⑴ cleandata比rawdata小太多
原因如下穗旅拿：
一般来说，测序仪下机的数据称为raw data，经过以下两步处理之后变成了clean data才能用于数据分析：
(1) 去除含有接头的Reads；
(2) 去除低质量的Reads（包括去除N的比例大于10%的Reads；去除质量值Q≤10的碱基数占整条Read的50%以上的Reads）不过raw data和clean data并没有一个权威的定义，不同的文章和公司可能会提供不一样的解释，不变的是：clean data是raw data经过处理得到的直接用来分析镇丛的数据。
如果需要看懂公司提供的转录组分析结果，建议观看教程：转录组分析结果的解读（适合有参）或者转录组分析结果的解读（适合无参），如果想自己在公司提供标准分析的基础上做些个性化分析，可以观看：转录组标准分析后的数据猜搭挖掘，以及转录组高级分析WGCNA：WGCNA-加权基因共表达网络分析。
⑵ 转录组测序时,raw data指是测序仪上下来的数据,那Clean data指的是什么呢
一般来说,raw data经轿镇过以下处理之后叫clean data
1,去掉低质量的闭漏粗reads
2,去掉包含接头(adaptor)的搜郑reads
3,去掉包含N过多的reads
⑶ rawdata是什么意思
rawdata原始资料；未经分析的数据；素材；raw：adj.生的；未烹制的；未煮的；消运未经加工的；data：n.数据；资料顷吵；材料
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白山大坝安全监测原始数据记录及处理系统。
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合成孔径雷达原始数据和成象数据压缩的.研究。
A3-.
基于单螺旋CT原始数据的三维图像重雀桥侍建的插补算法。
⑷ raw data/PF data/Q30 data/clean data的不同（转载）
测序数据拿回来之后，会给一些数据。那么这些数据代表什么呢？
1. 原始数据（Raw data）： 一次测序产生的全部原始数据。理论上，它们应该是没有经过任何过滤的，无论好坏。
2. PF数据（PF data）： 在测序过程中，Illumina内置软件根据每个测序片段（read，通常每个片段长100个碱基）前25个碱基的质量决定该read是保留还是抛弃。如果没有达到质控标准，则该read的全部碱基都被抛弃槐配；达到标准、保留下来的数据叫做PF data。 PF代表pass filtering。
3. Q30数据（Q30 data）： Illumina内置软件根据统一设定的标准来评判碱基识别结果的可靠性，为每个碱基给予一个质量评分（QV）。PF data里质量评分>=30分的数据称为Q30 data。 Q30的意思是该碱基的可靠性为99.9%。Q30数据通常占PF数据的80%左右。视样本质量、操作前孝水平、试剂质量、仪器状态的不同，这一比例有很大波动。
4. 干净数据（Clean data。数据还有不干净的？）： 某些实验室根据其自身的判断标准，在PF data的基础上，进一步删除质量不好的reads后得到的数据。常见的删除动作有：去接头、去N含量高的reads、去质量评分低的reads、去掉每个read的最后几个碱基，等等。
Clean data是国内叫法；PF data是来自Illumina的概念，是广为接受的国际通行标准。
PF算法实质上是选取每个测序片段（read）前25个碱基的质量来代表整条片段的质量，从而决定该片段的去留。Illumina之所以这样做，而不是逐个检查整条片段所有碱基的质量，一方面是为了节省电脑资源，不致于花费太多时间进行运算，拖累测序进程，另一方面也是在大量测序数据的统计结果基础上选择的平衡点，只要前25个碱基是正常的，后75个碱基出问题的概率比较小。
一次测序实验完成，测序仪上展示的数据量和%Q30都是以PF数据为基础的。只要对数据质量有足够信心，就不会对PF数据再进行加工，可以直接把PF数据交给客户，进行下游的生物信息学分析。
三、为什么要clean data?
如果二代测序实验成功，则PF data已经是质量比较好的数据，没有必要进一步加工。从基本原理来讲，任何形式的加工过滤，毫无例外都会引入额外的偏差(bias)，严重的时候会导致生物信息学分析结论失真。
把PF数据加工成“干净数据”，原因有多种，其中常见的原因之一是使用山寨的试剂（非Illumina原厂正版试剂）构建文库，测序质量不尽如人意，Q30比例不高。在采用同种技术、同种平台的情况下，铅悔指文库构建的质量是决定测序质量的关键。只要去掉质量差的数据，就可以提高Q30比例，可是这样做法目的性太强，难免让人心里打鼓。
让我们来具体分析为了获得clean data所做的4种常见动作是否有必要，及其潜在副作用。
1、去接头。
使用正版试剂、按标准流程进行操作，接头序列是不会被测出来的，这是因为测序引物的结合位点位于接头的3'端，测序测到的第一个碱基就是插入片段的未知碱基，因此不需要去接头。
在以下两种特殊情况下，需要去接头（adaptor），或者去标签（barcode）：
一是自己合成寡核苷酸、自配文库构建试剂，这类设计通常把barcode安排在接头的3'端后面，而测序引物的结合位点仍然在接头的3'端，导致测序一开始测到的就是barcode序列，标签测完了之后才是插入片段的未知序列。在这种情况下，完成demultiplexing之后，标签序列完成了使命，就要把标签序列删除。
二是文库的插入片段太短，测序片段长度（通常是100碱基）大于插入片段长度，导致插入片段被测通，一直测到下游接头的部分或者全部序列。在这种情况下，要删除下游的接头序列。
插入片段太短，除了改变打断条件，增加插入片段长度以外，有些种类的样本比如small RNA本身就很短。小RNA的长度只有20几个碱基，测序试剂的包装是50碱基和100碱基两种，都长于小RNA；另外，如果小RNA样本数量少，凑不满一张FC，就要与其他样本一起测序，为了将就同一张FC上的其他样本，往往就对小RNA进行2x100碱基的测序。在这种情况下，去接头是必要的。
去接头和去标签，对测序数据本身不造成影响。
2、去含N多的测序片段。
一个测序片段里如果有很多碱基无法识别（用N表示），提示测序质量不高，或者测序过程中遭遇到问题，需要严肃对待，通过故障排除找到根本原因，针对性地采取必要措施进行改正。删除这些片段，只是使数据看起来比较漂亮，治标不治本。
3、去质量评分低的片段。
PF算法本身去除的就是质量评分低的片段。如果要在PF之后再来一次“PF”，那就提示测序质量没有达到正常水准，实乃不得已而为之。
4、去末端一定数目的碱基。
随着测序读长的增加，酶活性下降，荧光强度也在下降，因此测序数据质量逐渐降低乃是自然趋势，片段末端的碱基质量低于片段前端的。
即使存在这样的问题，只要样本质量、试剂质量、操作技能和仪器性能等有保障，在厂家承诺的片段长度范围内，%Q30是完全能够达到指标的，并不需要人为去掉末端碱基。
原文： raw data/PF data/Q30 data/clean data的不同
⑸ 转录组分析实战第一节：Rawdata的质量控制与清理
#######整合完成后我森毁们就可以看看这个结果了，打开multiqc_report.html这个文件可以看到结果
#######下面我们对于这些结果进行解读。
从以上结果我们可以看到，Reads长弊磨度是150bp，并且rawdata中一个Run含有25M条序列。对于双端测序来讲，这个测序结果的数据量为： 150bp × 25 M × 2 ends = 7.5 G
当然这个rawdata的结果，测序数据量是一个重要的测序质量指标此卜备
如果碱基差异>10%会显示warn
如果碱基差异>20%会显示fail
⑹ qpcr原始数据raw date应该怎么用
原始数据毁液（Raw data）：一次测序产生的全部原始数据。理论上，它们应该是没有经过任何过滤贺余埋的，无论好坏。RawData 指未加工过的数据,即原原本本从磁盘上读入而未经过任何改动的数据。这个是自身就有的不需要你去处理它的。
实时荧光定量PCR （Quantitative Real-time PCR）是一种在DNA扩增反应中，以荧光化学物质测每次聚合酶链式反应（PCR）循环后产物总量的方法。通过内参或者外参法对待测样品中的特定DNA序列进行定量分析的方法。·
Real-timePCR是在PCR扩增过程中，通过荧光信号，对PCR进程进行实时检测。由于禅蚂在PCR扩增的指数时期，模板的Ct值和该模板的起始拷贝数存在线性关系，所以成为定量的依据。
⑺ ncbi提交16s高通量raw data 这步老是报错，请问怎么解决。
向GenBank提交数据 提交序列有两种方式，一个是在线的页面提交序列bankit，另一个是通过NCBI的Sequin软件提交序列。 从使用方便性上来说，两者均需要填写所必须的各项资料，也都是很麻烦，但后者也以同时提交多项序列，而且不会因为网络错误而导致已填写的数据丢失，还是更有利一些。 使用起来都是比较简单的，按照页面或者软件的说明一步一步填写即可。 提交序列后，系统会暂时给你分配一个临时的序列号，等到你的序列经过初步审核后会得到正式的Genbank序列号或登录号。你可以对你的序列随时进行修改和补充其坦扰他相关资料。 · 关于提交序列数据，收到 accession number，和对纪录作更新的一般信息。 · BankIt - 用于一条或者少数条提交的基于WWW的提交工具软件。（请在提交前用 VecScreen 去除载体） · Sequin - 提交软件程序，用于一条或者很多条的提交，长序列，完整基因组，alignments，人群/种系/突变研究的提交。可以独立使用，或者用基于TCP/IP的"network aware"模式，可以链接到其他NCBI的资源和软件比如Entrez和PowerBLAST。（请在提交前用VecScreen去除载体） · ESTs - 表达序列标签，短的、单次（测序）阅读的cDNA序列。也包括来自于差异显示和 RACE 实验的 cDNA 序列。 · GSSs - 基因组调查扒信纤序列，短的、单次（测序）阅读的cDNA序列，exon trap 获得的序列，cosmid/BAC/YAC 末端，及其他。 · HTGs - 来自于大规模测春仿序中心的高通量基因组序列，未完成的（阶段0，1，2）和完成的（阶段3）序列。（注意：完成的人类的HTG序列可以同时在 GenBank 和 Human Genome Sequencing页面上访问。） · STSs - 序列标签位点。短的在基因组上可以被唯一操作的序列，用于产生作图位点。 注：SNPs - 人类的和其他物种的遗传变异数据可以提交到NCBI数据库的单核苷酸多态性库中（dbSNP）
⑻ rawdata 能直接进行生物信息分析吗
rawdata 能直接进行生物信息分析
生物信息学在短短十几年间，已经形成了多个研究方向，以下简要介绍一些主要的研究重点。
序列比对
序列比对（Sequence Alignment）的基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。从生物学的初衷来看，这一问题包含了以下几个意义：从相互重叠的序列片断中重孙绝构DNA的完整序列。在各种试验条件下从探测数据（probe data）中决定物理和基因图存贮，遍历和比较数据库中的DNA序列，比较两个或多个序列的相似性，在数据库中搜索相关序列和子序列，寻找核苷酸（nucleotides）的连续产生模式，找出蛋白质和DNA序列中的信息成分。序列比对考虑了DNA序列的生物学特性，如序列局部发生的插入，删除（前两种简称为indel）和替代，序列的目标函数获得序列之间突变集最小距离加权和或最大相似性和，对齐的方法包括全局对齐，局部对齐，代沟惩罚等。两个序列比对常采用动态规划算法，这种算法在序列长度较小时适用，然而对于海量基因序列（如人的DNA序列高达10^9bp），这一方法就不太适用，甚至采用算法复杂性为线性的也难携宽以奏效。因此，启发式方法的则隐姿引入势在必然，著名的BLAST和FASTA算法及相应的改进方法均是从此前提出发的。
蛋白质比对
基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性。蛋白质的结构与功能是密切相关的，一般认为，具有相似功能的蛋白质结构一般相似。蛋白质是由氨基酸组成的长链，长度从50到1000~3000AA（Amino Acids），蛋白质具有多种功能，如酶，物质的存贮和运输，信号传递，抗体等等。氨基酸的序列内在的决定了蛋白质的3维结构。一般认为，蛋白质有四级不同的结构。研究蛋白质结构和预测的理由是：医药上可以理解生物的功能，寻找dockingdrugs的目标，农业上获得更好的农作物的基因工程，工业上有利用酶的合成。直接对蛋白质结构进行比对的原因是由于蛋白质的3维结构比其一级结构在进化中更稳定的保留，同时也包含了较AA序列更多的信息。蛋白质3维结构研究的前提假设是内在的氨基酸序列与3维结构一一对应（不一定全真），物理上可用最小能量来解释。从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构。同源建模（homology modeling）和指认（Threading）方法属于这一范畴。同源建模用于寻找具有高度相似性的蛋白质结构（超过30%氨基酸相同），后者则用于比较进化族中不同的蛋白质结构。然而，蛋白结构预测研究现状还远远不能满足实际需要。
⑼ 高通量测序中的raw data是什么意思
就是刚测序完成的原始数据，没有经过处理的