NextDenovo 是有武汉未来组团队开发出来用于组装ONT,Pacbio, HIFI (默认参数可对60-100X数据更有效),可通过correct--assemble对其进行组装.组装后,每个碱基正确率为98-99.8%, 可进一步通过NextPolish进行polish. 具体详情可阅读githup即可,https://github.com/Nextomics/NextDenovo 1 安装 需要如下: Python (Support python 2 and 3): Psutil Dr…

参见: Question: How to extract allnon-seqencedpositions from a genome (Fasta file)? test.fa >chr1 NNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNN NNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNN NNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNtaaattgttt t…

目录 1. 组装算法 1)基于OLC算法 2)基于DBG算法 3)OLC vs DBG 2. 组装软件 3. 组装策略 4. 组装项目实施 1)测序前的准备 2) 测序样品准备 3)测序策略的选择 4)质控.基因组组装.质量评估 5)基因组注释 6)生物学分析 7)更多参考内容 5. 动植物Denovo测序项目的主要分析内容 1. 组装算法 一般有基于OLC(Overlap-Layout-Consensus, 先重叠后扩展)和基于DBG(De Brujin Graph)两种组装算法.基于OLC的…

背景: 1.为什么要从头测序组装基因组? 基因组是不同表型的遗传基础:获得参考基因组是深入研究一个生物体全基因组的第一步也是必须的一步:从头测序组装能够对新的测序物种构建参考基因组: 2.为什么要研究全基因组? 确定基因组中缺失了什么:确定难以生化研究的基因和pathways:研究感兴趣的pathway通路中的每一个基因:研究基因组的非编码区域(introns内含子.promoters启动子.telomeres端粒等)的调控机理和结构特征:基因组提供了一个可以进行各种统计的大型数据库(provi…

目录 2010年1月:大豆基因组首次发表(Nature) 2010年12月:31个大豆基因组重测序(Nature Genetics) 2014年10月:野生大豆泛基因组(Nature Biotechnology) 2015年2月:大豆在驯化和改良过程中遗传多态性明显降低(Nature Biotechnology) 2017年8月:GWAS解析大豆重要性状网络(Genome Biology) 2018年8月:中国国审大豆品种中黄13的基因组完成(Science China Life Science…

目录 来源 结果 基因组大小估计 采用stitching方法组装 修改豇豆染色体编号 基因注释和重复DNA 豇豆遗传多样性 SNP和INDEL Vu03 上 4.2-Mb 染色体倒位的鉴定 与其他暖季豆科植物共线性分析 重复元素和基因组扩张 豇豆基因家族变化 多器官增大候选基因的鉴定 来源 The genome of cowpea (Vigna unguiculata [L.] Walp.). Plant J . 2019 Jun;98(5):767-782. doi: 10.1111/tpj.…

基因结构预测中同源注释策略,将mRNA.cDNA.蛋白.EST等序列比对到组装的基因组中,在文章中通常使用以下比对软件: tblastn gamp exonerate blat 根据我的实测,以上软件整体都比较慢.gmap可设置多线程来提升速度.tblastn虽然也可以,但对提速没什么影响.exonerate和gamp巨吃内存. 以下是跑的资源情况.我的组装基因组约400Mb.tblastn的查询序列311764条,gmap的查询序列1483791条,exonerate的查询序列43632条.…

1. Velvet的安装 Velvet用于基因组的de novo组装,支持各种原始数据,包括Illumina的short reads和454的long reads. 首先下载velvet的安装包,直接使用make命令来编译,即可获得可执行主程序velveth和velvetg.安装如下: $ wget http://www.ebi.ac.uk/~zerbino/velvet/velvet_1.2.10.tgz $ tar zxf velvet_1.2.10.tgz $ cd velvet_1.2.…

背景: mitoMaker是一款线粒体/叶绿体组装的pipeline软件,可以从原始的下机数据开始,自动化的组装基因组,注释基因结构,最终生成genebank, fasta 等文件. 整个pipeline 可以分成6个主要步骤: 1)基于不同大小的kmer 值进行denovo 组装 2)查找对应的结构基因,并检测第一步组装的结果是否环化: 3) 从所有的组装结果中,挑选一个最佳的组装结果: 4)将最佳的组装结果作为参照,调用Mira 和 MITObim, 延长组装结果,并进行gap  close…

无生物学重复RNA-seq分析 CORNAS: coverage-dependent RNA-Seq analysis of gene expression data without biological replicates BMC Bioinformatics 的一篇文章中提出了一种新的差异基因分析方法. 这篇文章提出了CORNAS(COverage-dependent RNA-Seq) 方法,利用贝叶斯方法来推断真实基因表达数的  后验分布. 其创新型之一该方法包括了由RNA样品浓度决定的…