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

一些常用基本概念的介绍: flowcell流动池 是指Illumina测序时,测序反应发生的位置,1个flowcell含有8条lane lane通道 每一个flowcell上都有8条泳道,用于测序反应,可以添加试剂,洗脱等等 tile 每一次测序荧光扫描的最小单位 reads 指测序的结果,1条序列一般称为1条reads bp base pair碱基对,用于衡量序列长度 双端测序 指一条序列可能比较长如500bp,我们可以两端每端各测150bp junction 上面说的双端测序,中间会留有20

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

illumina SBS测序详解 2018年01月02日 09:33:56 sixu_9days 阅读数:9789 标签: 生物信息学二代测序 更多 个人分类: 测序原理   最近回头重新看了illlumina paired end sequence的测序原理视频,发现了以前没有注意的一些问题,而这些问题也是大家平时容易搞错的,因此花了几天时间将illumina 的paired end sequence 从构建文库到上机测序的整个过程以及原理较为详细的写了出来. 基础知识:illumina测序的

昨天做了一道算法题给大家分享了下我的解法,有给出建设性意见的,有支持的还有看得一知半解的.自己想了想的确有可以优化的地方,贴出优化方案.原题和解答过程在这里http://www.cnblogs.com/xianyudotnet/p/5887304.html. 题目要点: 给出一个0,1矩阵,矩阵中的1就是路径,左右移动消耗体力1,上移消耗3,下移不消耗.给定一个体力值求左上角到右上角的最小消耗路径.为了方便测试建立了一个8*8的矩阵如图.  路径是这样的 原方法的结果: 上一篇中解题思路就是:递

大清早的我们就来做一个简单有趣的图像处理算法实现,作为对图像处理算法学习的开端吧.之所以有趣就在于笔者把算法处理的各个方式的处理效果拿出来做了对比,给你看到原图和各种处理后的图像你是否能够知道那幅图对应那种算法模式呢?嘻嘻,拭目以待吧 平滑的意义: 图像平滑image smoothing:压制.弱化或消除图像中的细节.突变.边缘和噪声,就是图像平滑化. 图像平滑是对图像作低通滤波,可在空间域或频率域实现.空间域图像平滑方法主要用低通卷积滤波.中值滤波等:频率域图像平滑常用的低通滤波器有低通梯形滤

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]

在前端工程师中,常常有一种声音,我们为什么要学数据结构与算法,没有数据结构与算法,我们一样很好的完成工作.实际上,算法是一个宽泛的概念,我们写的任何程序都可以称为算法,甚至往冰箱里放大象,也要通过开门,放入,关门这样的规划,我们也可以视作为一种算法.可以说:简单的算法是人类的本能.而算法的知识的学习则是吸取前人的经验.对于复杂的问题进行归类,抽象,帮助我们脱离刀耕火种的时代,系统掌握一个算法的过程. 随着自身知识的增长,不论是做前端,服务端还是客户端,任何一个程序员都会开始面对更加复杂的问题,算

1.垃圾回收算法    1.1.标记-清除算法(Mark-Sweep):             过程分为“标记”和“清除”两个过程.先将所有需要回收的目标统一标记,然后再统一清除.             不足:                     1.“标记”和“清除”两个过程的效率并不高.                     2.无法保证得到的内存是否是连续的.当存在大量的零碎的内存空间,但任一内存块均无法满足某个较大的对象存放时,还需要临时触发一次垃圾回收.    1.2.复制算

大家基本都知道什么是 FASTA 和 FastQ 格式了,但这是不够的. 我们还需要了解世界上最大的测序公司自己定制的 FastQ 格式,因为你可能会经常用到,有时还会亲自去处理它们. 本文主题:Illumina 测序数据中的 Index Fastq格式详解 @FCHCGKFBCXY:1:1101:1110:2162#AACAGCACCTAGCA_GTAGTGCG/1 ATGTATACTATTGTATGTGAAATGGATCACCAGTCCAGGTTCAACGCCCGAGACAGGGTGCTCA

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

解析Illumina+PacBio组装策略 (2016-12-08 13:21:58) 转载▼     基于Illumina和PacBio平台的“二加三”组装策略,巧妙的融合了PacBio平台超长读长.无PCR扩增和Illumina平台成本低等优势,成为目前基因组研究最经济有效的方式.那么问题来了,这个“二加三”策略究竟是如何利用两种平台测序数据的?是以二代数据为主还是以三代数据为主?今天,小编将为您揭晓答案. 方案一:以三代数据为主,通过三代数据进行组装,使用二代数据对三代数据进行纠错. 这是

生物信息学 Contig是reads拼成的连续的DNA片段,连续表达一个gene.通过双端测序的contig可确定contig之间的关系得到scaffold,Scaffold是reads拼成的有gap的DNA片段.理想情况下,一条染色体用同一个scaffold的表达.整个genome存在很多零碎片段,可舍弃.因为duplication产生很多overlap. N50,L50和NG50是评价genome assembly的quality的标准,评价长度时使用N50,N50是一个contig的长度.

无生物学重复RNA-seq分析 CORNAS: coverage-dependent RNA-Seq analysis of gene expression data without biological replicates BMC Bioinformatics 的一篇文章中提出了一种新的差异基因分析方法. 这篇文章提出了CORNAS(COverage-dependent RNA-Seq) 方法,利用贝叶斯方法来推断真实基因表达数的  后验分布. 其创新型之一该方法包括了由RNA样品浓度决定的

A survey of best practices for RNA-seq data analysis RNA-seq数据分析指南 内容 前言 各位同学/老师,大家好,现在由我给大家讲讲我的文献阅读报告! A survey of best practices for RNA-seq data analysis ,我把它叫做RNA-seq数据分析指南.这篇文章是由佛罗里达大学等单位的研究人员在1月26日发表在Genome Biology上的,该期刊的影响因子有10.8分.这是这篇文章的通讯作者,

英文名:Genetic architecture of artemisinin-resistant Plasmodium falciparum 中文名:疟原虫青蒿素抗药性的全基因组关联分析 期刊:Nature Genetics影响因子:29.352一.研究背景以青蒿素为主的联合疗法一直以来都是治疗疟疾的有效方法,值得关注的是横跨亚洲到非洲都出现了对一线药物的抗药性.阻止出现更高水平的抗药性以及阻止抗药性扩散到非洲刻不容缓.为了更好同抗药性进行斗争,了解遗传因素在抗药性的混合和传播中的作用非常重要

背景: 1.为什么要从头测序组装基因组? 基因组是不同表型的遗传基础:获得参考基因组是深入研究一个生物体全基因组的第一步也是必须的一步:从头测序组装能够对新的测序物种构建参考基因组: 2.为什么要研究全基因组? 确定基因组中缺失了什么:确定难以生化研究的基因和pathways:研究感兴趣的pathway通路中的每一个基因:研究基因组的非编码区域(introns内含子.promoters启动子.telomeres端粒等)的调控机理和结构特征:基因组提供了一个可以进行各种统计的大型数据库(provi

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.

转载:http://blog.csdn.net/soyabean555999/article/details/62235577 一.转录组还是基因组? map常用的工具有bowtie/bowtie2, BWA,SOAP1/SOAP2等.这个问题又会被分成两个问题,是基因组测序(DNA-seq)还是转录组测序(mRNA-seq).其中的区别是对于真核生物而言,mRNA序列与DNA序列并不完全相同,在经历了后剪切之后,成熟的mRNA可能是原基因的一部分,甚至顺序及个别碱基会产生变化.如果是mRNA测

(Evaluate):检查reads,可使用比对软件:使用SOAPaligner重新排列:采用massively parallel next-generation sequencing technology,效果很好(因为覆盖率高,精度高) 重新做有何意义:此时不需要过高的测序深度,因为用原来的read向之前assembly的基因组上比对,此时的测序深度也可以自己设定,20X以上就很好. massively parallel next-generation sequencing technolo