使用Tophat+cufflinks分析差异表达  2017-06-15 19:09:43     522     0     0 使用TopHat+Cufflinks的流程图 序列的比对是RNA分析流程中核心的一步.序列的比对,或者说是字符串的比对本身就是计算机科学中的一个经典问题,在生物信息学中更加频繁的出现.序列比对中的错配,插入.缺失可以识别出样本和基因组之间的多态性,甚至可以找出肿瘤样本中的gene fusion.而map到没有注释的基因可能是新的编码基因,或者是非编码RNA.同时RN

是一个系统活动报告,类似于Linux性能工具,它与Linux的top命令相仿,并参考mytop工具而设计. 它专门用后监控InnoDB性能和MySQL服务器.主要用于监控事务,死锁,外键,查询活动,复制活动,系统变量的主要统计信息及主机的其他详情.InnoTop被广泛使用,并被当做常用性能监控工具. 由于InnoTop使用Perl语言写成,所以需要安装perl环境和相关的工具包. 必须安装Time::HiRes,Term::ReadKey,DBI,DBD::mysql这四个包 [root@for

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 ./

REF https://www.plob.org/article/5987.html 解压后,查看html格式的结果报告.结果分为如下几项: 结果分为绿色的"PASS",黄色的"WARN"和红色的"FAIL". 1 Basic statistics如下面例子所示: 2 Per base sequence qualityquality就是Fred值,-10*log10(p),p为测错的概率.所以一条reads某位置出错概率为0.01时,其quali

InnoTop 是一个系统活动报告,类似于Linux性能工具,它与Linux的top命令相仿,并参考mytop工具而设计. 它专门用后监控InnoDB性能和MySQL服务器.主要用于监控事务,死锁,外键,查询活动,复制活动,系统变量的主要统计信息及主机的其他详情.InnoTop被广泛使用,并被当做常用性能监控工具. 由于InnoTop使用Perl语言写成,所以需要安装perl环境和相关的工具包. 安装perl: yum install perl* -y 必须安装Time::HiRes,Term:

用FastQC检查二代测序原始数据的质量 2013-01-28 21:28:10|  分类: Bioinformatics |  标签:bioinformatics  deep-seq   |举报 |字号大中小 订阅 用微信  “扫一扫” 将文章分享到朋友圈. 用易信  “扫一扫” 将文章分享到朋友圈. 下载LOFTER 我的照片书  |     当二代测序的原始数据拿到手之后,第一步要做的就是看一看原始reads的质量.常用的工具就是fastqc (http://www.bioinformat

定义:融合基因是指两个或者多个基因联合起来,一起转录形成一个转录本: 检测的意义:融合基因可以作为某些疾病的特异分子标记,比如 bcr/abl融合基因存在于95%以上的慢性粒细胞白血病患者中: AML1/ETO融合基因主要见于急性粒细胞白血病部分分化型患者中: CBFβ/MYH11融合基因是M4Eo型白血病的分子标志: PML/RARα融合基因是急性早幼粒细胞白血病(APL)的分子标志: 检测方法: 只有少数的融合基因是因为染色体易位等原因,在DNA水平上联合在一起,而大多数的融合基因在DNA水

转录组的组装Stingtie和Cufflinks Posted: 十月 18, 2017  Under: Transcriptomics  By Kai  no Comments 首先这两款软件都是用于基于参考基因组的转录组组装,当然也可用于转录本的定量.前者于2016年的 protocol上发表的转录组流程HISAT, StringTie and Ballgown后被广泛使用,后者则是老牌的RNA分析软件了.在算法上来说Stringtie使用的是流神经网络算法,Cufflinks则是吝啬算法:

Transcriptome assembly and differential expression analysis for RNA-Seq. Cufflinks assembles transcripts, estimates their abundances, and tests for differential expression and regulation in RNA-Seq samples. It accepts aligned RNA-Seq reads and assemb

对于语句的运行,除了执行计划本身,还有一些其他因素要考虑,例如语句的编译时间.执行时间.做了多少次磁盘读等. 如果DBA能够把问题语句单独测试运行,可以在运行前打开下面这三个开关,收集语句运行的统计信息. 这些信息对分析问题很有价值. 1 SET STATISTICS TIME ON 2 SET STATISTICS IO ON 3 SET STATISTICS PROFILE ON SET STATISTICS TIME ON 请先来看看SET STATISTICS TIME ON会返回什么信

[日期:2011-08-05]来源:Linux社区  作者:wangshengfeng1986211[字体:大 中 小] 2010-07-01 15:03 1.SET AUTOTRACE ON EXPLAIN(set autot on exp)SQLPLUS的命令,在执行SQL语句的同时显示执行计划,设置EXP(LAIN)的目的是只显示执行计划而不显示统计信息..2.SQL>explain plan for select ````````;SQL>select * from table(dbm

overview Oracle's cost-based optimizer (COB) uses statistics to calculate the selectivity (the fraction of rows in a table that the SQL statement's predicate chooses) of predicates and to estimate the "cost" of each execution plan. The COB will

后记: cufflinks安装: 下载安装包, 不要下载source code ,直接下载binary.    Source code    Linux x86_64 binary http://cufflinks.cbcb.umd.edu/downloads/cufflinks-2.2.1.Linux_x86_64.tar.gz 下载好后解压,解压后将cuff* 复制到/usr/local/bin中即可. 步骤: 第一步: 产生各自的gtf文件 cufflinks -p 30 -o ROOT

cube统计包含了rollup的统计结果,而且还有其他组合分组结果(小计),CUBE(n列),那么分组种类有: cube分组就是先进行合计(一个不取),然后小计(到),最后取标准分组. 与rollup不同,CUBE计算结果和列的顺序无关,如果列顺序不同,默认的结果排序则不同. SQL> select a.dname,b.job,sum(b.sal) sumsal from scott.dept a,scott.emp b where a.deptno=b.deptno group by cube

Oracle 9i以后,扩展了group by 的功能,能够满足大部分多维数据的分析统计功能,主要表现: 1. rollup,cube,grouping sets 扩展group by字句提供了丰富的多维分组统计功能: 2. 3个扩展分组函数:grouping,grouping_id,group_id提供扩展group by的辅助功能:提供区别结果行属于哪个分组级别,区分NULL值,建立有意义的报表,对汇总结果排序,过滤结果行等: 3.对扩展group by允许按重复列分组,组合列分组,连接分组

#瓦登尔湖词频统计: import string path = 'D:/python3/Walden.txt' with open(path,'r',encoding= 'utf-8') as text: words = [raw_word.strip(string.punctuation).lower() for raw_word in text.read().split()] words_index = set(words) counts_dict = {index:words.count(

SQLSERVER读懂语句运行的统计信息 对于语句的运行,除了执行计划本身,还有一些其他因素要考虑,例如语句的编译时间.执行时间.做了多少次磁盘读等. 如果DBA能够把问题语句单独测试运行,可以在运行前打开下面这三个开关,收集语句运行的统计信息. 这些信息对分析问题很有价值. 1 SET STATISTICS TIME ON 2 SET STATISTICS IO ON 3 SET STATISTICS PROFILE ON SET STATISTICS TIME ON 请先来看看SET STA

SQL性能优化前期准备-清除缓存.开启IO统计 如果需要进行SQl Server下的SQL性能优化,需要准备以下内容: 一.SQL查询分析器设置: 1.开启实际执行计划跟踪. 2.每次执行需优化SQL前,带上清除缓存的设置SQL. 平常在进行SQL Server性能优化时,为了确保真实还原性能问题,我们需要关闭SQL Server自身的执行计划及缓存.可以通过以下设置清除缓存. 1 DBCC DROPCLEANBUFFERS --清除缓冲区 2 DBCC FREEPROCCACHE --删除计划

31 ,32 , 33 ,34  keywords : oracle  storage  structure 最详细讲解: 1:doc 1   logical  storage structure 2:doc 2  physical  storage  structure 打开oracle sqlplus  trace 的方法: 打开后可以看到执行过程中的统计信息: 首先用dba登录: drop role plustrace; Role dropped. create role plustrac

在11g里面,视图dba_hist_osstat用来记录OS级别的time时间指标.视图dba_hist_osstat_name显示了相关的指标名称. SYS@/dzgddb> select * from DBA_HIST_OSSTAT_NAME; DBID STAT_ID STAT_NAME --------------- --------------- ---------------------------------------------------------------- NUM_C