总是跑数据,却对数据一无所知,这说不过去吧. 看几篇文章吧 Sequencing depth and coverage: key considerations in genomic analyses(只讲二代) Assembly of large genomes using second-generation sequencing(参考文献) Identification of optimum sequencing depth especially for de novo genome asse

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]

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: 1. FastQC使用 fastqc -f [bam | sam | fastq] -o [output] [filename1 filename2] 常用选项: -f --format:输入文件格式.[bam,sam,fastq文件格式] -o --outdir:输出文件夹指定 -t --thr

操作:需要用安装好的sratoolkit把sra文件转换为fastq格式的测序文件,并且用fastqc软件测试测序文件的质量 作业:理解测序reads,GC含量,质量值,接头,index,fastqc的全部报告,搜索中文教程 具体步骤 [1]SRA文件转换成fastq文件 -----单个文件转换 fastq-dump -- -O outputdir -A file1.sra -----多个文件批量转换 # .编写一个脚本 sra_to_fq.sh ` do fastq-dump -- -O ./

二代测序原理: 1.DNA待测文库构建. 超声波把DNA打断成小片段,一般200--500bp,两端加上不同的接头2.Flowcell.一个flowcell,8个channel,很多接头3.桥式PCR扩增.每个DNA片段将在各自位置集中成束,每一束含有单个DNA模板的很多拷贝,目的:将碱基的信号强度放大,达到测序所需的信号要求.4.测序.边合成边测序.反应所需材料,dNTP的3’端特殊处理,不能继续反应,因此每次只能添加一个碱基,另外每个碱基有一种颜色.dNTP添加到链上后,所有未使用游离dNT

sra文件转换为fastq格式 1 fastq-dump -h --split-3 也就是说如果SRA文件中只有一个文件,那么这个参数就会被忽略.如果原文件中有两个文件,那么它就会把成对的文件按*_1.fastq,*_2.fastq这样分开.如果还出现了第三个文件,就意味着这个文件本身是未成配对的部分.可能是当初提交的时候因为事先过滤过了一下,所以有一部分数据被删除了.   --gzip 输出文件压缩成gzip格式(通常gzip仅用来压缩单个文件.多个文件的压缩归档通常是首先将这些文件合并成一个

sra文件转换为fastq格式 fastq-dump -h --split-3 也就是说如果SRA文件中只有一个文件,那么这个参数就会被忽略.如果原文件中有两个文件,那么它就会把成对的文件按*_1.fastq,*_2.fastq这样分开.如果还出现了第三个文件,就意味着这个文件本身是未成配对的部分.可能是当初提交的时候因为事先过滤过了一下,所以有一部分数据被删除了.   --gzip 输出文件压缩成gzip格式(通常gzip仅用来压缩单个文件.多个文件的压缩归档通常是首先将这些文件合并成一个ta

可变剪接(alternative splicing),在真核生物中是一种非常基本的生物学事件.即基因转录后,先产生初始RNA或称作RNA前体,然后再通过可变剪接方式,选择性的把不同的外显子进行重连,从而产生不同的剪接异构体(isoform).这种方式,使得一个基因可产生多个不同的转录本,这些转录本分别在细胞/个体分化发育的不同阶段,在不同的组织中有各自特异的表达和功能,从而极大地丰富了编码RNA和非编码RNA种类和数量,进而增加了转录组和蛋白质组的复杂性. 可变剪接主要有以下五种常见的形式: 1

细胞状态转换轨迹构建示意图(Trapnell et al. Nature Biotechnology, 2014) 在各种生物系统中,细胞都会展现出一系列的不同状态(如基因表达的动态变化等),这些状态(state)之间会按照一定的时间顺序转换.最典型的比如细胞的分化过程,从不成熟的细胞逐渐分化为成熟细胞.此外,细胞在受到外界刺激或扰动时,细胞内基因的表达也可能发生一系列的变化,从而呈现出一系列状态的转换. 这些特别提一下,细胞状态(cell state)和细胞亚型(cell subtype)是两

做数据比较的时候,由于同一个样本测序数据量不一致,需要抽取数据,控制数据量基本一致. 自己写脚本速度较慢,后面发现一个不错的工具:seqtk 原始数据抽取 如果只控制原始数据量一致,过滤低质量数据后直接使用seqtk (Version: 1.3-r106) 的子模块seq, 配合参数 -s 设定随机种子,默认11: 配合参数 -f 设定抽取数据量比例. 例如: 1 seqtk seq -s 11 -f 0.6805888 $dir/CNR01/WGS.read1.fq.gz |gzip >new

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

要得到一组数据的中位数(例如某个地区或某家公司的收入中位数),我们首先要将这一任务细分为3个小任务: 将数据排序,并给每一行数据给出其在所有数据中的排名. 找出中位数的排名数字. 找出中间排名对应的值. 举例说明: 建表语句: CREATE TABLE `income` ( `name` VARCHAR(10) NOT NULL DEFAULT '', `income` INT(11) NOT NULL DEFAULT '0' ) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET

目录 1.Conda连接不上镜像源问题 2. aspera不能再独立使用 3.使用prefetch搭配aspera 4. prefetch下载方法 记录下下载过程,为自己和后人避坑. 1.Conda连接不上镜像源问题 首先是anaconda安装软件或创建环境时遇到的问题.即使换完清华源和其他镜像源以后依旧报错. CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://mirrors.tuna.tsi 尝试了很多方法:换源,删除.co

单细胞测序技术(single cell sequencing) 2018-03-02 11:02   来源: 一呼百诺  点击次数:6587关键词:   前言 单细胞生物学最近几年是非常热门的研究方向.在这一领域中,最前沿的则是单细胞测序技术.传统测序方法一次处理成千上万个细胞,得到的变异水平也是成千上万个细胞的平均后水平.但是,就如同世界上没有完全相同的两片树叶一样,没有两个细胞是完全相同的.所以,单细胞测序对于研究单个细胞就显得至关重要. 单细胞测序可以揭示出每个细胞独特的微妙变化,甚至可以

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

实验材料 构建的群体,或自然群体,如各地方品种. RAD文库构建 提取DNA后,构建文库,简要步骤如下: ① 限制性内切酶TaqI酶切: ② 连接P1接头: ③ DNA随机打断片断化: ④ 目的片段回收与末端修复: ⑤ 连接P2接头: ⑥ RAD片段富集: ⑦ 上机测序. 参考:Rapid and cost-effective polymorphism identification and genotyping using restriction site associated DNA (RAD

  当我们想研究不同sample的某个变量A之间的差异时,往往会因为其它一些变量B对该变量的固有影响,而影响不同sample变量A的比较,这个时候需要对sample变量A进行标准化之后才能进行比较.标准化的方法是对sample 的 A变量和B变量进行loess回归,拟合变量A关于变量B的函数 f(b),f(b)则表示在B的影响下A的理论取值,A-f(B)(A对f(b)残差)就可以去掉B变量对A变量的影响,此时残差值就可以作为标准化的A值在不同sample之间进行比较. Loess局部加权多项式回

ENCODE数据库用于存放基因组原件,所有的测序数据(原始数据以及每一步处理后的数据以及最终的结果)都是开放下载的.假如说去官网下载的话会比较麻烦,这里可以通过UCSC的数据库下载(真的是神器啊)!下面介绍方法: https://www.genome.ucsc.edu/ENCODE/downloads.html 直接在这个网址里面下载就可以了,里面有hg19版本的说有注释信息,非常全哦!

RNAseq测序reads定位 发表评论 3,210 A+ 所属分类:Transcriptomics   收  藏 获得RNA-seq的原始数据后,首先需要将所有测序读段通过序列映射(mapping)定位到参考基因组上,这是所有后续处理和分析的基础.在读段定位之前,有时还需要根据测序数据情况对其做某些基本的预处理. 例如,过滤掉测序质量较差的读段,对miRNA测序读段数据去除接头序列等. 高通量测序的海量数据对计算机算法的运行时间提出了很高的要求.针对诸如Illumina/Solexa等测序平台

对于在Avizo或Amira中如何计算孔隙率,这个太简单,完成孔隙和整体材料的识别,再利用Volume Fraction计算即可获得,这里说的是每一层的面孔率如何计算? 数据导入,选取一个简单的过滤处理,然后用二值化分割出孔隙,这些大家应该很熟悉,接下来数据统计我们用Material Statistics计算模块,并选择Area per Slice,如下图: 如果说大家照着这么做,那你依然获得不了每层的面积,更不要说面孔率了. 关键点在这里,也是Avizo里Segmentation Editor

https://blog.csdn.net/l_yivs?t=1 RNA-seq数据综合分析教程 2 4,055 A+ 所属分类:Transcriptomics   收  藏 2     RNA-seq数据分析 mRNA-seq是目前最常用的高通量测序技术,一般的用法就是看看基因表达谱,寻找差异表达的基因.我和高通量测序数据分析结缘,也是因为RNA-seq. 一开始我对mRNA-seq数据分析一无所知,跑了"tophat+cufflinks"的流程也不知道每一步的原因,把“RNA-se