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

http://sourceforge.net/projects/het-smooth/ equencing technologies, such as Illumina sequencing, provide the sequences ofshort "reads" of DNA that come from random positions on the genome. These readsthen must be assembled de-novo into the origi

如下图片所示: 对于位置为48245131的allele来说,REF为A,ALT为C 想确定变异到底是纯合还是杂合,即两条染色体是否同时发生了变异,则看GT,GT对应的数值为0/1,说明该变异为杂合: 如果GT对应的数值为0/0,说明该变异为纯合.

1.下载gometalinter release地址为:https://github.com/alecthomas/gometalinter/releases/tag/v3.0.0 下载windows版本:https://github.com/alecthomas/gometalinter/releases/download/v3.0.0/gometalinter-3.0.0-windows-amd64.zip 解压缩 copy所有.exe到C:\Users\ahfuzhang\go\bin 2

曾经在做手机上传图片的时候.直接获取相机拍摄的原图上传,原图大小一般1~2M.因此上传一张都比較浪费资源,有些场景还须要图片多张上传,所以近期查看了好多前辈写的关于图片处理的资料.然后试着改了一个图片压缩的方法.经測试用着还不错.压缩效果非常理想,主要是失真不明显.在这里分享一下. 以下直接上代码: /** * 上传server时把图片调用以下方法压缩后 保存到暂时目录 图片压缩后小于200KB.失真度不明显 * * @param path * @return * @throws IOExcep

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5754 题意: 给一个国际象棋的棋盘,起点为(1,1),终点为(n,m),现在每个棋子只能往右下方走,并且有4种不同的棋子,棋子的走法与国际象棋走法一致.问最后谁能取得胜利. 思路: 首先推荐一个博客http://www.matrix67.com/blog/archives/6784,这里面对这问题有很好的讲解. 我还是简单解释一下: ①king: 国王每次只能横.竖.斜走一格,这个很好分析,(x,y)如果连个

目录 1.常用HiC挂载软件 2. Juice_box手工纠错 1.常用HiC挂载软件 ALLHiC 张兴坦老师专为多倍体和高杂合度物种基因组挂载开发.如果是复杂基因组,肯定是首选.对于简单基因组,我跑了下,结果不佳.提了issue,张老师特意开发了个为简单基因组设计的流程:https://github.com/tangerzhang/ALLHiC/blob/master/bin/ALLHiC_pip.sh,主要增加了对contig的纠错.至于效果,我还在跑. 3D-DNA 优秀的纠错功能.我认

对于植物等真核生物基因组来说,重复序列, 多倍体,高杂合度等特征在利用二代数据进行组装的时候都会有很大的问题: 利用二代数据组装出来的基因组,大多达不到完成图的水准,通常只是覆盖到编码蛋白的基因区域,还是会有很多的区域覆盖不到,而这些区域正是发挥调控功能的非编码基因区域,近年来,非编码功能的研究越来越多,如果拼接出来的基因组上缺少这部分序列,无法进行后续的研究: 而且由于测序读长的限制和拼接算法的原因,对于重复序列,GC异常区域,会存在组装错误,甚至组装不出来: 三代测序,其长读长和无GC偏好性

生命组学: 细菌和其他物种比,容易发生基因漂移,duplication和重排. 泛基因组学研究的一般思路是通过comparison找到特殊基因区域orspecific gene,研究其调控机制(即通过一维发现特殊三维结构,再利用一维结构解释特殊结构的形成机制eg:基因保守与保守空间结构vs非保守空间结构,同时找两种不同结构的物理位置分布),并向应用上扩展. 重测序与泛基因组的差异在于,重测序是将新测得的genome与referencegenome比较,辨别其中的差异,而泛基因组是将同一个物种中不

vcf文件的全称是variant call file,即突变识别文件,它是基因组工作流程中产生的一种文件,保存的是基因组上的突变信息.通过对vcf文件进行分析,可以得到个体的变异信息.嗯,总之,这是很重要的文件,所以怎么处理它也显得十分重要.它的文件信息如下: 文件的开头是一堆以“##”开始的注释行,包含了文件的基本信息.然后是以“#”开头的一行,共9+n个部分,前九部分标注的是后面行每部分代表的信息,相当于表头.后面部分是样本名称,可以有多个.注释行结束后是具体的突变信息,每一行分为9+n个部

一.使用GATK前须知事项: (1)对GATK的测试主要使用的是人类全基因组和外显子组的测序数据,而且全部是基于illumina数据格式,目前还没有提供其他格式文件(如Ion Torrent)或者实验设计(RNA-Seq)的分析方法. (2)GATK是一个应用于前沿科学研究的软件,不断在更新和修正,因此,在使用GATK进行变异检测时,最好是下载最新的版本,目前的版本是2.8.1(2014-02-25).下载网站:http://www.broadinstitute.org/gatk/downloa

1,软件介绍 FreeBayes is a Bayesian genetic variant detector designed to find small polymorphisms, specifically SNPs (single-nucleotide polymorphisms), indels (insertions and deletions), MNPs (multi-nucleotide polymorphisms), and complex events (composite

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

(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

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

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

0. 基本参数 基因组大小:G Read读长:L 总Read条数:n_r 1. 碱基深度分布 单条Read测序覆盖到某一个碱基的概率:L/G 因为L/G很小,n_r很大,每个碱基覆盖深度服从泊松分布. 则每个碱基的覆盖深度的期望为:d_n=(L/G)*n_r 2. K-mer深度分布 假设基因组对K是unique的,可以得到G个不同的K-mer. 单条Read测序覆盖某个K-mer的概率:(L-K+1)/G 同样因为(L-K+1)/G很小,n_r很大,每个K-mer的覆盖深度服从泊松分布. 则每

目录 前言 复杂度 分析方法 大 O 复杂度表示法 例子-评估累加和的各种算法执行效率 算法 1(for 循环): 算法 2(嵌套 for 循环): 大 O 表示 时间复杂度分析 关注执行最多的一段代码 加法规则 乘法规则 常见时间复杂度 常量阶 O(1) 对数阶 O(logn).O(nlogn) 多参数阶 O(m+n).O(m*n) 空间复杂度分析 小结 前言 本笔记主要记录如何分析.统计算法的执行效率和资源消耗. 必须学会分析复杂度分析. 李柱明博客:https://www.cnblogs.

现在GWAS已经属于比较古老的技术了,主要是碰到严重的瓶颈了,单纯的snp与表现的关联已经不够,需要具体的生物学解释,这些snp是如何具体导致疾病的发生的. 而且,大多数病找到的都不是个别显著的snp,大多数都找到了很多的snp,而且snp都落在非编码区了,这就导致对这些snp的解读非常的困难. 目前,已经有非常傻瓜式的GWAS pipeline了,比如:A tutorial on conducting genome‐wide association studies: Quality contr

目录 材料与方法 结果分析 本文利用99085个高质量SNP 通过STRUCTURE,PCA和neighbour-joining tree的群体结构分析将地方品种分为三个亚群,这些亚群表现出地理上的遗传分化.利用纬度相差10°的两个位置(北京.武汉)收集的表型数据,鉴定了17个与开花时间性状相关的SNP(TAS),包括一个稳定的基因位点Chr12:5914898和以前未检测到的在开花基因E1和E2附近的候选基因.利用与地方种收集地点相关的已公布数据,鉴定出与三个生物气候学变量(温度,日长和降水)