转自http://www.dxy.cn/bbs/topic/35655953 1.OTU是什么? OTU(operational taxonomic units),即操作分类单元.通过一定的距离度量方法计算两两不同序列之间的距离度量或相似性,继而设置特定的分类阈值,获得同一阈值下的距离矩阵,进行聚类操作,形成不同的分类单元.专业解释太书面不好理解?没事儿,给你举个“栗子”就明白了! 2.OTU在16S测序中有何用? 高通量测序得到的16S序列有成千上万条,如果对每条序列都进行物种注释的话,工作量

NGS基础 - 高通量测序原理 原创: 赑屃 生信宝典 2017-07-23 NGS系列文章包括NGS基础.转录组分析.ChIP-seq分析.DNA甲基化分析.重测序分析五部分内容. NGS基础系列文章包括高通量测序原理,测序数据获取和质量评估,常见文件格式解释和转换4部分. 本文 (高通量测序原理) 涉及测序文库构建原理.连特异性文库的构建方式和识别方法.测序簇生成过程.双端测序过程.测序接头产生.PCR duplicate.测序通量选择标准等.

Gene Expression Omnibus(GEO)是一个公共存储库,可以存档和自由分发由科学界提交的全套微阵列,新一代测序和其他形式的高通量功能基因组数据. 除数据存储外,还提供一系列基于Web的界面和应用程序,以帮助用户查询和下载存储在GEO中的研究和基因表达模式. GEO的数据储存方式 GEO数据库具体存放四类数据:GSE.GDS.GSM.和GPL. 一个GSE号(GSExxx)对应的是整个研究项目的系列的数据,可能涉及不同平台: 一个GDS号(GDSxxx)对应的一个同一平台的数据集

目录 1. 正文 1.1. 任务划分 1.2. 任务程序 2. 相关 1. 正文 1.1. 任务划分 使用高通量计算第一步就是要针对密集运算任务做任务划分.将一个海量的.耗时的.耗资源的任务划分成合适粒度的小任务,需要综合考虑资源.数据等多方面因素.HTCondor并不参与这方面的工作,任务划分需要用户自己实现. 默认情况下,HTCondor会把一个CPU核心当成一个计算资源.最理想的情况,就是计算集群网络内所有的集群主机都是同样的配置,数据也是易于划分的,那么可以按照计算机集群内CPU的总核心

目录 1. 正文 2. 目录 3. 参考 4. 相关 1. 正文 HTCondor是威斯康星大学麦迪逊分校构建的分布式计算软件和相关技术,用来处理高通量计算(High Throughput Computing )的相关问题.高通量计算中的Throughput应该是吞吐量的意思,也就是调度计算机资源的能力.与高性能计算(HPC)不同,高通量计算(HTC)应对的问题是在高性能的同时能够长时间稳定运行的能力,并充分利用集群或网络内计算资源.长时间计算时,集群或网络内计算资源往往是不可靠的,这中间蕴含了

目录 1. 正文 1.1. 一些问题 1.2. 使用建议 2. 相关 1. 正文 1.1. 一些问题 如果真正要将HTCondor高通量计算产品化还需要很多工作要做,HTCondor并没有GUI界面,更多更全面的功能在Linux系统下的命令窗口下更方便. 拆分任务也是使用者值得考虑的问题,很多的密集运算其实不太方便拆分,拆分后大概率要进行合并操作,这种合并操作可能也相当耗时,且只能单机运算不能进行分布式计算.拆分任务还需要一定的经验,即如何保证负载均衡,让所有的任务同时完成. 文件访问也是个值得

目录 1. 正文 1.1. 任务描述文件 1.2. 提交任务 1.3. 返回结果 2. 相关 1. 正文 1.1. 任务描述文件 前文提到过,HTCondor是通过condor_submit命令将提交任务的,这个命令需要提供一个任务描述文件.这个任务描述文件详细描述了任务运行的需求情况,如下所示: universe = vanilla requirements = (Arch == "INTEL" || Arch == "X86_64") && (O

目录 1. 目录 2. 进程 3. 命令 3.1. condor_q 3.2. condor_status 3.3. conodr_submit 3.4. conodr_rm 4. 相关 1. 目录 HTCondor环境配置完成后,安装文件目录如下: 其中bin目录里面存放了一系列condor_开头的可执行程序,正是通过这些指令程序来实现分布式计算的.其中有个GUI程序condor_birdwatcher.exe,打开后运行界面如下: 从程序名称可以看出这是个查看器程序,分别显示condor_q

目录 1. 概述 2. 安装 3. 结果 4. 相关 1. 概述 HTCondor是开源跨平台的分布式计算框架,在其官网上直接提供了源代码和Windows.Linux以及MacOS的安装包.因为平台限制的原因,在Windows下的功能是有所限制的,但其使用也是最直观方便的.为了更加便于了解使用情况,这里我还是采用Windows,建议后期有更多的需求或者基础足够好,可以直接上Linux. 2. 安装 在HTCondor官网上下载Windows安装包,直接打开运行: 点击"Next",显示

微生物16S的OTU聚类工具有很多,最常用的就是 usearch.cdhit-OTU.mothur. 这些工具大多都是针对二代测序平台的,usearch的64bit版本是收费的. 如果要跑PacBio的OTU聚类,目前就只能用 mothur 了. mothur有着非常详细的说明文档! General operations Sequence processing OTU-based approaches Hypothesis testing approaches Frequently asked

本节课程,需要先完成<扩增子分析解读>系列之前的操作 1质控 实验设计 双端序列合并 2提取barcode 质控及样品拆分 切除扩增引物 3格式转换 去冗余 聚类 4去嵌合体 非细菌序列 生成代表性序列和OTU表 分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾:我们学习了嵌合体的形成,以及基于参考数据库去嵌合体:也学习了基于数据库比对来筛选细菌或真菌:最后基于最确定的OTU,我们生成代表性序列和OTU表,这是每种高通量测序都有的结果,后续的结果将全部基于这两个文件.

本节课程,需要先完成 扩增子分析解读1质控 实验设计 双端序列合并 2提取barcode 质控及样品拆分 切除扩增引物 3格式转换 去冗余 聚类   先看一下扩增子分析的整体流程,从下向上逐层分析 分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾:我们制作了Usearch要求格式的Fasta文件,对所有序列进行去冗余和低丰度过滤,并聚类生成了OTU.   接下来我们对OTU进一步去除嵌合体,并生成代表性序列和OTU表.   什么是chimeras(嵌合体)? 嵌合体序列

火山图 Volcano plot 在统计学上,火山图是一种类型的散点图,被用于在大数据中快速鉴定变化.由于它的形成像火山喷发的样子,所以被称为火山图.和上文讲的曼哈顿图类似.   火山图基本元素 火山图也有很多种样式,在生物学高通量测序结果中,常见有的X和Y轴分别为aboundance 和 fold-change,或p-value和fold-change两种样式.如上图中为p-value versus fold-change的样式,,先此为例进行图中基本元素解读: - X轴:通常为两组基因表达或

热图是使用颜色来展示数值矩阵的图形.通常还会结合行.列的聚类分析,以表达实验数据多方面的结果.  热图在生物学领域应用广泛,尤其在高通量测序的结果展示中很流行,如样品-基因表达,样品-OTU相对丰度矩阵非常适合采用热图呈现.   热图优点   因为人读数字需要思考和比较,而对颜色识别能力非常强,采用颜色的深浅代替数据表是非常高效的呈现方式,也便于从中挖掘规律.  热图在非常小的区域展示了大量的基因表达/细菌丰度数据,即可以快速比较组间的变化,同时还可以显示组内每个样品的的丰度,以及组内各样品间的

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]

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. 重测序概念:重测序是全基因组重新测序的简称,是指是对已知基因组序列的物种进行不同个体的基因组测序,并在此基础上对个体或群体进行差异性分析.(没有组装的短的Reads序列) . . Reads:即我们通常说的读长的意思,它是指高通量测序平台直接产生的DNA序列. Contig:是指Reads基于Overl

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 ./

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

参考:生信技能树 ChIP-Seq综述 一些简单的copy,纯属个人笔记. ChIP-seq的原理 用于在全基因组范围中研究DNA结合蛋白(相互反应).组蛋白修饰(表观遗传标记)和核小体的技术,研究这三个主题可有助于了解基因之间的相互调控以及染色体的功能结构. 在生理状态下,把细胞内的DNA与蛋白质交联(Crosslink)后裂解细胞,分离染色体,通过超声或酶处理将染色质随机切割,利用抗原抗体的特异性识别反应,将与目的蛋白相结合的DNA片段沉淀下来,再通过反交联(Reverse crosslin

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,多重检测通过分子标签来区分不同的DNA标本,从而在提高测序的高效性的同时也确保测序的准确性. 人类个体的基因组是30亿个碱基对,即3Gb(3 giga base pairs,即3X109碱基对).目前的高通量测序仪,单次测序反应可以获得200Gb以上的数据量.例如,BGISEQ1000可以达到2300Gb.这种数