大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下cutadapt命令的问题，以及和cutadapt去接头的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
Trim_galore使用( -05-25)
Trim Galore 是对 FastQC 和 Cutadapt 的包装。2 trim_galore适用于所有高通量测序，包括RRBS(Reduced Repre ntation Bisulfite-Seq )， Illumina、Nextera和smallRNA测序平台的双端和单端数据。
具体流程见 trim_galore去接头(并行处理) 命令为 config是需要进行处理的文件列表 trim_galore命令这里用的也比较简单，总结下处理时遇到的问题 我从15个到20个到100个最后尝试几百个，同时处理，是可行的。
原始下机数据包含建库时引进的接头序列以及质量过低的碱基，这些因素会导致后续比对到基因组的reads较少，从而导致得到的信息较少，因此需要进行过滤。利用trim_galore 对原始数据进行去除接头序列及低质量碱基等质控步骤。
二代测序的数据的分析——质量控制
质量控制的测序质量检测是通过FastQC 实现。fastqc可以不设置任何参数运行，这样会直接在当前目录下生成一个质量报告的压缩文件和文件夹，报告是网页格式。也可以设置输出目录和是否解压缩(--noextract)，默认设置会解压缩。
因为实验过程丌可知，物种特性难量化，数据通过qc，可以做到量化展示数据，从数据分析相关信 息，同时为后续Kmer分析做准备，获取一个准确的基因组预估情况。
为保证分析结果的可靠性，对测序数据进行质量控制统计分析意义重大。尤其在临床二代测序检测领域，分析结果的可靠性与否关乎医生的诊断和病人的安危。
FastQC是一款基于Java的 ，须在linux环境下使用命令行运行，它可以快速多线程地对测序数据进行质量评估（Quality Control），其 为： Babraham Bioinformatics 。FastQC可以使用conda进行 。
涉及到两个 ：HCS (HiSeq ControlSoftware)，控制测序仪的运行，收集荧光信号；RTA(Real-Time Analysis)，在测序过程中实时处理数据，包括图象分析、碱基识别和质量评估等。
Miniconda使用体验
【嵌牛鼻子】conda、miniconda、anaconda 【嵌牛提问】conda的基本使用 【嵌牛正文】conda是一种通用包管理 ，旨在构建和管理任何语言和任何类型的 。
Anaconda pandas、Python和SciPy最简单的方式是用Anaconda。Anaconda是关于Python数据分析和科学计算的分发包。
您也可以尝试使用其他 程序，例如Miniconda 程序，它提供了更轻量级和可自定义的Python 。或者，您可以尝试使用预构建的Python环境，例如Anaconda或PyCharm，其中可能包括其他 和功能，可以提供帮助。
miniconda 主页 总结 本文的共存实现方法其实是基于conda的创建虚拟环境的功能，详情可见此链接。
Anaconda包括conda，conda-build，Python和超过150个自动 的科学包及其依赖项。 与Miniconda一样，可以使用“conda install”命令单独 超过250个额外的科学 包。pip install conda使用pypi上发布的版本。
主要的区别在于anaconda是一个python发行版，使用它你就不需要额外 python包了，PyCharm则是一款开发 ，用力提高开发效率的。
好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的cutadapt命令和cutadapt去接头问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！
