关于RNA-Seq数据去接头(Adapter)这事需要讲一讲 RNA-Seq adapter barcode cutadapt 首先来了解一下三个概念: 1.adapter是一段短的序列已知的核酸链,用于链接序列未知的目标测序片段. 2.barcode,也称为index,是一段很短的寡居核酸链,用于在多个样品混合测序时,标记不同的样品. 3.insert是用于测序的目标片段,因为是包括在两个adapter之间,所以被称为“插入”片段. 首先来了解一下三个概念: 1.adapter是一段短的序列已

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]

RNA -seq RNA-seq目的.用处::可以帮助我们了解,各种比较条件下,所有基因的表达情况的差异. 比如:正常组织和肿瘤组织的之间的差异:检测药物治疗前后,基因表达的差异:检测发育过程中,不同的发育阶段,不同的组织之间的基因表达差异 等 在所有检测的差异类型中,最常用的一种检测就是:检测所有mRNA的表达量的差异. 还可以检测 RNA 的结构上的差异.例如:mRNA的剪接方式的差异,即“可变剪接”:还可以检测“融合基因”,同时还可以检测基因单点突变导致的SNP. 测序方法.步骤:人的细胞

两种RNA seq的基因表达量计算方法: 1. RPKM:http://www.plob.org/2011/10/24/294.html 2. RSEM:这个是TCGAdata中使用的.RSEM据说比RPKM更有优势.anyway,原来还以为TCGA 的data需要重新换算成RPKM,现在不需要了~:)

之前用c写过一个程序,查找reads中是否包含了adaptor,如果检测到的话就过滤掉含有adaptor的reads,这次在过滤完数据之后发现接头序列比较多,为了提升组装效果,又不能很大地影响数据量,需要对接头进行截断处理,并过滤过短的reads,用python写了一个简短的程序,指定超过3个错配以内的匹配都认为匹配到,并且长度小于50bp的reads过滤,在以下程序基础上添加传入参数,可以适用比较多的情况(单端.双端.含有single等): import sys import re from

RNA测序相对基因表达芯片有什么优势? RNA-Seq和基因表达芯片相比,哪种方法更有优势?关键看适用不适用.那么RNA-Seq适用哪些研究方向?是否您的研究?来跟随本文了解一下RNA测序相对基因表达芯片有什么优势? 无假设的研究设计和更高的发现能力RNA-Seq是一种基于测序的强大方法,让研究人员能够打破传统技术的低效和花费,如实时定量PCR(RT-PCR)和芯片.无论是将RNA-Seq添加到现有的研究方法中,还是从一种方法彻底转换到另一种,RNA-Seq都带来了许多显而易见的优势.这种方法不

生物信息学 Sanger采用链终止法进行测序 带有荧光基团的ddXTP+其他四种普通的脱氧核苷酸放入同一个培养皿中,例如带有荧光基团的ddATP+普通的脱氧核苷酸A.T.C.G放入同一个培养皿,以此类推,存在4种不同类型碱基的识别机制,同时,该ddXTP一旦结合在互补链上则会迫使复制停止. 高通量测序是二代测序,先建库后测序: 建库方法: 单末端测序:将DNA双链打碎并接上接头序列,通过改变条件使双链变单链,将待测的单链固定在flowcell上,再加入游离的脱氧核苷酸,采用边合成边测序方法比配并

外显子测序时带有adapt接头,因此我们需要去除adapt接头,cutadapt的作用是去除adapt接头,一般用到如下命令: cutadapt -a AACCGGTT -o output.fastq input.fastq "-a"参数表明后面跟着的"AACCGGTT"是我们想要去除的adapt接头,如果你的外显子接头为其他序列,请将"AACCGGTT"改为你想去除的adapt接头: "-o"参数后面跟着的是输出文件&quo

DGE-seq和普通的transcriptomic profiling相比较有什么不同,有什么特点? DGE就是用酶将mRNA切断,只使用靠近poly A的一小段RNA去测序. #1 由于不是测定mRNA的全长,DGE的数据量比转录组要小一些: #2 DGE比转录组价格低一些: #3 DGE和转录组都可以分析所有基因的表达丰度,并且比较组间基因表达差异: #4 转录组还可以分析SNP.RNA editing.splicing.gene fusion等:而DGE不适宜做这些分析. 转录组测序和数字

一.去除首尾的空格 /** 1.去除首尾的空格*/ NSString *strMsg=@" 简书作者:CoderZb "; NSString *strResult = [strMsg stringByTrimmingCharactersInSet:[NSCharacterSet whitespaceCharacterSet]]; NSLog(@"去除空格前:%@",strMsg); NSLog(@"去除空格后:%@",strResult); 去除

期刊名:Molecular & Cellular Proteomics 发表时间:(2019年12月) IF:4.828 单位:1德国海德堡大学附属医院2德国汉诺威医科大学3德国亥姆霍茲感染研究中心4德国马克斯·普朗克生化研究所5瑞典于默奥大学6葡萄牙波尔图大学7德国&柏林健康研究所 8法国里昂大学 物种:人 技术:非标定量蛋白质组学,免疫共沉淀,病毒化验 一. 概述: 该研究使用免疫共沉淀-非标定量蛋白质组学的方法发现了高尔基转运相关蛋白GBF1与乌库涅米病毒(UUKV)的感染有关.通过

NGS又称为下一代测序技术,高通量测序技术 以高输出量和高解析度为主要特色,能一次并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列读取,在提供丰富的遗传学信息的同时,还可大大降低测序费用.缩短测序时间的测序技术. Sanger法测序(一代测序):是一种利用DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物的测序技术.每一次序列测定由一套四个单独的反应构成,每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP),并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP).由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团,使延长的

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,

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)

纳米孔测序技术(又称第四代测序技术)是最近几年兴起的新一代测序技术.目前测序长度可以达到150kb.这项技术开始于90年代,经历了三个主要的技术革新:一.单分子DNA从纳米孔通过:二.纳米孔上的酶对于测序分子在单核苷酸精度的控制:三.单核苷酸的测序精度控制.目前市场上广泛接受的纳米孔测序平台是Oxford Nanopore Technologies(ONT)公司的MinION纳米孔测序仪.它的特点是单分子测序,测序读长长(超过150kb),测序速度快,测序数据实时监控,机器方便携带等.这篇综述重

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

来自知乎Live-孟浩巍 1.文章重要技术及图讲解 首先在转录组RNA-seq中,有基因表达差异.基因融合.可变剪切.RNA单点突变. 在基因组中,单点变异.结构变异,CNV变异(拷贝数变异) 三类基本内容,主要是RNA-seq的分析. 从生物水平角度理解肺癌,掌握RNA-seq的建库流程 ,单细胞的建库流程和方法. 这个是通过热力图的方式,找出5种细胞中的特异性的gene marker,什么是基因标记,在某一个stage或者细胞内特异性表达的基因是基因marker. 0-15图标是取过log的

标签(空格分隔): Linux sort -- 文件内排序命令 sort将文件的每一行作为一个单位,相互比较,比较原则是从首字符向后,依次比较其ASCII码. 按每行升序排序: sort seq.txt 在输出行中去除重复行: sort -u seq.txt 输出行按降序排序: sort -r seq.txt 将输出结果重定向写入新的文件: sort seq.txt > seq1.txt 将输出结果重定向写入原来文件: sort seq.txt -o seq.txt 输出结果以数值而非ASCII

导读: ALK融合是非小细胞肺癌的关键驱动机制之一,在NSCLC患者中发生的频率约为3-7%.针对ALK融合的抑制剂克唑替尼.色瑞替尼以及Alectinib在治疗ALK融合阳性的NSCLC患者中都取得了巨大成功,而ALK融合检测是靶向ALK治疗的前提. 1．传统ALK检测技术的特点及不足之处 目前对ALK融合的检出方法包括传统的荧光原位杂交(FISH),基于PCR扩增技术(RACE-PCR或RT-PCR联合测序技术.qRT-PCR等)和免疫组织化学法(IHC),这些传统方法各有其优缺点(表1).

 人类全基因组测序06 SNP(single nucleotide polymorphism):有了10倍以上的覆盖深度以后,来确认SNP信息,就相当可靠了. 一个普通黄种人的基因组,与hg19这个参考基因组序列相比,会有350万个左右的SNP.又有大概2万个是落在外显子上的,而非同义的SNP有大概9千个. 所谓非同义的SNP,就是这些SNP是会引起蛋白质的序列变化的. indel:(insertion & deletion)是指小于50个bp以内的微小的插入.和缺失突变.一个普通黄种人的基因组

做了好久的RNA-seq分析,基因表达也在口头溜了几年了,但似乎老是浮在表面. 对一件事的了解程度决定了你的思维深度,只想做技工就不用想太多,想做大师就一定要刨根问底. 老是说基因表达,那么什么是基因表达?我们测序得到的基因表达其实只是一种表型,是样本的一个快照,和普通的身高体重之类的连续型表型类似. 常规的转录组分析本质上都是表型分析,clustering.pseudotime.DEG.marker,在这些分析中,每个基因都是独立的维度,属于静态的分析,此时我们关注的是某个基因的功能分析,比如