测序中Q20 Q30 Q40
你能给别人讲清楚这个概念吗?
二代测序中,每测一个碱基会给出一个相应的质量值,这个质量值是衡量测序准确度的。碱基的质量值13,错误率为5%,20的错误率为1%,30的错误率为0.1%。行业中Q20与Q30则表示质量值≧20或30的碱基所占百分比。例如一共测了1G的数据量,其中有0.9G的碱基质量值大于或等于20,那么Q20则为90%。
Q20值是指的测序过程碱基识别(Base Calling)过程中,对所识别的碱基给出的错误概率。
质量值是Q20,则错误识别的概率是1%,即错误率1%,或者正确率是99%;
质量值是Q30,则错误识别的概率是0.1%,即错误率0.1%,或者正确率是99.9%;
质量值是Q40,则错误识别的概率是0.01%,即错误率0.01%,或者正确率是99.99%;
首先,碱基质量值是衡量测序质量的重要指标,质量值(Q)越高代表碱基被测错的概率(P)越小,其计算公式为Q=-10lgP。例如,Q20和Q30分别代表碱基被测错的概率为1%和1‰。Illumina官方一般以Q30作为评价标准,以目前最常用的HiSeq 2000平台2×100PE测序为例,Illumina官方保证大于80%碱基准确度达Q30,而千年基因在合同中严格保证大于85%碱基准确度达Q30。
总结:
测序时每个碱基都会有质量值,我们设定一个阈值:20或30,如果低于这个阈值就表示碱基基本是测序错误的碱基,对测序的每个碱基做统计,如果
测序时每个碱基都会有质量值,如碱基质量值为20则表示该碱基的错误率为,10^(20/(-10))=0.01=1%(根据Q=-10lgP计算)
行业中,为了评估下机reads测序的准确度,我们会评估Q20或Q30(及所有碱基质量值大于20或30所占的比例),一般合同中要严格保证Q30至少达到85%。
是不是明白了呢?
测序中Q20 Q30 Q40的更多相关文章
- 测序数据质控-FastQC
通常我们下机得到的数据是raw reads,但是公司通常会质控一份给我们,所以到很多人手上就是clean data了.我们再次使用fastqc来进行测序数据质量查看以及结果分析. fastqc的操作: ...
- 统计 fastq 文件 q20 , GC 含量的软件
二代测序的分析过程中,经常需要统计原始下机数据的数据量,看数据量是否符合要求:另外还需要统计q20,q30,GC含量等反应测序质量的指标: 在kseq.h 的基础上稍加改造,就可以实现从fastq 文 ...
- De novo 测序基础知识
名词解释 De novo:拉丁文,从头开始的意思,de nove测序则是指在不需要任何参考序列的情况下对某一物种进行基因组测序,然后将测得的序列进行拼接.组装,从而绘制该物种的全基因组序列图谱. 重测 ...
- RNA-seq中的基因表达量计算和表达差异分析
RNA-seq中的基因表达量计算和表达差异分析 差异分析的步骤:1)比对:2) read count计算:3) read count的归一化:4)差异表达分析: 背景知识:1)比对:普通比对: BWA ...
- 混合测序(Pooling)
什么是高通量测序技术中的多重测序? 多重测序是指将带有特殊分子标签(barcode或者index)的不同来源的DNA标本,放入一个反应体系进行测序的方法.与一次检测一种来源的DNA相比,多重检测通过分 ...
- 17、SAM文件格式说明(转载迷宫中的将军)
1. SAM格式说明 SAM代表Sequence Alignment/Map格式,是一种制表符分隔的文本格式,包含一个可选的头部分(header section,有人称之为“注释部分”),和一个比对部 ...
- illumina测序原理
一些常用基本概念的介绍: flowcell流动池 是指Illumina测序时,测序反应发生的位置,1个flowcell含有8条lane lane通道 每一个flowcell上都有8条泳道,用于测序反应 ...
- NGS概念大科普(转)
NGS又称为下一代测序技术,高通量测序技术 以高输出量和高解析度为主要特色,能一次并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列读取,在提供丰富的遗传学信息的同时,还可大大降低测序费用.缩短测序时间的测序技 ...
- 16S 基础知识、分析工具和分析流程详解
工作中有个真理:如果你连自己所做的工作的来龙去脉都讲不清楚,那你是绝对不可能把这份工作做好的. 这适用于任何行业.如果你支支吾吾,讲不清楚,那么说难听点,你在混日子,没有静下心来工作. 检验标准:随时 ...
随机推荐
- mongodb部署
windows版本 http://dl.mongodb.org/dl/win32/x86_64 安装教程 https://docs.mongodb.org/manual/tutorial/instal ...
- Understanding Convolutional Neural Networks for NLP
When we hear about Convolutional Neural Network (CNNs), we typically think of Computer Vision. CNNs ...
- python 冒泡排序的总结
冒泡排序: 思路: 3 5 1 6 2 第一次:找到这些书中最大的一个,并把它放到最后 3.5找到大的数放到第二个位置1.5 5.1找到大的数放到第三个位置1.5.1 5.6找到大的数放到第四个位置 ...
- 修改MySQL数据库中表和表中字段的编码方式的方法
今天向MySQL数据库中的一张表添加含有中文的数据,可是老是出异常,检查程序并没有发现错误,无奈呀,后来重新检查这张表发现表的编码方式为latin1并且原想可以插入中文的字段的编码方式也是latin1 ...
- python之路----面向对象进阶二
item系列 __getitem__\__setitem__\__delitem__ class Foo: def __init__(self,name,age,sex): self.name = n ...
- Python入门之Pycharm开发中最常用快捷键
要查阅Pycharm的快捷键,当然要看官方文档,https://www.jetbrains.com/help/pycharm/mastering-keyboard-shortcuts.html 编辑类 ...
- 20145122 《Java程序设计》课程总结
课程总结 每周读书笔记链接汇总 第一周读书笔记:http://www.cnblogs.com/20145122chengzhiyin/p/5244949.html 第二周读书笔记:http://www ...
- 20144303石宇森《网络对抗》注入shellcode和Return-to-libc攻击
20144303石宇森<网络对抗>PC平台逆向破解 实验1:shellcode注入 实验基础 1.Linux下有两种基本构造攻击buf的方法:retaddr+nop+shellcode,n ...
- 实验二 Java 面向对象程序设计
实验内容 1 初步掌握单元测试和TDD 2 理解并掌握面向对象三要素:封面,继承,多态 3 初步掌握UML建模 4 熟悉SOLID原则 5 了解设计模式 (一)单元测试 D
- VC++使用服务做守护进程的示例(转载)
转载:http://blog.csdn.net/zdy0_2004/article/details/40461571 #define _WIN32_WINNT 0x502 #define _CRT_S ...