StringTie 参考链接: https://ccb.jhu.edu/software/stringtie/index.shtml?t=manual#input https://www.cnblogs.com/adawong/articles/7977314.html 参数简介 StringTie的基本用法: stringtie <aligned_reads.bam> [options]* 其中,aligned_reads.bam 是输入文件,该输入文件要求必须按其基因组位置排序, HISA

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

我们在做生物分析的时候,经常会碰到GFF格式的文件以及GTF格式的注释文件.他们有着相似的名字,甚至连内容都极为相似~那么,他们究竟差在哪里呢? GFF全称为general feature format,这种格式主要是用来注释基因组. GTF全称为gene transfer format,主要是用来对基因进行注释. 数据结构 GTF文件以及GFF文件都由9列数据组成,这两种文件的前8列都是相同的(一些小的差别) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 reference sequence name

#!/usr/bin/perl use strict; use warnings; ########input######## ];my $cut = &cut($gff);my %cut = %$cut; ],],]); #########main####### my %hash_2 = %{$cut{$gene_name}}; foreach my $key_2(keys %hash_2) { ][]+-;][]-+; print "$gene_name\t$key_2\t$arr[

工具推荐:https://github.com/openvax/gtfparse 真不敢相信,Linux自带的命令会这么强大,从gtf中提取出需要的transcript,看起来复杂,其实一个grep就搞定了. grep -F -f out.list gffcmp.combined.gtf > test.out 本文出自于http://www.bioinfo-scrounger.com转载请注明出处 gffcompare官网 gffcompare和gffread可以认为是专门开发出来用于处理gff

后记: ************************************************************************ 在使用cufflinks和cuffmerge中 我使用的都是gff3, 海宝说最好用gtf, 无论怎么样gtf一定是可以用的. 由gff3转化为gtf用gffread: 命令: gffread Osativa_204_gene.gff3 -T -o Osativa_204_gene.gtf 转化后gff3文件中的信息都会被保留. 虽然featu

1,jbrowse 是什么东西 ? JBrowse is a genome browser with a fully dynamic AJAX interface, being developed as the eventual successor to GBrowse. It is very fast and scales well to large datasets. JBrowse is javascript-based and does almost all of its work di

1)gff3及gtf2简介 一个物种的基因组测序完成后,需要对这些数据进行解读,首先要先找到这些序列中转录起始位点.基因.外显子.内含子等组成元件在染色体中的位置信息(即注释)后才能再进行深入的分析.gff/gtf是贮存这些注释信息的两种文件格式. GFF(general feature format):这种格式主要是用来注释基因组. 现大部分利用的是第三版,即gff3. GTF(gene transfer format):主要是用来对基因进行注释.当前所广泛使用的gtf格式为第二版,即gtf2

做基因组注释 先用augustus训练,然后再用maker做基因注释 augustus提供一些训练好的,如果有和你的物种非常接近的,直接用提供的,没有的话再自己训练. 网址: http://bioinf.uni-greifswald.de/augustus/ 老版本下载: http://bioinf.uni-greifswald.de/augustus/binaries/old/ 最后选择下载2.7的 新版本3.2的实在是装不上 太麻烦了!!!!! 下载好后,解压,cd src, sudo ma

SnpEff is a variant annotation and effect prediction tool. It annotates and predicts the effects of variants on genes 详细的说明请阅读: http://snpeff.sourceforge.net/SnpEff_manual.html 一, 安装: 首先在家目录下, 下载安装包 wget http://sourceforge.net/projects/snpeff/files/s

基因组注释工具ANNOVAR是一款非常好用的注释软件,功能强大,输出数据简单美中不足就是对于非人类物种来说UI不够完善,因此总结一下整个注释的过程,帮助别人快乐自己. 首先我们需要明确我们需要的数据和软件: 数据包括: all.gff3 #MSU的v7.0版本组装的注释文件 all.con #基因组序列 这样就是所有的输入文件了,现在我们列举一下需要用到的软件: gffread #gff3 to gtf gtfToGenePred #gtf to genePred (建库需要的文件) annov

1)Introduction DEXSeq是一种在多个比较RNA-seq实验中,检验差异外显子使用情况的方法. 通过差异外显子使用(DEU),我们指的是由实验条件引起的外显子相对使用的变化. 外显子的相对使用定义为: number of transcripts from the gene that contain this exon / number of all transcripts from the gene 大致思想:. For each exon (or part of an exon

1)背景处理基因组数据中,比较基因组不同区域,例如寻找overlap等,是一种基本的且常见的问题.虽然UCSC 中‘Table Browser’或者Galaxy可以用来处理,但是当这些工具面对大的数据的时候就会显得力不从心.因此,需要一款快速.灵活的软件来批量处理数据集. bedtools是一款用C++编写的小巧且灵活的软件来处理这些复杂的问题,可以用来比较.操作.注释bed和gff文件中的genomic features.它设计主要是在linux环境下,可以和awk.grep.sort 等实现

1)背景 伴随着大规模的基因分型及测序工程的产生(例如1000 Genomes Project),之前的信息贮存格式例如gff文件它记录了每一个基因的详细信息,其中许多基因信息在基因组之间是共享的,而我们需要记录的仅仅是不同基因组之间变异的地方,因此这些格式会显得格外冗余.这就迫切需要一种新的格式来记录高效的记录这些变异信息.VCF(Variant Call Format)就是这样一种用来贮存基因序列变异信息的文本文件(通常是压缩格式). 2)VCF格式简介 VCF 格式文件包含有2部分:1)

1)BED文件 BED 文件(Browser Extensible Data)格式是ucsc 的genome browser的一个格式 ,提供了一种灵活的方式来定义的数据行,以用来描述注释信息.BED行有3个必须的列和9个额外可选的列.每行的数据格式要求一致(见下图). 每条线的字段数目必须是任意单条数据的在注释上一致. BED文件结构:-------------------------------------------------------------必须有以下3列------------

1.常见的输出格式整理 awk '{print "this is " $1, $2, $1*$2, NR, NF, $NF}' file1   ###字符输出,字段输出,运算输出,内置变量输出等,默认空格分开:$1 ,$2调换顺序打印随之变化 awk 'BEGIN{FS=OFS="\t"} {print $1,$2 }' file2 ###读入字段分割,输出字段分割 awk -F '[ :\t|]' '{print $1}' file ##可以有多个分割符 awk

HTSeq作为一款可以处理高通量数据的python包,由Simon Anders, Paul Theodor Pyl, Wolfgang Huber等人携手推出HTSeq — A Python framework to work with high-throughput sequencing data.自发布以来就备受广大分析人员青睐,其提供了许多功能给那些熟悉python的大佬们去自信修改使用,同时也兼顾着给小白们提供了两个可以拿来可用的可执行文件 htseq-count(计数) 和 htse

1.提取gff文件中的HLA基因的相关bed文件. gff的格式: zcat *gz|gawk 'BGIN{FS="\t";OFS="\t"}$3=="gene"{match($9,/gene_name([^;]+)/,a);if(a[1]~/HLA-/){print $1,$4,$5,a[1]}}' chr6 29722775 29738528 "HLA-F" chr6 29726601 29749049 "HLA

概述:tophat是以bowtie2为核心的一款比对软件. tophat工作分两步: 1.将reads用bowtie比对到参考基因组上. 2.将unmapped-reads打断成更小的fragments,比对到参考基因组上,如果比对成功,建立剪切点. 用法:tophat [options]* <index_base> <reads1_1[,…,readsN_1]> [reads1_2,…readsN_2] <index_base>:参考基因组的index文件的具体目录,

原文:https://cloud.tencent.com/developer/article/1078324 前言: bedtools等工具号称是可以代替普通的生物信息学数据处理工程师的!我这里用一个专题来讲解它的用法,其实它能实现的需求,我们写脚本都是可以做的,而且我强烈建议正在学编程的小朋友模仿它的各种功能来增强自己的脚本功力. BEDTools是可用于genomic features的比较,相关操作及进行注释的工具.而genomic features通常使用Browser Extensib