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

1.fastqc是在Java环境下运行的:所以在安装fastqc之前,Linux下要有相应的Java运行环境(JRE).且java的版本应该在1.8.0版以上 2.java的安装:下载最新版本的Java,注意要下载带有JRE的版本. 3.解压:tar -zxvf java.tar.gz 4.cd java-1.8.0 5.进入java-1.8.0的目录,可以看到里面有一个叫jre的文件夹,jre里面有bin和lib子文件夹,将此二者的路径添加到.bashrc环境变量文件当中.就可以在任何路径下运

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

fastqc用于查看测序数据的质量. 1.下载: http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/download.html#fastqc wget http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/fastqc_v0.11.8.zip 2.解压配置: unzip fastqc_v0.11.8.zip 配置: cd /data/software/FastQC chmod +x fa

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

Fastqc 能够自动识别序列的碱基编码格式,我查看一下源代码,发现是碱基编码格式一共分为 1)sanger/illumina 1.9 2) illumina 1.3 3) illumina 1.5 其核心的代码为 public static PhredEncoding getFastQEncodingOffset(final char lowestChar) { if (lowestChar < '!') { throw new IllegalArgumentException("No

文章转载于 Original 2017-07-06 Jolvii 生信百科 介绍一下如何理解 FastQC 各模块的结果 FastQC 的使用 FastQC的安装介绍请看这里.FastQC 支持 fastq.gzip 压缩的 fastq.SAM.BAM 等格式,在不指定文件类型的情况下,FastQC 会根据文件的名字来推测文件的类型: 以 .sam 或者 .bam 结尾的文件会被当作 SAM/BAM 文件来打开,并统计 mapped 和 unmapped reads 在内的所有 reads:其它

由于之前的HPC太难用了,所以决定搬家到十楼的工作站,于是就免不了配置必要的工作环境,其中一个少不了要安装的软件是就是fastqc,因为它太常用了. 我先是用conda安装,因为conda实在是太方便了,于是命令行:conda install fastqc  后面一路yes下去搞定,果然很顺利. 可是当我准备用的时候,输入命令: fastqc,诶?居然神奇吧的出错了,错误如下: zdwu@ubuntu:~/software/FastQC$ ./fastqc Exception in thread

Per Base Sequence Content对所有reads的每一个位置,统计ATCG四种碱基(正常情况)的分布: 横轴为位置,纵轴为百分比. 正常情况下四种碱基的出现频率应该是接近的,而且没有位置差异.因此好的样本中四条线应该平行且接近.当部分位置碱基的比例出现bias时,即四条线在某些位置纷乱交织,往往提示我们有overrepresented sequence的污染.当所有位置的碱基比例一致的表现出bias时,即四条线平行但分开,往往代表文库有bias (建库过程或本身特点),或者是测

横坐标代表每个每个碱基的位置,反映了读长信息,比如测序的读长为150bp,横坐标就是1到150: 纵坐标代表碱基质量值, 图中的箱线图代表在每个位置上所有碱基的质量值分布, 中间的红线代表的是中位数 用黄色填充的区域的上下两端分别代表上四分位数和下四分位数: 箱线图最上方的短线代表90%,最下方的短线代表10% 蓝色的线代表平均值 背景色从上到在下依次为green, orange, red; 分别代表very good, reasonable, poor;将碱基质量分成3个不同的标准 当有一个位

http://www.molecularevolution.org/resources/activities/QC_of_NGS_data_activity_new table of contents expected learning outcomes getting started exercise 1: checking Illumina data with the FASTX-Toolkit exercise 2: checking 454 data with the FASTX-Too

Although adapter and other technical sequences can potentially occur in any location within reads, by far the most common cause of adapter contamination is sequencing of a DNA fragment which is shorter than the read length. In this scenario, the begi

鲤鱼基因组:http://www.ntv.cn/a/20140923/52953.shtml   关于鲤鱼基因组的测定,数据质量控制遭到质疑. Why you should QC your reads AND your assembly?   Graham Etherington http://grahametherington.blogspot.co.uk/2014/09/why-you-should-qc-your-reads-and-your.html The genome sequenc

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)

http://www.fungenomics.com/article/30 [专题]基因组学技术专题(二)-- 为什么说FPKM/RPKM是错的 下载数据 wget是linux下一个从网络上自动下载文件的常用自由工具.它支持HTTP,HTTPS和FTP协议,可以使用HTTP代理.一般的使用方法是: wget + 空格 + 参数 + 要下载文件的url路径,例如: 1wget http://www.linuxsense.org/xxxx/xxx.tar.gz Wget常用参数 -b:后台下载,W

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 ./

Last login: Fri Apr :: on ttys000 (base) localhost:~ ligaijiang$ env TERM_PROGRAM=Apple_Terminal SHELL=/bin/bash TERM=xterm-256color NLS_LANG=AMERICAN_AMERICA.UTF8 TMPDIR=/var/folders/g0/5l5qtsr16yvgyw_89s7d_1c00000gn/T/ CONDA_SHLVL= Apple_PubSub_Soc

Trim Galore是一个非常流行的用于「去接头序列」的软件,用于处理高通量测序得到的原始数据.通常我们从测序公司拿到数据后,第一步就是评估数据的质量以及对raw data去接头处理.公司拿来的数据通常附带了clean data以及去接头的说明文件,我自己重新实现了一下trim的过程.参数都是根据公司的说明文件来设定的. 软件说明 版本信息 Trim Galore version: 0.4.1 Cutadapt version: 1.11 FastQC version:0.11.3 依赖环境

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

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~