overall GC content of -the underlying genome. Since we don't know the the GC content of the genome the -modal GC content is calculated from the observed data and used to build a -reference distribution.

              -

              An unusually shaped distribution could indicate a contaminated library or -some other kinds of biased subset. A normal distribution which is shifted -indicates some systematic bias which is independent of base position. If there -is a systematic bias which creates a shifted normal distribution then this won't -be flagged as an error by the module since it doesn't know what your genome's -GC content should be.

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              - Per Base N Content - - - -

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              The percentage of base calls at each position for which an N was called.

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              From the FastQC help:

              -

              If a sequencer is unable to make a base call with sufficient confidence then it will -normally substitute an N rather than a conventional base call. This graph shows the -percentage of base calls at each position for which an N was called.

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              It's not unusual to see a very low proportion of Ns appearing in a sequence, especially -nearer the end of a sequence. However, if this proportion rises above a few percent -it suggests that the analysis pipeline was unable to interpret the data well enough to -make valid base calls.

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              - Sequence Length Distribution - -

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              All samples have sequences of a single length (76bp , 101bp). See the General Statistics Table.
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              - Sequence Duplication Levels - - - -

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              The relative level of duplication found for every sequence.

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              From the FastQC Help:

              -

              In a diverse library most sequences will occur only once in the final set. -A low level of duplication may indicate a very high level of coverage of the -target sequence, but a high level of duplication is more likely to indicate -some kind of enrichment bias (eg PCR over amplification). This graph shows -the degree of duplication for every sequence in a library: the relative -number of sequences with different degrees of duplication.

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              Only sequences which first appear in the first 100,000 sequences -in each file are analysed. This should be enough to get a good impression -for the duplication levels in the whole file. Each sequence is tracked to -the end of the file to give a representative count of the overall duplication level.

              -

              The duplication detection requires an exact sequence match over the whole length of -the sequence. Any reads over 75bp in length are truncated to 50bp for this analysis.

              -

              In a properly diverse library most sequences should fall into the far left of the -plot in both the red and blue lines. A general level of enrichment, indicating broad -oversequencing in the library will tend to flatten the lines, lowering the low end -and generally raising other categories. More specific enrichments of subsets, or -the presence of low complexity contaminants will tend to produce spikes towards the -right of the plot.

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              - Overrepresented sequences - - - -

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              The total amount of overrepresented sequences found in each library.

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              FastQC calculates and lists overrepresented sequences in FastQ files. It would not be -possible to show this for all samples in a MultiQC report, so instead this plot shows -the number of sequences categorized as over represented.

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              Sometimes, a single sequence may account for a large number of reads in a dataset. -To show this, the bars are split into two: the first shows the overrepresented reads -that come from the single most common sequence. The second shows the total count -from all remaining overrepresented sequences.

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              From the FastQC Help:

              -

              A normal high-throughput library will contain a diverse set of sequences, with no -individual sequence making up a tiny fraction of the whole. Finding that a single -sequence is very overrepresented in the set either means that it is highly biologically -significant, or indicates that the library is contaminated, or not as diverse as you expected.

              -

              FastQC lists all of the sequences which make up more than 0.1% of the total. -To conserve memory only sequences which appear in the first 100,000 sequences are tracked -to the end of the file. It is therefore possible that a sequence which is overrepresented -but doesn't appear at the start of the file for some reason could be missed by this module.

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              16 samples had less than 1% of reads made up of overrepresented sequences
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              - Adapter Content - - - -

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              The cumulative percentage count of the proportion of your - library which has seen each of the adapter sequences at each position.

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              Note that only samples with ≥ 0.1% adapter contamination are shown.

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              There may be several lines per sample, as one is shown for each adapter -detected in the file.

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              From the FastQC Help:

              -

              The plot shows a cumulative percentage count of the proportion -of your library which has seen each of the adapter sequences at each position. -Once a sequence has been seen in a read it is counted as being present -right through to the end of the read so the percentages you see will only -increase as the read length goes on.

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              - Status Checks - - - -

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              Status for each FastQC section showing whether results seem entirely normal (green), -slightly abnormal (orange) or very unusual (red).

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              FastQC assigns a status for each section of the report. -These give a quick evaluation of whether the results of the analysis seem -entirely normal (green), slightly abnormal (orange) or very unusual (red).

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              It is important to stress that although the analysis results appear to give a pass/fail result, -these evaluations must be taken in the context of what you expect from your library. -A 'normal' sample as far as FastQC is concerned is random and diverse. -Some experiments may be expected to produce libraries which are biased in particular ways. -You should treat the summary evaluations therefore as pointers to where you should concentrate -your attention and understand why your library may not look random and diverse.

              -

              Specific guidance on how to interpret the output of each module can be found in the relevant -report section, or in the FastQC help.

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              In this heatmap, we summarise all of these into a single heatmap for a quick overview. -Note that not all FastQC sections have plots in MultiQC reports, but all status checks -are shown in this heatmap.

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              Cutadapt

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              Cutadapt is a tool to find and remove adapter sequences, primers, poly-Atails and other types of unwanted sequence from your high-throughput sequencing reads.

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              - Filtered Reads - -

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              This plot shows the number of reads (SE) / pairs (PE) removed by Cutadapt.

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              - Trimmed Sequence Lengths - - - -

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              This plot shows the number of reads with certain lengths of adapter trimmed.

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              Obs/Exp shows the raw counts divided by the number expected due to sequencing errors. -A defined peak may be related to adapter length.

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              See the cutadapt documentation -for more information on how these numbers are generated.

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              FastQC (trimmed)

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              FastQC (trimmed) This section of the report shows FastQC results after adapter trimming.

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              - Sequence Counts - - - -

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              Sequence counts for each sample. Duplicate read counts are an estimate only.

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              This plot show the total number of reads, broken down into unique and duplicate -if possible (only more recent versions of FastQC give duplicate info).

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              You can read more about duplicate calculation in the -FastQC documentation. -A small part has been copied here for convenience:

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              Only sequences which first appear in the first 100,000 sequences -in each file are analysed. This should be enough to get a good impression -for the duplication levels in the whole file. Each sequence is tracked to -the end of the file to give a representative count of the overall duplication level.

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              The duplication detection requires an exact sequence match over the whole length of -the sequence. Any reads over 75bp in length are truncated to 50bp for this analysis.

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              - Sequence Quality Histograms - - - -

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              The mean quality value across each base position in the read.

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              To enable multiple samples to be plotted on the same graph, only the mean quality -scores are plotted (unlike the box plots seen in FastQC reports).

              -

              Taken from the FastQC help:

              -

              The y-axis on the graph shows the quality scores. The higher the score, the better -the base call. The background of the graph divides the y axis into very good quality -calls (green), calls of reasonable quality (orange), and calls of poor quality (red). -The quality of calls on most platforms will degrade as the run progresses, so it is -common to see base calls falling into the orange area towards the end of a read.

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              - Per Sequence Quality Scores - - - -

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              The number of reads with average quality scores. Shows if a subset of reads has poor quality.

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              From the FastQC help:

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              The per sequence quality score report allows you to see if a subset of your -sequences have universally low quality values. It is often the case that a -subset of sequences will have universally poor quality, however these should -represent only a small percentage of the total sequences.

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              - Per Base Sequence Content - - - -

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              The proportion of each base position for which each of the four normal DNA bases has been called.

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              To enable multiple samples to be shown in a single plot, the base composition data -is shown as a heatmap. The colours represent the balance between the four bases: -an even distribution should give an even muddy brown colour. Hover over the plot -to see the percentage of the four bases under the cursor.

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              To see the data as a line plot, as in the original FastQC graph, click on a sample track.

              -

              From the FastQC help:

              -

              Per Base Sequence Content plots out the proportion of each base position in a -file for which each of the four normal DNA bases has been called.

              -

              In a random library you would expect that there would be little to no difference -between the different bases of a sequence run, so the lines in this plot should -run parallel with each other. The relative amount of each base should reflect -the overall amount of these bases in your genome, but in any case they should -not be hugely imbalanced from each other.

              -

              It's worth noting that some types of library will always produce biased sequence -composition, normally at the start of the read. Libraries produced by priming -using random hexamers (including nearly all RNA-Seq libraries) and those which -were fragmented using transposases inherit an intrinsic bias in the positions -at which reads start. This bias does not concern an absolute sequence, but instead -provides enrichement of a number of different K-mers at the 5' end of the reads. -Whilst this is a true technical bias, it isn't something which can be corrected -by trimming and in most cases doesn't seem to adversely affect the downstream -analysis.

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              -
              -
              - - Click a sample row to see a line plot for that dataset. -
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              Rollover for sample name
              - -
              - Position: - -
              %T: -
              -
              %C: -
              -
              %A: -
              -
              %G: -
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              - Per Sequence GC Content - - - -

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              The average GC content of reads. Normal random library typically have a - roughly normal distribution of GC content.

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              From the FastQC help:

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              This module measures the GC content across the whole length of each sequence -in a file and compares it to a modelled normal distribution of GC content.

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              In a normal random library you would expect to see a roughly normal distribution -of GC content where the central peak corresponds to the overall GC content of -the underlying genome. Since we don't know the the GC content of the genome the -modal GC content is calculated from the observed data and used to build a -reference distribution.

              -

              An unusually shaped distribution could indicate a contaminated library or -some other kinds of biased subset. A normal distribution which is shifted -indicates some systematic bias which is independent of base position. If there -is a systematic bias which creates a shifted normal distribution then this won't -be flagged as an error by the module since it doesn't know what your genome's -GC content should be.

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              - Per Base N Content - - - -

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              The percentage of base calls at each position for which an N was called.

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              From the FastQC help:

              -

              If a sequencer is unable to make a base call with sufficient confidence then it will -normally substitute an N rather than a conventional base call. This graph shows the -percentage of base calls at each position for which an N was called.

              -

              It's not unusual to see a very low proportion of Ns appearing in a sequence, especially -nearer the end of a sequence. However, if this proportion rises above a few percent -it suggests that the analysis pipeline was unable to interpret the data well enough to -make valid base calls.

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              - Sequence Length Distribution - -

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              The distribution of fragment sizes (read lengths) found. - See the FastQC help

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              - Sequence Duplication Levels - - - -

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              The relative level of duplication found for every sequence.

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              From the FastQC Help:

              -

              In a diverse library most sequences will occur only once in the final set. -A low level of duplication may indicate a very high level of coverage of the -target sequence, but a high level of duplication is more likely to indicate -some kind of enrichment bias (eg PCR over amplification). This graph shows -the degree of duplication for every sequence in a library: the relative -number of sequences with different degrees of duplication.

              -

              Only sequences which first appear in the first 100,000 sequences -in each file are analysed. This should be enough to get a good impression -for the duplication levels in the whole file. Each sequence is tracked to -the end of the file to give a representative count of the overall duplication level.

              -

              The duplication detection requires an exact sequence match over the whole length of -the sequence. Any reads over 75bp in length are truncated to 50bp for this analysis.

              -

              In a properly diverse library most sequences should fall into the far left of the -plot in both the red and blue lines. A general level of enrichment, indicating broad -oversequencing in the library will tend to flatten the lines, lowering the low end -and generally raising other categories. More specific enrichments of subsets, or -the presence of low complexity contaminants will tend to produce spikes towards the -right of the plot.

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              - Overrepresented sequences - - - -

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              The total amount of overrepresented sequences found in each library.

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              -

              FastQC calculates and lists overrepresented sequences in FastQ files. It would not be -possible to show this for all samples in a MultiQC report, so instead this plot shows -the number of sequences categorized as over represented.

              -

              Sometimes, a single sequence may account for a large number of reads in a dataset. -To show this, the bars are split into two: the first shows the overrepresented reads -that come from the single most common sequence. The second shows the total count -from all remaining overrepresented sequences.

              -

              From the FastQC Help:

              -

              A normal high-throughput library will contain a diverse set of sequences, with no -individual sequence making up a tiny fraction of the whole. Finding that a single -sequence is very overrepresented in the set either means that it is highly biologically -significant, or indicates that the library is contaminated, or not as diverse as you expected.

              -

              FastQC lists all of the sequences which make up more than 0.1% of the total. -To conserve memory only sequences which appear in the first 100,000 sequences are tracked -to the end of the file. It is therefore possible that a sequence which is overrepresented -but doesn't appear at the start of the file for some reason could be missed by this module.

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              16 samples had less than 1% of reads made up of overrepresented sequences
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              - Adapter Content - - - -

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              The cumulative percentage count of the proportion of your - library which has seen each of the adapter sequences at each position.

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              Note that only samples with ≥ 0.1% adapter contamination are shown.

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              There may be several lines per sample, as one is shown for each adapter -detected in the file.

              -

              From the FastQC Help:

              -

              The plot shows a cumulative percentage count of the proportion -of your library which has seen each of the adapter sequences at each position. -Once a sequence has been seen in a read it is counted as being present -right through to the end of the read so the percentages you see will only -increase as the read length goes on.

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              No samples found with any adapter contamination > 0.1%
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              - Status Checks - - - -

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              Status for each FastQC section showing whether results seem entirely normal (green), -slightly abnormal (orange) or very unusual (red).

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              FastQC assigns a status for each section of the report. -These give a quick evaluation of whether the results of the analysis seem -entirely normal (green), slightly abnormal (orange) or very unusual (red).

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              It is important to stress that although the analysis results appear to give a pass/fail result, -these evaluations must be taken in the context of what you expect from your library. -A 'normal' sample as far as FastQC is concerned is random and diverse. -Some experiments may be expected to produce libraries which are biased in particular ways. -You should treat the summary evaluations therefore as pointers to where you should concentrate -your attention and understand why your library may not look random and diverse.

              -

              Specific guidance on how to interpret the output of each module can be found in the relevant -report section, or in the FastQC help.

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              In this heatmap, we summarise all of these into a single heatmap for a quick overview. -Note that not all FastQC sections have plots in MultiQC reports, but all status checks -are shown in this heatmap.

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              nf-core/rnaseq Software Versions

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              are collected at run time from the software output.

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              Process Name Software Version
              BEDTOOLS_GENOMECOVbedtools2.30.0
              CUSTOM_DUMPSOFTWAREVERSIONSpython3.9.5
              yaml5.4.1
              DESEQ2_QC_SALMONbioconductor-deseq21.28.0
              r-base4.0.3
              DUPRADARbioconductor-dupradar1.18.0
              r-base4.0.2
              FASTQCfastqc0.11.9
              GET_CHROM_SIZESsamtools1.1
              GTF_GENE_FILTERpython3.8.3
              HISAT2_ALIGNhisat22.2.0
              samtools1.1
              HISAT2_BUILDhisat22.2.0
              HISAT2_EXTRACTSPLICESITEShisat22.2.0
              MULTIQC_CUSTOM_BIOTYPEpython3.8.3
              PICARD_MARKDUPLICATESpicard2.25.7
              PRESEQ_LCEXTRAPpreseq3.1.1
              QUALIMAP_RNASEQqualimap2.2.2-dev
              RSEM_PREPAREREFERENCE_TRANSCRIPTSrsem1.3.1
              star2.7.6a
              RSEQC_BAMSTATrseqc3.0.1
              RSEQC_INFEREXPERIMENTrseqc3.0.1
              RSEQC_INNERDISTANCErseqc3.0.1
              RSEQC_JUNCTIONANNOTATIONrseqc3.0.1
              RSEQC_JUNCTIONSATURATIONrseqc3.0.1
              RSEQC_READDISTRIBUTIONrseqc3.0.1
              RSEQC_READDUPLICATIONrseqc3.0.1
              SALMON_INDEXsalmon1.5.2
              SALMON_QUANTsalmon1.5.2
              SALMON_SE_GENEbioconductor-summarizedexperiment1.20.0
              r-base4.0.3
              SALMON_TX2GENEpython3.8.3
              SALMON_TXIMPORTbioconductor-tximeta1.8.0
              r-base4.0.3
              SAMPLESHEET_CHECKpython3.8.3
              SAMTOOLS_FLAGSTATsamtools1.13
              SAMTOOLS_IDXSTATSsamtools1.13
              SAMTOOLS_INDEXsamtools1.13
              SAMTOOLS_SORTsamtools1.13
              SAMTOOLS_STATSsamtools1.13
              STRINGTIEstringtie2.1.7
              SUBREAD_FEATURECOUNTSsubread2.0.1
              TRIMGALOREcutadapt3.4
              trimgalore0.6.7
              UCSC_BEDCLIPucsc377
              UCSC_BEDGRAPHTOBIGWIGucsc377
              WorkflowNextflow21.08.0.edge
              nf-core/rnaseq3.4
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              nf-core/rnaseq Workflow Summary

              -

              - this information is collected when the pipeline is started.

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              Core Nextflow options

              -
              -
              revision
              3.4
              -
              runName
              nauseous_bernard
              -
              launchDir
              /
              -
              workDir
              /nf-core-awsmegatests/work/rnaseq/work-964425e3fd8bfc3dc7bce43279a98d17a874d3f7
              -
              projectDir
              /.nextflow/assets/nf-core/rnaseq
              -
              userName
              root
              -
              profile
              test_full,aws_tower
              -
              configFiles
              /.nextflow/assets/nf-core/rnaseq/nextflow.config, /nextflow.config
              -
              -

              Input/output options

              -
              -
              input
              https://raw.githubusercontent.com/nf-core/test-datasets/rnaseq/samplesheet/v3.4/samplesheet_full.csv
              -
              outdir
              s3://nf-core-awsmegatests/rnaseq/results-964425e3fd8bfc3dc7bce43279a98d17a874d3f7/aligner_hisat2
              -
              -

              Reference genome options

              -
              -
              genome
              GRCh37
              -
              fasta
              s3://ngi-igenomes/igenomes/Homo_sapiens/Ensembl/GRCh37/Sequence/WholeGenomeFasta/genome.fa
              -
              gtf
              s3://ngi-igenomes/igenomes/Homo_sapiens/Ensembl/GRCh37/Annotation/Genes/genes.gtf
              -
              gene_bed
              s3://ngi-igenomes/igenomes/Homo_sapiens/Ensembl/GRCh37/Annotation/Genes/genes.bed
              -
              star_index
              s3://ngi-igenomes/igenomes/Homo_sapiens/Ensembl/GRCh37/Sequence/STARIndex/
              -
              -

              Alignment options

              -
              -
              aligner
              hisat2
              -
              pseudo_aligner
              salmon
              -
              -

              Institutional config options

              -
              -
              config_profile_name
              Full test profile
              -
              config_profile_description
              Full test dataset to check pipeline function
              -
              config_profile_contact
              Gisela Gabernet (@ggabernet)
              -
              config_profile_url
              https://aws.amazon.com/batch/
              -
              - - -
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              - - - - - MultiQC v1.10.1 - - - Written by Phil Ewels, - available on GitHub. -

              -

              - This report uses HighCharts, - jQuery, - jQuery UI, - Bootstrap, - FileSaver.js and - clipboard.js. -

              -
              -
              - - - - - - - - - - - - - - diff --git a/Notes/rna-sequencing-methods-review-web.pdf b/Notes/rna-sequencing-methods-review-web.pdf deleted file mode 100644 index 2c8bcc42..00000000 Binary files a/Notes/rna-sequencing-methods-review-web.pdf and /dev/null differ