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

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

MIT发文:深度视觉的量化表示................ Places2 是一个场景图像数据集,包含 1千万张 图片,400多个不同类型的场景环境,可用于以场景和环境为应用内容的视觉认知任务. GitHub源代码:https://github.com/CSAILVision/NetDissect 论文地址:http://netdissect.csail.mit.edu/final-network-dissection.pdf Place205 Model集结地:http://places.

1)背景 伴随着大规模的基因分型及测序工程的产生(例如1000 Genomes Project),之前的信息贮存格式例如gff文件它记录了每一个基因的详细信息,其中许多基因信息在基因组之间是共享的,而我们需要记录的仅仅是不同基因组之间变异的地方,因此这些格式会显得格外冗余.这就迫切需要一种新的格式来记录高效的记录这些变异信息.VCF(Variant Call Format)就是这样一种用来贮存基因序列变异信息的文本文件(通常是压缩格式). 2)VCF格式简介 VCF 格式文件包含有2部分:1)

如何划窗统计测序数据的reads数(depth):https://blog.csdn.net/shenshenwu666/article/details/80936374 方法1,用samtools depth.但是这个方法仅仅局限于对单个位点进行depth进行统计 samtools depth -b bed_file sample.bam > sample.depth bed 用来指定统计区间,运行后输出指定区间每一个碱基的测序深度(由于涉及所有碱基,因此文件很大) 方法2,用samtools

1)简介 edgeR作用对象是count文件,rows 代表基因,行代表文库,count代表的是比对到每个基因的reads数目.它主要关注的是差异表达分析,而不是定量基因表达水平. edgeR works on a table of integer read counts, with rows corresponding to genes and columns to independent libraries. The counts represent the total number of

#include "stdio.h" #include "string.h" #include "malloc.h" #define NULL 0 #define MAXSIZE 30 typedef struct BiTNode      //定义二叉树数据结构 {     char data;     struct BiTNode *lchild,*rchild; } BiTNode; void preCreate(BiTNode *&

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/274 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末

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

[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

DIGITS: Deep Learning GPU Training System1,是由英伟达(NVIDIA)公司开发的第一个交互式深度学习GPU训练系统.目的在于整合现有的Deep Learning开发工具,实现深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)设计.训练和可视化等任务变得简单化.DIGITS是基于浏览器的接口,因而通过实时的网络行为的可视化,可以快速设计最优的DNN.DIGITS是开源软件,可在GitHub上找到,因而开发人员可以扩展和自定义DIGITS. Gi

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 ./

基于DNS大数据分析实现宽带共享监控系统.实现对宽带用户进行有效管理. 本系统基于DNS大数据分析实现宽带共享监控系统,包括以下方面. 1)数据采集:数据采集过程是通过探针采集的方式,从各地市的DNS服务器上采集各类应用程序生成的各类DNS请求数据.Radius日志信息.这些信息包含用户的行为信息.流量信息与设备信息等. 2)数据储存:将采集到的信息数据通过数据处理,按照统一格式保存在分布式文件系统内.在数据保存前,需要进行重复数据清理.新旧数据对比更新.增量数据保存.垃圾数据清理.备份策略制定

RNA测序研究现状与发展 1 2,584 A+ 所属分类:Transcriptomics   收  藏 通常来说,某一个物种体内所有细胞里含有的DNA都应该是一模一样的,只是因为每一种细胞里所表达的RNA之间存在差异,才使这些细胞有所区别.诸如“为什么肿瘤细胞与正常细胞会不一样?”这样的重要问题都可以通过对这些不同细胞里的RNA进行研究来解决,比如转录组学(transcriptome)研究就是一个很好的方法,而这就需要用到RNA测序技术.本期的<自然 方法>(Nature Methods)杂志

第三章 RNA测序   RNA测序(RNA Sequencing,简称RNA-Seq,也被称为全转录物组鸟枪法测序Whole Transcriptome Shotgun Sequencing,简称WTSS),是基于二代测序技术研究转录组学的方法,可以快速获取给定时刻的一个基因组中RNA的种类和数量. RNA-Seq有助于查看基因的不同转录本.转录后修饰.基因融合.突变/SNP和基因表达随时间的变化,或在不同组中基因表达的差异. RNA-Seq除了可以查看mRNA转录本,还可以查看总RNA.小RN

我对GAN"生成对抗网络"(Generative Adversarial Networks)的看法: 前几天在公开课听了新加坡国立大学[机器学习与视觉实验室]负责人冯佳时博士在[硬创公开课]的GAN分享.GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器. Deep? 生成模型GAN就是一种在拟合一张图像数组分布的一种模型,是概率统计结合深度学习之后的一次升级. GAN是概率统计到深度学习世界"秀"存在 生成模型分为两个部分:生成模型+判别模型.生成模型学习联合概率分布p(x

目录 1.混合测序基础 2. 点突变检测 3. BSA 4. BSR 5. 混合样本GWAS分析 6. 混合样本驯化研究 7. 小结 1.混合测序基础 测序成本虽然下降了,但对于植物育种应用研究来说还是很高,动不动就上百群体,小小植物个体价值又低,测完了很可能后面就用不到了.这时,混合样本测序是一种省钱的好办法. 混池测序(Pool-seq)相对于GWAS或其他精细定位策略而言,其实是一个初定位产品,其结果很有可能是跟性状相关的候选区域. 概念: 混合样本测序一般是选择表型极端或目标性状差异的个

基于统计学习方法角度谈谈CRF 作者:白宁超 2016年8月2日13:59:46 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语

一.Kinect视角场 1.43°垂直方向和57°水平方向可视范围. 2.视角场常量值定义 属性 描述 Format 获取或设置深度图像格式 MaxDepth 获取最大深度值 MinDepth 获取最小深度值 NominalDiagonalFieldOfView 获取红外摄像头的标准场视角,单位是度 NominalFocalLengthInPixels 获取红外摄像头的标准焦距,单位是像素点 NominalHorizontalFieldOfView 获取红外摄像头的水平视角,单位是度 Nomin

虽然数据可视化领域有很多成熟.界面友好.功能强大的软件产品(例如Tableau.VIDI.NodeXL等),但是借助Processing我们可以基于Java语言框架进行丰富多元的可视化编程,熟悉了Processing也可以说是上一学期Topics课程的最大收获,以另一种方式将数据重新组织.统计并以可视化界面展现出来.今天再看其他资料时碰巧看到XX对Processing的支持,颇感亲切,所以决定把上学期Topics的作业过程记录下来. 可视化内容是从Databank下载的217个国家.6个地区的7