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1 Epigenome Analysis Pipeline POSTECH_EPIGENOME_SEQUENCING_FASTQC_BOWTIE_MACS_PIPING 각 단계에서 진행되는 분석 과정은 다음과 같다. Quality control 단계에서 입력 데이터의 sequencing quality를 확인한다. Quality filter 단계에서 데이터 중 quality가 낮은 reads를 제거한다. Alignment 단계에서 참조 서열에 기반 해 데이터를 mapping 한다. Cross correlation 단계에서 그 결과에 대해 quality control을 한다. Peak calling 단계에서 유의미한 부위인 peaks를 탐색한다. 이 때, MACS을 사용한다. Annotation 단계에서는 앞 단계에서 찾은 부위들에 대한 상세한 설명을 덧붙인다. Visualization 단계에서는 mapping 데이터와 peaks 데이터를 시각화 한다. 상세보기
2 Epigenome Analysis Pipeline POSTECH_BROAD_SOURCE_CHIP_SEQ_FASTQC_BWA_MACS2_PIPING 각 단계에서 진행되는 분석 과정은 다음과 같다. Quality control 단계에서 입력데이터의 sequencing quality를 확인한다. Quality filter 단계에서 데이터 중 quality가 낮은 reads를 제거한다. Alignment 단계에서 참조 서열에 기반 해 데이터를 mapping 한 후 Mapping이 끝난 데이터의 Mapping Quality 및 duplication level을 확인한다. Visualization 단계에서는 mapping 데이터와 peaks 데이터를 시각화 한다. Peak calling 단계에서 broad-source factor에 특화된 RSEG/SICER/hiddenDomains/BCP/MACS2를 이용해 유의미한 부위인 peak(또는 domain)를 탐색한다. Annotation 단계에서는 앞 단계에서 찾은 부위들에 대한 상세한 설명을 덧붙인다. 상세보기
3 RNA Sequencing Pipeline RNASeq_TOPHAT2_CUFFLINKS_PIPING This pipeline Analyze and processes RNA_seq sample _then it assembles transcripts_ estimates their abundances_ and tests for differential expression and regulation in RNA_Seq samples using CUFFLINK_ 상세보기
4 RNA Sequencing Pipeline RNASeq_STAR_RSEM_PIPING This pipeline is an RNA sequencing pipeline that aligns with the STAR program and performs quntification with RSEM 상세보기
5 RNA Sequencing Pipeline RNASeq_STAR_HTSEQ_PIPING This pipeline is an RNA sequencing pipeline that aligns with the STAR program and performs quantification with HTSeq 상세보기
6 RNA Sequencing Pipeline RNASeq_KALLISTO_PIPING This pipeline is an RNA sequencing pipeline that performs pseudo alignment and quntification quickly using the Kallisto program 상세보기
7 RNA Sequencing Pipeline RNASeq_EMSAR_PIPING This pipeline Analyze the RNA_seq to get isoform_level esitmates by EMSAR_ and then it will give you gene_level expression level estimates using isoform_level esitmates 상세보기
8 Whole Exome Analysis Pipeline COLLECTIVE_GENOME_PCA_KIMURA_PIPING Kimura two parameter를 이용한 PCA와 Phylogentic tree pipe 라인은 총 5단계에 걸쳐서 진행되며, 우선 Pipe의 Output 디렉토리를 생성한 후, 첫 번째로 VCF 파일을 Plink format으로 변환, 두 번 째로, 변환된 Plink format의 파일 중 PED 파일을 Fasta 형식의 파일로 변환한다. 셋째, 이 변한된 Fasta 파일을 이용하여, 모든 샘플에 대한 Kimura two paramter distance의 Pariwise matrix를 생성한다. 넷째, 생성된 Pairwise matrix를 이용하여 PCA의 Plot과, Scree Plot을 그리고, 마지막으로 다시 Pairwise matrix를 이용하여 Phylogenetic tree를 그리고, 추가적으로 MEGA7 등에 이용할 수 있는 Newic format을 생성한다. 상세보기
9 Whole Exome Analysis Pipeline COLLECTIVE_GENOME_BETWEEN_GROUPS_PI_CALCULATION_PIPING VCFtools를 이용하여 각 WG 그룹의 Nucleotide diversity(Pi) 계산 및 시각화하는 라인은 총 7단계에 걸쳐서 진행되며, 우선 Pipe의 Output 디렉토리를 생성한 후, 첫 째로 그 그룹별 VCF 파일을 이용하여 계산하고자 하는 Window size와 step에 맞게 각각 Pi 값을 계산하고, 둘째로 그룹별로 계산된 Pi 값의 기본적인 통계량을 산출한 후, 셋째, 각 그룹별로 계산되 Pi 값들을 통합적으로 시각화 하기 위해 Pi 값들의 이상여부를 체그 한 후, 넷 째, 각 그룹별로 계사된 Pi 값을 시각화하기 위한 파일로 변환 하고, 다섯 째, 이 각 그룹별로 변환된 파일을 시각화하기 위한 최종 input인 하나의 파일로 병합한다. 그리고 마지막으로 최종 input을 이용하여 각 그룹에 대한 Pi 값을 시각화 한다. 상세보기
10 Whole Exome Analysis Pipeline COLLECTIVE_GENOME_BETWEEN_GROUPS_FST_CALCULATION_PIPING VCFtools software를 이용하여 두 WG 그룹간 Fst 계산 및 시각화하는 Pipe 라인은 총 5단계에 걸쳐서 진행되며, 우선 Pipe의 Output 디렉토리를 생성한 후, 첫 째로 전체 VCF 파일을 이용하여, 계산하고자 하는 각 그룹의 VCF에 있는 sample 리스트들을 각각 Input으로 주고, 원하는 Window size와 step으로 두 그룹간의 Fst 값을 계산한다. 둘째, 두 그룹간의 계산된 Fst의 값의 기본적인 통계량을 산출 한 후, Fst값을 Normalization 하고 P-value를 산출 한다. 셋째, 산출된 Normlized 된 두 그룹간의 Fst 값을 시각화하기 위한 최종 input 파일로 변환한다. 그리고 마지막으로 최종 input을 이용하여 두 그룹에 대한 Normlaized 된 Fst 값의 Manhattan plot을 생성 한다. 상세보기