高通量测序数据下机后得到了fastq的raw_data,通常测序公司在将数据返还给客户之前会做"clean"处理,即得到clean_data.然而,这些clean_data是否真的"clean"呢?首先,我们应该做一下质控.如果质控不合格,就需要一些处理,比如去接头.去除量的reads.(1)去除测序数据中的接头(用到的是fastx_toolkit里面的fastx_clipper工具): Usage: fastx_clipper [-h] [-a ADAPTER]

楼主跑以下程序时分别弹出了“fastq_quality_filter: Invalid quality score value (char '.' ord 46 quality value -18) on line 12”和“fastq_quality_filter: Invalid quality score value (char '#' ord 35 quality value -29) on line 4”的错误提示 fastq_quality_filter -q 20 -p 70 -i

trim.seqs 有以下几个主要应用: 1)根据barcode 拆分序列: 2)去除PCR引物 3) 去除低质量序列 trim.seqs 在使用时必须输入一个fasta 格式的序列,然后在加至少一个的选项:其选项有很多,下面一一介绍: 1)oligos: 从字面意义看是寡聚核苷酸, 这里是指barcode 和 PCR 引物的序列,这个选项对应的是一个文件,文件内容如下: forward CATGCTGCCTCCCGTAGGAGT #reverse TCAGAGTTTGATCCTGGCTCAG

高通量测序数据下机后的原始fastq文件,包含4行,其中一行为质量值,另外一行则为对应序列,我们都了解高通量的数据处理首先要进行质量控制,这些过程包括去接头.过滤低质量reads.去除低质量的3'和5'端,去除N较多的reads等,而针对高通量测序数据的质控软件也有很多,在这里给大家介绍一款"老牌子"的质控工具fastx_toolkit,它是一个软件包,包含了多个质控命令,下面我们就逐个讲解其参数及使用: 1. fastq_quality_converter [-h] [-a] [-n

Qiime安装 参考资料:http://blog.sina.com.cn/s/blog_83f77c940101h2rp.html Qiime script官方说明http://qiime.org/scripts/index.html 一般ITS数据简要分析过程 reference下载:https://github.com/downloads/qiime/its-reference-otus/its_12_11_otus.tar.gz 其中97_* 和99_*分别是相似度97和99的refere

摘要:如果不设置任何过滤标准的话,SOAPsnp会call出更多的SNVs:AtlasSNP2算法比较严格,因此call出来的SNVs数量是最少的,GATK 和 SAMtools call出来的数量位于SOAPsnp 和 Atlas-SNP2之间:四种calling算法的整体一致性是很低的,尤其在non-dbSNPs数据库中:GATK 和 Atlas-SNP2有较高的阳性call率和灵敏性,GATK call出来的SNVs数量比较多. 1.dbSNP数据库和non-dbSNPs在用四种不同软件c

转载:https://mp.weixin.qq.com/s/xsL9GuLs7b3nRF8VeRtinQ 建立在高通量测序基础上的微生物群落研究,当前主要有三大类:基于16S/18S/ITS等扩增子做物种分类的Metataxanomics.鸟枪法打断全基因组DNA序列的Metagenomics和基于mRNA信息的宏转录组方法Meta-transcriptomics. 16S,也即是我们通常所说的微生物多样性,是一种相对快速和经济适用的方法,但是PCR导致了偏好的产生,这就降低了注释准确度.此外,

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. 一个常见测序片段类似与adapter--barcode--insert--adapter.测序开始时前几个碱基无法测得,第一个adapter在数据输出时被去除:由于测序仪读长限制,第二个adapter通常无法测得.

cutadapt 是一款质量过滤的软件, 它可以删除adapter, primer. polyA尾等序列:也可以用来去除低质量序列 源代码: https://github.com/marcelm/cutadapt/ 官方文档:http://cutadapt.readthedocs.org/en/stable/ 安装:           git clone https://github.com/marcelm/cutadapt/           cd cutadapt           p

文章转载于 Original 2017-06-08 Jolvii 生信百科 由于生物信息的大部分工作都是在没有 root 权限的集群上进行的,本期我主要介绍一下非 root 用户怎么安装常用的软件.工欲善其事,必先利其器! 准备工作 1 首先我们建一个文件夹,用来存储我们自己编译的程序 ($HOME/software/bin) 和预编译的程序 ($HOME/software). mkdir -p $HOME/software/bin 2 用 vim 或 nano 等编辑器修改 ~/.bash_p

一.NGSQCTooklit 使用 主要是去除dapter和低质量的碱基,并有统计结果 可以得到如下的结果 1,每个位置的碱基的平均质量 2,每个GC值对应的reads数 3,每个质量值对应的reads数 4,每个位置对应的碱基个数 5,每个位置对应的输入碱基位置和质检后的碱基个数 6,对质量的总结. QC文件夹中包含了4支PERL程序,用于454 READS或ILLUMINA READS的QC,分别为: IlluQC.pl 用于Illumina reads的QC.默认情况下去除掉含有prime

本示例的的数据来自文章<Moving pictures of the human microbiome>,Genome Biology 2011,取样来自两个人身体四个部位五个时间点   进入环境 source activate qiime2-2017.8 退出环境 source deactivate   准备数据 # 创建并进入工作目录 mkdir -p qiime2-moving-pictures-tutorialcd qiime2-moving-pictures-tutorial # 下

测序数据中经常会接触到fastq格式的文件,比如说拿到fastq格式的原始数据后希望查看测序碱基的质量并去除低质量碱基.一般而言大家都是用现有的工具,比如说fastqc这个Java写的小程序,确实很好用,运行速度快,检查的项目也多.有时候我们也需要对这些数据进行个性化的分析,那么这个时候这些小工具就不能胜任了,需要我们自己写程序(脚本)来处理.本人目前才疏学浅,因此只有一下三种方案: 1.完全自己写脚本,读取每一行,手动解析,然后实现个性化分析.(显然这个比较慢,相当于重造了一个转速很慢的轮子)

Iso-seq , 全称叫做 Isoform-sequencing, 是 Pacbio 公司对自己开发的转录本测序技术的规范化命名:是利用三代测序长读长的特点,不打断转录本,直接测序,从而得到全长转录本的一种测序技术. 对于iso-seq 的分析而言,必须掌握以下几个基本概念: 1)ROI 了解过三代测序数据分析的人,对于CCS 环形一致性序列的概念肯定不会陌生,在iso-seq中,提出了比CCS 更加灵活的一个概念:ROI ROI , 全称 reads of insert,可以理解为插入片段,

引用自https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NjU4ODQ2MQ==&mid=2247484662&idx=1&sn=194668553f954e231f4526f5c944a195&chksm=fdf84cb4ca8fc5a2c0e8355377f9d6abdc4fa36b304aa8c533b5e82e49de30d443366ff3346a&mpshare=1&scene=1&srcid=09097IKbsc

什么是RNA-Seq (RNA Sequencing) 2011-07-14 ~ ADMIN 随着ome为词尾的各种组学的出现,转录组学已经成为了人们了解生物信息的一个重要组成部分.人们使用了许多办法来掌握转录组的情况,主要分为两类,一类是基于杂交,一类是基于下一代测序技术(Next Generation Sequencing, NGS). 基于杂交的办法,主要是依靠印刷有荧光标记探针的基因芯片来实现.比如说基因组芯片,它高密度的集成了分辨率高达几bp~100bp的探针,通过与样品杂交荧光显色的

文章转载于 Original 2017-07-06 Jolvii 生信百科 介绍一下如何理解 FastQC 各模块的结果 FastQC 的使用 FastQC的安装介绍请看这里.FastQC 支持 fastq.gzip 压缩的 fastq.SAM.BAM 等格式,在不指定文件类型的情况下,FastQC 会根据文件的名字来推测文件的类型: 以 .sam 或者 .bam 结尾的文件会被当作 SAM/BAM 文件来打开,并统计 mapped 和 unmapped reads 在内的所有 reads:其它

介绍 匹配不同图片的特征是计算机视觉常见的问题. 当所有要匹配的图片很相似的时候(大小,方位),简单的角点检测算子就可以匹配,但是,当你的图片大小,方位不同的时候,你就要用到尺度不变特征变换(scale invariant feature transform). 为什么是SIFT? SIFT算子不仅仅具有尺度不变特性,你可以改变以下的内容,还可以得到很好的结果: scale尺度 rotation旋转 Illumination亮度 Viewpoint视角 下面是一个例子: 我们要查找这些内容: 我

论文提出anchor-free和proposal-free的one-stage的目标检测算法FCOS,不再需要anchor相关的的超参数,在目前流行的逐像素(per-pixel)预测方法上进行目标检测,根据实验结果来看,FCOS能够与主流的检测算法相比较,达到SOTA,为后面的大热的anchor-free方法提供了很好的参考   来源:[晓飞的算法工程笔记] 公众号 论文: FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 论文地址:htt

  早期目标检测研究以anchor-based为主,设定初始anchor,预测anchor的修正值,分为two-stage目标检测与one-stage目标检测,分别以Faster R-CNN和SSD作为代表.后来,有研究者觉得初始anchor的设定对准确率的影响很大,而且很难找到完美的预设anchor,于是开始不断得研究anchor-free目标检测算法,意在去掉预设anchor的环节,让网络自行学习anchor的位置与形状,在速度和准确率上面都有很不错的表现.anchor-free目标检测算法