1,SAM文件格式介绍 SAM(The Sequence Alignment / Map format)格式,即序列比对文件的格式,详细介绍文档:http://samtools.github.io/hts-specs/SAMv1.pdf SAM文件由两部分组成,头部区和主体区,都以tab分列.头部区:以’@'开始,体现了比对的一些总体信息.比如比对的SAM格式版本,比对的参考序列,比对使用的软件等.主体区:比对结果,每一个比对结果是一行,有11个主列和一个可选列. 2,头部区简要介绍 @HD V

reverse.seqs 命令可以得到输入序列的反向互补序列 用法: mothur "#reverse.seqs(fasta = "input.fasta")" input.fasta 的内容如下: >1 AGCAGCATCGACGACGACGACTC 运行成功后,会输出一个 input.rc.fasta 文件,该文件中就是input.fasta 的反向互补序列 input.rc.fasta 的内容如下: >1 GAGTCGTCGTCGTCGATGCTG

1 static char *revers(char *s) 2 { 3 int len=strlen(s); 4 char *s2=(char *)malloc(sizeof(char)*(len+1)); 5 for(int i=len-1; i>=0; i--) 6 { 7 switch (s[i]) 8 { 9 case 'A': 10 s2[len-1-i] = 'T'; break; 11 case 'T': 12 s2[len-1-i] = 'A'; break; 13 case

Bowtie和Bowtie2使用 [怪毛匠子整理] Source URL: http://www.bbioo.com/lifesciences/40-112837-1.html Bowtie和Bowtie2使用 碱基 序列 种子 前导链 错配 基因组 末端 标题: Bowtie和Bowtie2使用 摘要: [Bowtie和Bowtie2使用]bowtie 比对http: bowtie-bio sourceforge net index shtmlhttp: www ncrna net bowti

NGS的duplicate的问题   duplicate的三个问题: 一.什么是duplicate? 二.duplicate来源? 三.既然PCR将1个reads复制得到成百上千copies,那为什么二代数据duplicate rate 一般才10+%? 什么是 duplicate? 摘自罗俊峰博士,阅尔基因研发总监陈云地博士,阅尔基因CTO  http://www.biotrainee.com/thread-1382-1-1.html 一.什么是Duplicated Reads1谈到NGS数据

1)Sam (Sequence Alignment/Map) ------------------------------------------------- 1) SAM 文件产生背景 随着Illumina/Solexa, AB/SOLiD and Roche/454测序技术不断的进步,各种比对工具产生,被用来高效的将reads比对到参考基因组.因为这些比对工具产生不同格式的文件,导致下游分析比较困难,因此一个通用的格式可以提供一个很好的接口用于链接比对与下游分析(组装,变异等,基因分型等)

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

好吧,这是本周(2016.10.21-28)的学习任务之一:安装bowtie2并学习其使用方法&参数设置 所以,啃文档咯,官方文档Version 2.2.9 http://bowtie-bio.sourceforge.net/bowtie2/manual.shtml 以下是我的整理.我不生产文档,我只是文档的搬运工么么哒- Bowtie2适合将长度50-1000bp的reads比对到长的参考序列上.Bowtie 2 indexes the genome with an FM Index (bas

samtools flagstat命令简介: 统计输入文件的相关数据并将这些数据输出至屏幕显示.每一项统计数据都由两部分组成,分别是QC pass和QC failed,表示通过QC的reads数据量和未通过QC的reads数量.以“PASS + FAILED”格式显示.还可以根据samtools的标志位显示相应的内容,但是这里不做讨论. 命令格式: samtools flagstat <in.bam> |<in.sam> | <in.cram> 运行flagstat命令

paired-end reads的拼接 发表于2012 年 8 月 13 日 Velvet中paired-end reads的拼接 文件格式 要将两头测序(paired-end)的reads放到同一个文件当中,fastq格式,必须成对的依次放置reads [interleaved],velvet是成对读取的,另外Velvet假设来自两头read是反向互补的,如果不是,需要用反向互补序列来代替第一个read.Fastq格式中paired-end reads的编号相同,但是其有/1或者/2的后缀,通

最近在上生物信息学原理,打算记录一些课上的作业.第一次作业:如题. 基本思路: 1.从GFF中读取CDS的起始终止位置以及正负链信息.GFF格式见http://blog.sina.com.cn/s/blog_8a4f556e0102yd3l.html. 2.利用起始/终止位置等信息从FNA文件中提取CDS序列.FNA格式见 http://boyun.sh.cn/bio/?p=1192. 3.利用CDS序列及密码子表得到FAA文件并输出. 注意:最需要注意的一点是:当GFF中CDS位于负链时,需要

最近做了一个关于基因开发的项目,要求最终输出的文件可以在专门的基因浏览器上边显示,类似统计图的东西.废话不说上图(表示表达不出来0.0)! 先说下Jbrowse这个东西吧,一句话:一个简单的,便携式依靠javascript的基因组浏览器.没用过觉得挺高大上的,难度挺高.实际上用过之后觉得也就是那回事,没多少难度,很容易上手.因为我是在虚拟机上边访问,用的是linux系统,所以这里我以linux为版本简述一遍: 1.安装 与其说是安装我还是觉得下载比较好.为什么?实际上也就是下载一个文件,文件夹里

1.参考图像列表(reference picture list) 一般来说,h.264会把需要编码的图像分为三种类型:I.P.B,其中的B.P类型的图像由于采用了帧间编码的这种编码方式,而帧间编码又是以参考图像为基础进行的,因此需要有个参考图像列表来管理之前生成的参考图像,方便用于对当前图像进行编码. 2.解码图像缓存(decoded picture buffer) 随着图像编码的进行,(解码阶段)会不断有新的图像生成(重建图像),已解码图像会被放到解码图像缓存区中(或直接输出,这个在下面DPB

原文地址:Spring JdbcTemplate 查询结果集Map反向生成Java实体 以前写过一篇文章吐槽过Spring JdbcTemplate的queryForList方法(参见:http://blog.csdn.net/will_awoke/article/details/12617383),因为这个方法只支持单数据类型泛型实体,而想返回自定义实体时还得自己写callback方法,笔者不想在每个返回自定义实体的query方法中都去写callback处理返回的map,于是索性就自己造了个轮

基于Nginx反向代理及负载均衡 参考:http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_proxy_module.html#proxy_pass 只要没有被启用,默认就是开启的,因为proxy属于nginx内置标准模块,通常实现代理的时候,最核心模块是proxy_pass,用于将用户请求的rui递交至上游服务器的某个URI但这个模块大部分用于location当中,因此要实现将某一URI的访问代理某个上游服务器大致的格式为: location /name/ { pro

维护括号序列 Replace(i): 将第i个位置的括号反向. Check:测试当前序列是否合法. 题解 将左括号定为1,右括号定为-1,所以只需要满足前缀和序列没有负数即可,即最小值 为正即可,第i个括号反向,就是该位置----n减2或者加2 #include<cstring> #include<cmath> #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstdio> #define N 30

---恢复内容开始--- 索引 与表类似,不仅需要在DD中保存索引的定义,还需要在表空间为它分配实际的存储空间. 将索引和对应的表分别存放在不同硬盘的不同表空间中能够提高查询的速度,因为Oracle能够并行读取不同硬盘的数据,这样可以避免产生I/O冲突 索引分类: 按照索引数据的存储方式:B树索引,位图索引,反向键索引和基于函数的索引: 按照索引列的唯一性可以分为唯一索引和非唯一索引: 按照索引列的个数可以分为单列索引和复合索引 建立索引应该注意以下: 1.索引应该建立在WHERE子句频繁引用列

在<神经网络的梯度推导与代码验证>之CNN的前向传播和反向梯度推导 中,我们学习了CNN的前向传播和反向梯度求导,但知识仍停留在纸面.本篇章将基于深度学习框架tensorflow验证我们所得结论的准确性,以便将抽象的数学符号和实际数据结合起来,将知识固化.更多相关内容请见<神经网络的梯度推导与代码验证>系列介绍. 需要用到的库有tensorflow和numpy,其中tensorflow其实版本>=2.0.0就行 import tensorflow as tf import n

在本篇章,我们将专门针对vanilla RNN,也就是所谓的原始RNN这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导.更多相关内容请见<神经网络的梯度推导与代码验证>系列介绍. 注意: 本系列的关注点主要在反向梯度推导以及代码上的验证,涉及到的前向传播相对而言不会做太详细的介绍. 反向梯度求导涉及到矩阵微分和求导的相关知识,请见<神经网络的梯度推导与代码验证>之数学基础篇:矩阵微分与求导 目录 4.1 vanilla RNN的前向传播 4.2 vanilla RNN的反向梯度推导 4.

  测序产生的bam文件,有一些reads在cigar值里显示存在softclip,有一些存在hardclip,究竟softclip和hardclip是怎么判断出来的,还有是怎么标记duplicate的reads的,我怀着这些问题进行了探究. 测试步骤 编辑两个bed文件,分别含有我们需要的read1和read2位置,这里每个文件包含两条read1或者两条read2,read1.read2一对作为原始的reads(序列名primer_pri),另一对作为截取的材料(这里取序列名为other) 使

一. 运行meerkat 前面已经依序安装了meerkat 的环境和meerkat,运行了预处理一步,在相对应的bam文件目录下生成了大批文件,因此,当要用meerkat处理某个bam文件时,应先将该bam文件移动到专有的一个文件夹,manual中也建议这样用. 预处理生成的文件包括: 黑名单文件.gz isinfo文件:包括插入大小信息 pdf文件:插入大小的分布图,unmapped reads长度的分布图,softclip reads长度分布图 pre.log文件:日志文件,包括输入的参数,