二代测序的分析过程中,经常需要统计原始下机数据的数据量,看数据量是否符合要求:另外还需要统计q20,q30,GC含量等反应测序质量的指标: 在kseq.h 的基础上稍加改造,就可以实现从fastq 文件中统计这些指标的功能,而且速度非常的快 #include <zlib.h> #include <stdio.h> #include <string.h> #include "kseq.h" // STEP 1: declare the type of

最近php7的消息铺天盖地, 忍不住想尝试下.星期天看了下语法, 写个小脚本练下手: 这个脚本读取fasta 文件, 输出序列的长度和GC含量: <?php $fasta = "test.fasta"; $meta = array(); $meta = parse_fasta($fasta); write_res($meta); function parse_fasta($fasta) { $meta = array(); $file_handle = fopen($fasta,

题目: 随便给定一条序列,如果GC含量超过65%,则认为高. 编程: from __future__ import division #整数除法 def is_gc_rich(dna): length = len(dna) G_count = dna.upper().count('G') C_count = dna.upper().count('C') GC_content = (G_count + C_count) / length if GC_content > 0.65: print('G

C语言小练习:计算非压缩fastq格式的GC含量 1 #include <stdio.h> 2 #include <stdlib.h> 3 #include <string.h> 4 #define buff 1024 5 6 typedef unsigned long long int u_llong; 7 8 static void usage(int num,const char *str) 9 { 10 if(num !=2) 11 { 12 fprintf(s

你能给别人讲清楚这个概念吗? 二代测序中,每测一个碱基会给出一个相应的质量值,这个质量值是衡量测序准确度的.碱基的质量值13,错误率为5%,20的错误率为1%,30的错误率为0.1%.行业中Q20与Q30则表示质量值≧20或30的碱基所占百分比.例如一共测了1G的数据量,其中有0.9G的碱基质量值大于或等于20,那么Q20则为90%.         Q20值是指的测序过程碱基识别(Base Calling)过程中,对所识别的碱基给出的错误概率.         质量值是Q20,则错误识别的概率

改进了一下,利用zlib可以读取gz格式的压缩文件,也可以直接计算非压缩格式 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <zlib.h> #define buff 1024 typedef unsigned long long int u_llong; static void usage(int num,const char *str) { if(num !=2)

一.关于程序: FUN:计算FASTA文件中每条序列中G和C的含量百分比,输出最大值及其id INPUT:FASTA格式文件 >seq1 CGCCGAGCGCTTGACCTCCAGCAAGACGCCGTCTGGCACATGCAACGAGCTGTAGCAGAC >seq2 ATGCCTAGAACGTTCGAGACTTCTCGGGTGCGGTAGAATTAGCCATTCGACCGACTTCCA GCATCTGCGAGCCGCCTGTTGATTGCATCCGCCGGGGACGCAACAAGGCAAG

目录 1. FastqCount简介 2. 使用 3. 结果 1. FastqCount简介 快速实用小工具:FastqCount https://github.com/zhimenggan/FastqCount 统计指标包括: Total Reads Total Bases N Bases Q20 Q30 GC 2. 使用 压缩文件可搭配pigz使用更香. 单个fastq(.gz)文件: ./FastqCount input.fastq 多文件: pigz -dc R1.fastq.gz R2

Problem The GC-content of a DNA string is given by the percentage of symbols in the string that are 'C' or 'G'. For example, the GC-content of "AGCTATAG" is 37.5%. Note that the reverse complement of any DNA string has the same GC-content. DNA s

在二代测序仪上测出的数据,通常都会表现出测序深度与GC 含量的相关性,称为GC bias. GC bias校正 为了后续生物信息分析更加准确,通常需要做GC bias的校正. 2010 年 steven Quake 在Noninvasive diagnosis of fetal aneuploidy by shotgun sequencing DNA from maternal blood提出将GC content画出bin,并算出每个GC bin里的tags number的平均值, 然后将同一

(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

GC偏好 测序中的GC偏好指的是基因组上GC含量在50%左右的区域更容易被测到,产生的reads更多,这些区域的覆盖度更高, 在高GC或者低GC区域,不容易被测到,产生较少的reads,这些区域的覆盖度更少. 用基因组单位长度的bin中的GC含量作为横坐标,覆盖度作为纵坐标作图,可以明显的看到该趋势.这种趋势在100kb为单位的bin中依然存在.如图A中可以看出随着GC含量的增加,counts是先增加后减少,bin的大小为10kb.图C可以看出大部分片断的GC含量0.4到0.6之间. GC偏好也

生物信息学-序列拼接方法 物理学方法 Fractal Dimension of Exon and Intron Sequences --------------CGCGGCGTGTGTTATA -------------- 数学方法:Relative Complexity in Exon, Intron and Flanks 序列复杂度依据不同组合出现的次数,windows变大之后发现coding比non-coding复杂度变多. COINCIDENT INDEX OF EXON AND INT

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

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 ./

主流工具: FastQC fqcheck readfq 拿到测序数据的第一步就是做质量控制 fqcheck之后得到的结果: 它会统计每条reads,按read 1-100位点计算每个位置的ACGTN含量,以及0-41质量值的个数 最终会得到整体的错误率,GC,Q20,Q30 the default quality , sequences, total , average length:100.00 Standard deviations at 0.25: total 0.00%, per bas

1)知识简介--------------------------------------------------------1.1)测序质量值 首先在了解fastq,fasta之前,了解一下什么是质量值.phred软件在对reads进行base calling的时候会给出每一个碱基的质量值,这个质量值的计算与测序预期错误率相关(estimated probability of error): Phred Quality Score     Probability of incorrect bas

之前写的一个小工具,写的很简陋,名字取的也很随意就叫skr,哈哈.主要是fq转fa.合并多个染色体的vcf文件等,功能不多(主要是C写起来太操蛋了T_T),通常我也只用来统计fastq文件信息: 这里给出工具地址:https://github.com/sharkLoc/skrTools usage: Program: skr Usage: skr <command> [options] fq2fa translate fastq file to fasta fqstat summary sta

RNA_seq pipline RNA_seq pipline PeRl 2018年3月7日 首先说明一下我做RNA-seq处理流程的文件树格式: RNA-seq/ data/ GRCh38.gtf chroms/ hg38/ samples/ SraAccList.txt sra/ fasta/ fastqc/ cufflinks_result/ tophat_result/ HTSeq_result/ tools/ Trimmomatic-0.36/ 1. 下载参考基因组序列信息及注释文件G

宏基因组 ( Metagenome)(也称微生物环境基因组 Microbial Environmental Genome, 或元基因组) .是由 Handelsman 等 1998 年提出的新名词, 其定义为"the genomes of the total microbiota found in nature" , 即生境中全部微小生物遗传物质的总和.它包含了可培养的和未可培养的微生物的基因, 目前主要指环境样品中的细菌和真菌的基因组总和.而所谓宏基因组学 (或元基因组学, meta