一.bwa比对软件的使用 1.对参考基因组构建索引 bwa index -a bwtsw hg19.fa   #  -a 参数:is[默认] or bwtsw,即bwa构建索引的两种算法,两种算法都是基于BWT的(BWT search while the CIGAR string by Smith-Waterman alignment.).-a bwtsw对于短的参考序列是不工作的,必须要大于等于10Mb:-a is 不适用于大的参考序列,必须要小于等于2G: output:hg19.fa.am

1.supplementary alignment supplementary alignment是指一条read的一部分和参考区域1比对成功,另一部分和参考区域2比对成功,参考区域1和参考区域2没有交集(或很少),那么一条read就会产生两条sam文件, 将其中的一条sam文件作为represent alignment,而另一条作为supplementary alignment (flag为2048). 将上面的fastq文件去跑bwa,read有两条sam文件,第二条的flag值为2048:

现在BWA大家基本上只用其mem算法了,无论是二代还是三代比对到参考基因组上,BWA应用得最多的就是在重测序方面. Aligning sequence reads, clone sequences and assembly contigs with BWA-MEM - arXiv:1303.3997v2 摘要 BWA-MEM is a new alignment algorithm for aligning sequence reads or assembly contigs against a

[资源不友好代码] from pyltp import * d_dir = '/usr/local/ltp_data_v3.4.0/' def gen_one_sentence_part(paragraph): one_piece_split = [',', ',', '?', '?', '.', '.'] for i in one_piece_split: paragraph = paragraph.split(i)[0] return paragraph def gen_segmentor_

一. 运行meerkat 前面已经依序安装了meerkat 的环境和meerkat,运行了预处理一步,在相对应的bam文件目录下生成了大批文件,因此,当要用meerkat处理某个bam文件时,应先将该bam文件移动到专有的一个文件夹,manual中也建议这样用. 预处理生成的文件包括: 黑名单文件.gz isinfo文件:包括插入大小信息 pdf文件:插入大小的分布图,unmapped reads长度的分布图,softclip reads长度分布图 pre.log文件:日志文件,包括输入的参数,

一.准备工作     meerkat 0.189版本和以前的版本相比,支持bwa mem 输出的bam文件,还支持全外显子数据count SV. meerkat原理:参见http://compbio.med.harvard.edu/Meerkat/     1.1 需要准备的软件         1. unix/Linux系统(自带) 2. CMake(自带) 3. PERL 5.8.1及以上(自带) 4. BioPERL 1.5.0及以上(自行安装) 5. R 2.3.1及以上(自带) 6.

名称    bwa –   Burrows-Wheeler  Alignment Tool 内容摘要描述命令行与选项SAM 比对格式短序列比对注意事项  比对精确性  估计插入大小分布  内存需求  速度Bwa-0.6中的改变其他作者引用与授权历史 摘要 b w a   i n d e x   r e f . f ab w a   m e m   r e f . f a   r e a d s . f q   >   a l n - s e . s a mb w a   m e m   r e

环境: 系统硬件:vmware vsphere (CPU:2*4核,内存2G,双网卡) 系统版本:CentOS-7-x86_64-Minimal-1611.iso 安装步骤: 1.准备 1.0 查看硬件信息 查看物理cpu个数[root@centos ~]# grep 'physical id' /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l 查看核心数量[root@centos ~]# grep 'core id' /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l

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

BWA算法简介: BWA-bactrack BWA-SW BWA-MEM BWA安装: # installing BWA .tar.bz2 -C /opt/biosoft/ cd /opt/biosoft/bwa-/ make echo 'PATH=$PATH:/opt/biosoft/bwa-0.7.10' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc BWA使用步骤: 使用BWA构建参考基因组的index数据库 BWA-MEM比对(BWA-SW 和 BWA-backtrack

环境: 系统硬件:vmware vsphere (CPU:2*4核,内存2G,双网卡) 系统版本:CentOS-7-x86_64-Minimal-1611.iso 安装步骤: 1.准备 1.0 查看硬件信息 查看物理cpu个数[root@centos ~]# grep 'physical id' /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l 查看核心数量[root@centos ~]# grep 'core id' /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l

环境: 系统硬件:vmware vsphere (CPU:2*4核,内存2G,双网卡) 系统版本:CentOS-7-x86_64-Minimal-1503-01.iso 安装步骤: 1.准备 1.1 设置静态IP.DNS地址(网络设备名称有可能不一样,这里是eno16780032,如使用DHCP获取动态IP,可忽略) [root@centos ~]# vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eno16780032 找到BOOTPROTO,并且修改(设为静态

Free free 命令相对于top 提供了更简洁的查看系统内存使用情况: $ free total used free shared buffers cached Mem: 255268 238332 16936 0 85540 126384 -/+ buffers/cache: 26408 228860Swap: 265000 0 265000 Mem:表示物理内存统计 -/+ buffers/cached:表示物理内存的缓存统计 Swap:表示硬盘上交换分区的使用情况,这里我们不去关心.

查看占用CPU最高的10个进程 [tidb@:vg_adn_tidbCkhsTest:| head mysql ? Sl Nov22 : /usr/local/mysql/bin/mysqld --basedir=/usr/local/mysql/ --datadir=/data/data_mysql --plugin-dir=/usr/local/mysql//lib/plugin --user=mysql --log-error=/usr/local/mysql/logs/mysql.log

配置Linux系统参数 配置阿里云yum源 mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo.backup wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-6.repo wget -O /etc/yum.repos.d/epel.repo http://mirrors.aliyun.com/re

专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章:PyTorch之60分钟入门 PyTorch入门 PyTorch自动微分 PyTorch神经网络 PyTorch图像分类器 PyTorch数据并行处理 第三章:PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch小试牛刀 迁移学习 混合前端的seq2seq模型部署 保存和加载模型 第四章:PyTorch之图像篇 微调基于torchvision 0.3的目标检测模型 微调TorchVision模

微调torchvision 0.3的目标检测模型 本文将微调在 Penn-Fudan 数据库中对行人检测和分割的已预先训练的 Mask R-CNN 模型.它包含170个图像和345个行人实例,说明如何在 torchvision 中使用新功能,以便在自定义数据集上训练实例分割模型. 1.定义数据集 对于训练对象检测的引用脚本,实例分割和人员关键点检测,要求能够轻松支持添加新的自定义数据.数据集应该从标准的类torch.utils.data.Dataset 继承而来,并实现_len和_getitem

参考资料: SAMtools(官网) SAM Spec v1.4 (SAM格式 说明书) (重要) samtools-1.3.1 使用手册 (SAMtools软件说明书) samtools常用命令详解(博客园) SAM格式定义(博耘生物) samtools使用方法(plob) 这个学习急不来,而且比对非常重要,先把上面的官方SAM/BAM格式说明文件看透`Sequence Alignment/Map Format Specification` SAMtools解决的问题 非常多序列(read),

by Umer Zeeshan Ijaz The purpose of this tutorial is to introduce students to the frequently used tools for NGS analysis as well as giving experience in writing one-liners. Copy the required files to your current directory, change directory (cd) to t

1)Sam (Sequence Alignment/Map) ------------------------------------------------- 1) SAM 文件产生背景 随着Illumina/Solexa, AB/SOLiD and Roche/454测序技术不断的进步,各种比对工具产生,被用来高效的将reads比对到参考基因组.因为这些比对工具产生不同格式的文件,导致下游分析比较困难,因此一个通用的格式可以提供一个很好的接口用于链接比对与下游分析(组装,变异等,基因分型等)