目录 1. 组装算法 1)基于OLC算法 2)基于DBG算法 3)OLC vs DBG 2. 组装软件 3. 组装策略 4. 组装项目实施 1)测序前的准备 2) 测序样品准备 3)测序策略的选择 4)质控.基因组组装.质量评估 5)基因组注释 6)生物学分析 7)更多参考内容 5. 动植物Denovo测序项目的主要分析内容 1. 组装算法 一般有基于OLC(Overlap-Layout-Consensus, 先重叠后扩展)和基于DBG(De Brujin Graph)两种组装算法.基于OLC的

Falcon软件的组装流程 为了错误校正,将原始子reads进行overlap 预组装和错误校正 错误校正后reads的overlap检测 overlap的过滤 从overlap构建图 从图构建contigs 几个解释: sub-reads是啥?为什么要进行错误校正?校正的原理是什么?length_cutoff和length_cutoff_pre分别是什么意思,为什么要设置这两个参数? sub-reads就是机器出来的reads经过处理后的子reads,方便软件处理: 因为第三代测序是单分子测序

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

全基因组测序 全基因组测序分为从头测序(de novo sequencing)和重测序(re-sequencing). 从头测序(de novo)不需要任何参考基因组信息即可对某个物种的基因组进行测序,利用生物信息学分析方法进行拼接.组装,获得该物种的基因组序列图谱,从而推进该物种的后续研究.基因组重测序 是对有参考基因组物种的不同个体进行的基因组测序,并在此基础上对个体或群体进行差异性分析. 基因组重测序主要用于辅助研究者发现单核苷酸多态性位点(SNPs).拷贝数变异(CNV).插入/缺失(I

Dissecting evolution and disease using comparative vertebrate genomics-The sequencing revolution   short-read sequencing (SRS) (因大规模基因组数据需要,采用Illumina paired-end,短序列)->genome assembly and long-read sequencing (LRS) (因长序列的需要)   Sequencing 和assembly两个模

海宝建议用这个拼接软件 http://www.broadinstitute.org/software/discovar/blog/?page_id=98 DISCOVAR – variant caller 适合于call variant 和拼接小基因组 DISCOVAR de novo 适合拼接大基因组 下载: ftp://ftp.broadinstitute.org/pub/crd/DiscovarDeNovo/latest_source_code/LATEST_VERSION.tar.gz

转自:http://dskernel.blogspot.com/2012/04/8-reviews-about-de-novo-genome-assembly.html 8 reviews about de novo genome assembly   1.   Monya Baker (Editor at Nature) De novo genome assembly: what every biologist should know Nature Methods 9, 333–337 (20

De novo RNA-Seq Assembly Using De Bruijn Graphs  2017-06-12 09:42:47     59     0     0 在说基因组的拼接之前,可以考虑如下的一个问题: 假设有一摞报纸被炸成了碎片,如何利用这些碎片拼接成一份完整的信息了解那天发生的大事? 这个问题的难点在于:必定有一部分的信息因为爆炸而消失不见,也不能简单的把报纸粘起来,因为报纸不止一份,所以我们必须从大量包含了重复内容的碎片来重构一份完整的报纸. 传统的基因租测序流程大致如

一.概述 由于难以获得100%的蛋白氨基酸序列覆盖率,蛋白组de novo测序成为了蛋白测序的难点,由Ac-LysargiNase(N端蛋白酶)和胰蛋白酶构成的镜像酶组合可以解决这个问题并具有稳定性,这2种消化位点互补的酶能够产生目标蛋白的镜像b,y离子,基于镜像原理设计的算法pNovoM可用于蛋白组de novo测序. 二.研究背景 De novo测序是基于二级质谱谱图解析未知蛋白.翻译后修饰及蛋白突变位点的测序方法,这项技术适用于没有氨基酸序列信息的蛋白及蛋白组解析.De novo测序的难点

生物医学大数据 Protein 应用 人类蛋白质组计划 Gene的存在要依靠在蛋白水平确认基因真实存在. 蛋白质组是确定时间地点的研究单元的蛋白质总体,因为时间.地点和研究单元的相互组合存在多种变化,所以蛋白质组是复杂功能和结构的基础.蛋白质组十分复杂,质谱中的高丰度易于分离所以易于研究,但其中低丰度的部分多肽种类繁多,难于分离研究.由于时间和空间特定,所以具有可变性和动态性.蛋白质多以混合物为表达形式,所以具有群体性.为研究蛋白质功能需要依靠蛋白质的整体性,即多种化合物共同作为功能基础. 通过

期刊名:Molecular & Cellular Proteomics 发表时间:(2019年12月) IF:4.828 单位: 朱拉隆功大学 费城威斯塔研究所 物种:人 技术:de novo从头测序,深度学习 一. 概述: 该研究开发了一种基于深度学习的肽段从头测序框架SMSNet,在保持良好的识别覆盖率的同时,氨基酸准确度能达到95%以上.SMSNet揭示了超过10000个以前未分类的人类白细胞抗原(HLA)和磷酸肽,并结合数据库搜索方法,将肽鉴定的覆盖范围扩大了近30%. 二. 研究背景:

抽象.虽然单分子测序系统的兴起已经实现组装复杂地区的能力空前提高在基因组中,基因组中的长节段重复仍然是装配中具有挑战性的前沿. 分段重复同时具有丰富的基因并且倾向于大的结构重排,使得它们的序列的分辨率在医学和进化研究中是重要的. 在哺乳动物从头塌陷的重复序列组件很少相同; 序列重复后,它开始获得paralog特异性变体. 在本文中,我们研究了这个问题解决多拷贝长节段重复的变化开发和利用多倍体定相算法. 我们开发了两种算法:第一种是针对最大化使用离散矩阵完成来观察基础单倍型的读数的可能性. 第二种

sequencing:使用二代测序原因:高通量,短序列 不用长序列原因: 1.算法错误率高 2.长序列测序将嵌合体基因错误积累.嵌合体基因:通过重组由来源与功能不同的基因序列剪接而形成的杂合基因 sequencing: 增多的total length>N>gap>missing in genome The reads with a frequency > 1 were called duplicated reads, and we defined the duplication r

Assembling large genomes with single-molecule sequencing and locality-sensitive hashing 好好读读,算法系列的好文章! Assembling large genomes with single-molecule sequencing and locality-sensitive hashing - NATURE BIOTECHNOLOGY marbl/MHAP  - Github MinHash Alignme

原文链接:Large Genome Assembly with PacBio Long Reads 可以以多种方式利用PacBio长reads来生成和改进大型基因组的de novo组装. 你可以用几种不同的方法: PacBio-only de novo 组装.long insert library; preprocessed; Overlap-Layout-Consensus algorithm 混合de novo组装.combination of PacBio and short read d

基因组所三代单分子测序PacBio完成技术升级—超长读长助力基因组学研究 2015-09-23 | 作者:所级中心基因组平台 张兵 [关闭] 近日,基因组所所级中心基因组平台三代单分子实时测序PacBio完成技术升级优化,实现了数据产量和读长的双重提升,一个SMRT Cell芯片可产出高达1Gb数据, reads平均长度达到14kb,N50超过19kb,为基因组学相关研究提供了有力支撑. PacBio 测序read和subread长度分布 利用三代单分子实时测序仪PacBio系统,平台提供的技术

Augustus指南 官方 Tutorial Index Augustus是一个真核生物基因预测软件,目前有网页服务端和本地版,它基于Hidden-Markov Model(隐马尔科夫链模型HMM)(一个不错的HMM介绍博客)的预测方法,因此需要一个已经研究清楚的物种进行training(学习)之后再对新物种进行prediction(预测),用于trainning的物种应该和需要预测的物种具有较近的亲缘关系 特点:官方介绍 目录 Augustus指南 官方 Tutorial Index Inpu

1. Velvet的安装 Velvet用于基因组的de novo组装,支持各种原始数据,包括Illumina的short reads和454的long reads. 首先下载velvet的安装包,直接使用make命令来编译,即可获得可执行主程序velveth和velvetg.安装如下: $ wget http://www.ebi.ac.uk/~zerbino/velvet/velvet_1.2.10.tgz $ tar zxf velvet_1.2.10.tgz $ cd velvet_1.2.

10X Genomics已经广泛应用于单细胞测序.组装领域,现在也是火的不行. 10X Genomics原理 通过将来自相同DNA片段(10-100kb)的reads加上相同的barcode,然后在illumina平台上进行测序,从而实现长片段的测序.其基本原理是同一长片段的reads会具有同样的标签,称为linked-reads,利用这些barcode的信息,可将短reads拼接为长reads.这样的linked-reads可进行结构变异检测及单倍型定相的分析. 总结:10X Genomics

套路 这通常就是基因组组装后的必做分析,通过比较基因组学的手段进行分析,可以知道所研究物种在进化过程中哪些核心基因家族发生了变化,从而导致了其特殊的适应性机制的形成. 参考: Extremotolerant tardigrade genome and improved radiotolerance of human cultured cells by tardigrade-unique protein. – Nature Communication 基因家族收缩和扩张分析 青稞适应性强系正向选择

NextPolish由未来组开发对基因组序列进行polish的工具,对三代以及二代均可进行polish. gituhp地址:https://github.com/Nextomics/NextPolish 基因组进行de novo组装后,得到contig,必须使用三代(尤其是没有consensus,比如minimap2+miniasm),二代进行纠错.NextPolish是一个非常不错的选择,同时支持三代,二代,hifi进行纠错. 1 安装 本次安装的最新版本为v1.3.1, 下载后 tar -v