一开始拿到三代测序的下机数据时,蒙了,readme ?三代测序的下机数据都有哪些,以及他们具体的格式是怎么样的(以sequel 平台为主). 测序过程 SMRTbell A adapter通用接头,两端的接头可以一样也可以不一样    B barcode(客户自己设计)    I insert 插入片段,即我们测序的目的片段    由于SMRTbell是环状的,测序过程是边合成边测序,因此可以沿着新链合成的方向不停地读取序列,读取一圈又一圈,直到聚合酶累趴下了… 测序结果 根据SMRTbell的

今天被人问起如何看懂三代的下机数据,虽然解决了别人的问题,但感觉自己还是没有搞透. 基本的目录结构: |-- HG002new_O1l_BP_P6_021315b_MB_100pM | |-- D01_1.c60e446d-f276-41fc--ffa937e22683.tar.gz | |-- D01_2.19ee4f13-c420---cb1da56beccd.tar.gz | |-- D01_3.94e34f0a-eef3-4b71-8f1b-c9790dec647e.tar.gz | |

转载:http://www.cnblogs.com/jinhh/p/8328818.html 三代测序的下机数据都有哪些,以及他们具体的格式是怎么样的(以sequel 平台为主). 测序过程 SMRTbell A adapter通用接头,两端的接头可以一样也可以不一样    B barcode(客户自己设计)    I insert 插入片段,即我们测序的目的片段    由于SMRTbell是环状的,测序过程是边合成边测序,因此可以沿着新链合成的方向不停地读取序列,读取一圈又一圈,直到聚合酶累趴

pacbio 采用hdf5文件格式保存原始的下机数据,对于RS 测序系统而言,会产生一个 bas.h5 的文件; 以bas.h5 文件为例,看一下有下机数据中保存了那些信息 h5dump 工具可以用来查看h5 文件的内容: 我从HGAP的wiki 页面下载了一个测试用的h5文件,文件名为 m120729_040044_42134_c100384402550000001523033010171256_s1_p0.bas.h5 运行下面命令: h5dump -n m120729_040044_421

三代测序下机的原始数据不再是fastq格式了,而是换成了hdf5 格式,在做三代数据的分析之前,有必要先搞清楚hdf5 这种文件格式; 官网的链接如下:https://support.hdfgroup.org/HDF5/ HDF5 是一种灵活的文件储存格式,它相对其他的文件格式,肯定是有很多的优点,这里就不一一列举了,最值得我们关注的是,在这种格式中,数据是如何储存的. 对于hdf5 文件中的数据存储,有两个核心概念: 1)group 和 dataset dataset 代表数据集,一个文件当中

转载:庐州月光 http://www.cnblogs.com/xudongliang/p/6907733.html 三代测序下机的原始数据不再是fastq格式了,而是换成了hdf5 格式,在做三代数据的分析之前,有必要先搞清楚hdf5 这种文件格式; 官网的链接如下:https://support.hdfgroup.org/HDF5/ HDF5 是一种灵活的文件储存格式,它相对其他的文件格式,肯定是有很多的优点,这里就不一一列举了,最值得我们关注的是,在这种格式中,数据是如何储存的. 对于hdf

最近接触的数据都是靶向测序,或者全外测序的数据.对数据的覆盖深度及靶向捕获效率的评估成为了数据质量监控中必不可少的一环. 以前都是用samtools depth 算出单碱基的深度后,用perl来进行深度及捕获效率的计算.今天无意中看到了bamdst(https://github.com/shiquan/bamdst)这个软件,用起来也很方便,参考GitHub,在此记录使用方法. 下载并安装:下载安装包并解压后, cd ./bamdst-master make 安装好后,需要准备.bed文件及.b

三代纠错的重要性不言而喻,三代的核心优势就是长,唯一的缺点就是错误率高,但好就好在错误是随机分布的,可以通过算法解决,这也就是为什么现在有这么多针对三代开发的纠错工具. 纠错和组装是分不开的,纠错就是为了组装,单纯的为了纠错而纠错是没有意义的. 目前的算法大致可以分为三种:1.三代数据自纠:2.二代对三代纠:3.二代三代混合纠错. 目前已有的三代纠错程序: PacBioToCA 自纠(falcon也是用MHAP,SMRT的HGAP使用的是另一种速度慢的自纠算法,自纠的核心是多重序列比对) CCS

1. 对原始下机fastq文件进行过滤和比对(mapping) 对于Illumina下机数据推荐使用bwa进行mapping. Bwa比对步骤大致如下: (1)对参考基因组构建索引: 例子:bwa index -a bwtsw hg19.fa.最后生成文件:hg19.fa.amb.hg19.fa.ann.hg19.fa.bwt.hg19.fa.pac和hg19.fa.sa. 构建索引时需要注意的问题:bwa构建索引有两种算法,两种算法都是基于BWT的,这两种算法通过参数-a is 和-a bwt

[怪毛匠子 整理] samtools学习及使用范例,以及官方文档详解 #第一步:把sam文件转换成bam文件,我们得到map.bam文件 system"samtools view -bS map.sam > map.bam"; #第二步:sort 一下 BAM 文件,得到map.sorted.bam system"samtools sort map.b/am map.sorted"; #第三步:创建一个关于bam的索引文件,我们得到一个map.sorted.b

对于植物等真核生物基因组来说,重复序列, 多倍体,高杂合度等特征在利用二代数据进行组装的时候都会有很大的问题: 利用二代数据组装出来的基因组,大多达不到完成图的水准,通常只是覆盖到编码蛋白的基因区域,还是会有很多的区域覆盖不到,而这些区域正是发挥调控功能的非编码基因区域,近年来,非编码功能的研究越来越多,如果拼接出来的基因组上缺少这部分序列,无法进行后续的研究: 而且由于测序读长的限制和拼接算法的原因,对于重复序列,GC异常区域,会存在组装错误,甚至组装不出来: 三代测序,其长读长和无GC偏好性

针对PacBio单分子测序——第三代测序技术的测序原理和读长     DNA基因测序技术从上世纪70年代起,历经三代技术后,目前已发展成为一项相对成熟的生物产业.测序技术的应用也扩展到了生物.医学.制药.健康.农林.园艺.花卉.环保.法医等许多领域,并成为一项与我们衣食住行密切相关的高技术产业.据最新统计,2012年全球基因测序市场的产值已超过百亿,按最近几年增长速度,预计2017年市场产值将加倍.因此可以说,基因测序在我国生物科技领域具有非常重要的战略意义.        “第三代测序技术”的

生命组学: 细菌和其他物种比,容易发生基因漂移,duplication和重排. 泛基因组学研究的一般思路是通过comparison找到特殊基因区域orspecific gene,研究其调控机制(即通过一维发现特殊三维结构,再利用一维结构解释特殊结构的形成机制eg:基因保守与保守空间结构vs非保守空间结构,同时找两种不同结构的物理位置分布),并向应用上扩展. 重测序与泛基因组的差异在于,重测序是将新测得的genome与referencegenome比较,辨别其中的差异,而泛基因组是将同一个物种中不

转载生信技能树 https://mp.weixin.qq.com/s/JB_329LCWqo5dY6MLawfEA TCGA数据源 - R包RTCGA的简单介绍 - 首先安装及加载包 - 指定任意基因从任意癌症里面获取芯片表达数据 - 绘制指定基因在不同癌症的表达量区别boxplot - 更多boxplot参数 - 指定任意基因从任意癌症里面获取测序表达数据 - 用全部的rnaseq的表达数据来做主成分分析 - 用5个基因在3个癌症的表达量做主成分分析 - 用突变数据做生存分析 - 多个基因在多

DNA甲基化测序方法介绍 甲基化 表观遗传学 DNA 甲基化是表观遗传学(Epigenetics)的重要组成部分,在维持正常细胞功能.遗传印记.胚胎发育以及人类肿瘤发生中起着重要作用,是目前新的研究热点之一. DNA 甲基化及CpG岛 DNA 甲基化是最 DNA 甲基化是表观遗传学(Epigenetics)的重要组成部分,在维持正常细胞功能.遗传印记.胚胎发育以及人类肿瘤发生中起着重要作用,是目前新的研究热点之一. DNA 甲基化及CpG岛 DNA 甲基化是最早发现的基因表观修饰方式之一,可能存

关于RNA-Seq数据去接头(Adapter)这事需要讲一讲 RNA-Seq adapter barcode cutadapt 首先来了解一下三个概念: 1.adapter是一段短的序列已知的核酸链,用于链接序列未知的目标测序片段. 2.barcode,也称为index,是一段很短的寡居核酸链,用于在多个样品混合测序时,标记不同的样品. 3.insert是用于测序的目标片段,因为是包括在两个adapter之间,所以被称为“插入”片段. 首先来了解一下三个概念: 1.adapter是一段短的序列已

版权声明:本文源自 解螺旋的矿工, 由 XP 整理发表,共 13781 字. 转载请注明:从零开始完整学习全基因组测序(WGS)数据分析:第4节 构建WGS主流程 | Public Library of Bioinformatics 转载地址:https://www.plob.org/article/11698.html WGS数据分析的目的是准确检测出每个样本(这里特指人)基因组中的变异集合,也就是人与人之间存在差异的那些DNA序列.我把整个分析过程按照它们实际要完成的功能,将其分成了三个大的

一.使用GATK前须知事项: (1)对GATK的测试主要使用的是人类全基因组和外显子组的测序数据,而且全部是基于illumina数据格式,目前还没有提供其他格式文件(如Ion Torrent)或者实验设计(RNA-Seq)的分析方法. (2)GATK是一个应用于前沿科学研究的软件,不断在更新和修正,因此,在使用GATK进行变异检测时,最好是下载最新的版本,目前的版本是2.8.1(2014-02-25).下载网站:http://www.broadinstitute.org/gatk/downloa

作业要求: 实现这个功能的软件也很多,还是烦请大家先自己搜索几个教程,入门请统一用htseq-count,对每个样本都会输出一个表达量文件. 需要用脚本合并所有的样本为表达矩阵.参考:生信编程直播第四题:多个同样的行列式文件合并起来 对这个表达矩阵可以自己简单在excel或者R里面摸索,求平均值,方差. 看看一些生物学意义特殊的基因表现如何,比如GAPDH,β-ACTIN等等. [1]安装计数软件:htseq-count # conda安装 $ conda install -c bioconda

摘要: 一家大型基因测序功能公司每日会产生 10TB 到 100TB 的下机数据,大数据生信分析平台需要达到 PB 级别的数据处理能力.这背后是生物科技和计算机科技的双向支撑:测序应用从科研逐步走向临床应用,计算模式从离线向在线演进,交付效率越来越重要. 作者李鹏,原文首发于InfoQ,<容器混合云,Kubernetes 助力基因分析> 引言 James Watson 和 Francis Crick 于 1953 年发现了 DNA 的双螺旋结构,从此揭开了物种进化和遗传的神秘面纱,开启了人类对