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 ./

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]

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

cutadapt 参考:用cutadapt软件来对双端测序数据去除接头 fastqc可以用于检测,检测出来了怎么办? 看了几篇高水平文章,有不少再用cutadapt,虽然有时候数据真的不错,但是还是要质控一下,修剪一下. cutadapt -a ADAPTER_FWD -A ADAPTER_REV -o out.1.fastq -p out.2.fastq reads.1.fastq reads.2.fastq 待续~

本节课程,需要完成扩增子分析解读1质控 实验设计 双端序列合并 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:我们拿到了双端数据,进行了质控.并对实验设计进行了填写和检查.最后将双端数据合并为单个文件进行下游分析.   接下来我们将序列末端的barcode标签切下来,因为它们是人为添加的,不属于实验对象:再根据标签序列与实验设计文件比对,对每条序列属于哪个样品进行分类:最后我们切除掉扩增使用的引物,因为它们是人工合成的

之前用c写过一个程序,查找reads中是否包含了adaptor,如果检测到的话就过滤掉含有adaptor的reads,这次在过滤完数据之后发现接头序列比较多,为了提升组装效果,又不能很大地影响数据量,需要对接头进行截断处理,并过滤过短的reads,用python写了一个简短的程序,指定超过3个错配以内的匹配都认为匹配到,并且长度小于50bp的reads过滤,在以下程序基础上添加传入参数,可以适用比较多的情况(单端.双端.含有single等): import sys import re from

关于RNA-Seq数据去接头(Adapter)这事需要讲一讲 RNA-Seq adapter barcode cutadapt 首先来了解一下三个概念: 1.adapter是一段短的序列已知的核酸链,用于链接序列未知的目标测序片段. 2.barcode,也称为index,是一段很短的寡居核酸链,用于在多个样品混合测序时,标记不同的样品. 3.insert是用于测序的目标片段,因为是包括在两个adapter之间,所以被称为“插入”片段. 首先来了解一下三个概念: 1.adapter是一段短的序列已

版权声明:本文源自 解螺旋的矿工, 由 XP 整理发表,共 13781 字. 转载请注明:从零开始完整学习全基因组测序(WGS)数据分析:第4节 构建WGS主流程 | Public Library of Bioinformatics 转载地址:https://www.plob.org/article/11698.html WGS数据分析的目的是准确检测出每个样本(这里特指人)基因组中的变异集合,也就是人与人之间存在差异的那些DNA序列.我把整个分析过程按照它们实际要完成的功能,将其分成了三个大的

sra文件转换为fastq格式 1 fastq-dump -h --split-3 也就是说如果SRA文件中只有一个文件,那么这个参数就会被忽略.如果原文件中有两个文件,那么它就会把成对的文件按*_1.fastq,*_2.fastq这样分开.如果还出现了第三个文件,就意味着这个文件本身是未成配对的部分.可能是当初提交的时候因为事先过滤过了一下,所以有一部分数据被删除了.   --gzip 输出文件压缩成gzip格式(通常gzip仅用来压缩单个文件.多个文件的压缩归档通常是首先将这些文件合并成一个

文章转载于 Original 2017-06-08 Jolvii 生信百科 由于生物信息的大部分工作都是在没有 root 权限的集群上进行的,本期我主要介绍一下非 root 用户怎么安装常用的软件.工欲善其事,必先利其器! 准备工作 1 首先我们建一个文件夹,用来存储我们自己编译的程序 ($HOME/software/bin) 和预编译的程序 ($HOME/software). mkdir -p $HOME/software/bin 2 用 vim 或 nano 等编辑器修改 ~/.bash_p

sra文件转换为fastq格式 fastq-dump -h --split-3 也就是说如果SRA文件中只有一个文件,那么这个参数就会被忽略.如果原文件中有两个文件,那么它就会把成对的文件按*_1.fastq,*_2.fastq这样分开.如果还出现了第三个文件,就意味着这个文件本身是未成配对的部分.可能是当初提交的时候因为事先过滤过了一下,所以有一部分数据被删除了.   --gzip 输出文件压缩成gzip格式(通常gzip仅用来压缩单个文件.多个文件的压缩归档通常是首先将这些文件合并成一个ta

在前面一篇博客中介绍了“命令模式”(Command Pattern),今天博客的主题是“适配器模式”(Adapter Pattern).适配器模式用处还是比较多的,如果你对“适配器模式”理解呢,那么自然而然的就会知道其使用场景.今天这篇博客我们就举一个生活中的使用适配器模式的示例,然后将该示例使用代码进行表示出来,那么我们所实现的代码使用的设计模式就是我们今天所说的“适配器模式”. “适配器”其实说白了就是一个转接头,比如Mac Book Pro 要接外接显示器,如果你没有HDMI传输线的话,那

mycount=`cat SRR108114_new_1.fastq | wc -l` echo 'Number of clean reads, SRR108114_new_1.fastq: '$((mycount/4)) >> SRR108114.stat mycount=`cat SRR108114_new_2.fastq | wc -l` echo 'Number of clean reads, SRR108114_new_2.fastq: '$((mycount/4)) >>

测序数据中经常会接触到fastq格式的文件,比如说拿到fastq格式的原始数据后希望查看测序碱基的质量并去除低质量碱基.一般而言大家都是用现有的工具,比如说fastqc这个Java写的小程序,确实很好用,运行速度快,检查的项目也多.有时候我们也需要对这些数据进行个性化的分析,那么这个时候这些小工具就不能胜任了,需要我们自己写程序(脚本)来处理.本人目前才疏学浅,因此只有一下三种方案: 1.完全自己写脚本,读取每一行,手动解析,然后实现个性化分析.(显然这个比较慢,相当于重造了一个转速很慢的轮子)

比对 The raw Drop-seq data was processed with the standard pipeline (Drop-seq tools version 1.12 from McCarroll laboratory). Reads were aligned to the ENSEMBL release 84Mus musculusgenome. 10x Genomics data was processed using the same pipeline as for

http://wiki.bits.vib.be/index.php/Identify_the_Phred_scale_of_quality_scores_used_in_fastQ # S - Sanger Phred+33, raw reads typically (0, 40) # X - Solexa Solexa+64, raw reads typically (-5, 40) # I - Illumina 1.3+ Phred+64, raw reads typically (0, 4

TrimGalore 就是一个简单的perl wrapper,打包了fastqc和cutadapt,但是却非常实用. 因为cutadapt的参数选择实在是有够复杂,光接头类型就有5种,还有各种参数,大哥,我就想去去接头.trim一下质量而已,你就不能自动搞了吗.不要给选择困难症的我这么多选择啊. 想自动化?trim_galore 完美的符合了你的需求,无需自己去查接头,全自动质量过滤,噢耶. 还能和mutilqc完美对接,生成网页版报告. 使用比较简单直接: trim_galore --phre

1.adapter是一段短的序列已知的核酸链,用于链接序列未知的目标测序片段. 2.barcode,也称为index,是一段很短的寡居核酸链,用于在多个样品混合测序时,标记不同的样品. 3.insert是用于测序的目标片段,因为是包括在两个adapter之间,所以被称为“插入”片段. 一个常见测序片段类似与adapter--barcode--insert--adapter.测序开始时前几个碱基无法测得,第一个adapter在数据输出时被去除:由于测序仪读长限制,第二个adapter通常无法测得.

grep 从文件中筛选出 包含指定的字符或者正则表达式的行:默认只打印匹配到的行, 比如一个文件 test.txt, 其内容为: abc def ghi jkl grep a test.txt, 输出内容为: abc 指定了-A参数后可以输出匹配行以及后面的几行 grep -A 3 a  test.txt, 输出内容为 abc def ghi jkl -f 参数可以指定一个文件, 其中文件的每一行指定了需要匹配的内容, 比如 grep.txt ,内容为: a d grep -f grep.txt

#!/usr/bin/perl -w use warnings; use strict; input_fastq trim_length}; ; my ($fastq, $trim_length) = @ARGV; open(FASTQ, $fastq) or die "Can't open $fastq\n"; while (my $readid = <FASTQ>) { chomp $readid; chomp (my $sequence = <FASTQ>