开展测序质控与预处理
Run Sequencing Quality Control and Preprocessing · 🟢入门 · 所属分类：组学与生物信息分析
原始测序数据里接头没切干净、尾巴质量掉、GC 分布怪、过表达序列一堆，不处理会污染下游；可裁得太狠又把真信号削没了，这个分寸最难拿捏。它帮你读懂质控报告，判断数据能不能用，再按你的文库类型给出该怎么洗、为什么这么洗。
适合谁
刚拿到测序中心返回数据、拿不准要不要 trimming 的实验研究者和研究生。
给它什么 · 得到什么
- 你提供：原始 FASTQ（单端或双端）、测序平台与文库类型（如 Illumina PE150、RNA-seq/WGS）、有的话附上接头序列
- 你得到：FastQC/MultiQC 报告解读，加 fastp/Trimmomatic 清洗脚本和参数依据，附清洗前后指标对比与放行/复测建议
怎么用
示例提问：「这是我一批 RNA-seq PE150 的 FastQC 报告，接头有点残留、尾部质量在掉，该用什么参数洗、会不会洗过头？」 触发后它会汇总每碱基质量、接头、重复率等指标，定位异常成因，给出带理由的清洗参数，并量化清洗前后的保留率。
提个醒
参数取舍随文库和平台而变，不套固定阈值；质控只提示数据可用性，不替你决定要不要重做实验。