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生信修炼手册

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bwa 软件用法简介
BWA-backtrack适合比对长度不超过100bp的序列;BWA-SW和BWA-MEM适合于长度为70-1M bp的序列;其中BWA-MEM是最新开发的算法,对于高质量的测序数据,其比对的速度更快,精确度更高,对于70-100bp的reads, BWA-MEM算法在比对长度为70-100bp的序列时,效果比BWA-backtrack 算法的效果更好。总而言之,通常情况下,选择BWA-MEM算法就好。
生信修炼手册
2020-05-11
2.7K0
bcftools安装简介
bcftools 是samtools 的开发者提供的一款专门操作VCF文件的工具,它可以处理VCF格式,也可以处理VCF对应的二进制文件。
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2020-05-11
4.1K0
breakdancer检测结构变异
breakdancer 是一款结构变异检测软件, 专门针对双端测序数据进行开发,github地址如下
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2020-05-11
1.2K0
opitype:对HLA I型基因进行4位分型
HLAminer软件可以同时对HlA I型基因和II 型基因进行分型,但是分型结果中不可避免的会存在假阳性的结果。为了提高分型结果的准确性,不同的研究团队都在开发新的工具和算法,Opitype是一款专门针对HLA I型基因进行分型的软件,可以提供精确的4位分型结果。
生信修炼手册
2020-05-11
1.6K0
sleuth:基于TPM值的差异分析
kallisto等alignment-free转录本定量软件,会给出TPM值的定量结果。基于这种类型的结果进行差异分析时,有两种策略可以选择。
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2020-05-08
3.5K0
salmon:sailfish的升级版本
salmon 是sailfish 的升级版,其内存消耗更少,速度更快,准确度更高。官网如下
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2020-05-08
7050
STAR:转录组数据比对工具简介
STAR是一款RNA_seq数据专用的比对软件,比对速度非常快,最大的优势是灵敏度高,GATK推荐采用STAR比对,然后进行下游的SNP分析。软件的源代码保存在github上,地址如下
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2020-05-08
5.1K0
barrnap:预测基因组上的核糖体RNA
在前面的文章中,我们介绍了RNAmmer这款rRNA预测软件,这个软件只有大学和科研机构的用户可以免费使用。本着开源的精神,有个科研团队开发了barrnap这款软件,完全开源免费,github链接如下
生信修炼手册
2020-05-08
9960
Gerbil:支持GPU加速的kmer count工具
对于基因组组装而言,kmer count是最基础的分析内容之一,传统的kmer count工具在kmer长度小于32时,有着较好的性能,但是对于较大长度的kmer, 内存消耗和运行速度都差强人意。随着测序读长的不断增加,一款能够支持较大kmer的计数,而且性能良好的工具就显得非常的有必要。
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2020-05-08
7340
HLAforest:使用RNA-seq数据进行HLA分型
HLAforest是一款针对RNA_seq数据进行HLA分型的软件,github地址如下
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2020-05-08
4740
GenomeScope评估基因组大小和杂合度
基因组越大,杂合度也大,重复片段越大,该物种的组装难度就越大。通常我们会通过genome survery分析,对以上几个指标进行简单评估,核心就是通过kme 分布来进行评估。
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2020-05-08
1.4K0
jellyfish:快速计算kmer分布
jellyfish可以统计DNA序列中Kmer的分布,它运行速度快,内存消耗低,支持并行,是最常用的kmer统计软件之一。
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2020-05-08
2.2K0
使用IDR软件处理生物学重复样本的peak calling
对于chip_seq, atac_seq等实验而言,生物学重复样本的peak calling结果很难完全一致。对于多个生物学重复样本的peak calling结果, 如何筛选出最终的可以代表这一组样本的peak是一个难题。
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2020-05-07
3.2K0
强烈推荐!Encode官方的ATAC数据分析流程
Encode不仅共享了大量的组学数据,还开源了自己的数据分析pipeline, ATAC的pipeline网址如下
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2020-05-07
2.3K0
引用2000多次的ATAC经典文献也在用的peak calling软件-Genrich
这篇文章中,使用了Genrich这个软件来进行peak calling。该软件适用于chip_seq, DNase_seq, ATAC_seq等多种文库的peak calling,源代码保存在github上,链接如下
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2020-05-07
1K0
MR-base:高效准确的进行孟德尔随机化研究的网站
通过孟德尔随机化研究,可以基于GWAS的结果来推断不同表型之间的因果关系, 比如使用的很广泛的两样本MR分析
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2020-05-07
4.9K0
Juicer:Hi-C数据处理分析的利器
通过Hi-C数据可以分析TAD,chromatin loops等染色质空间结构的基本单元,加强我们对染色质三维结构的认知。面对海量的Hi-C数据,如何高效完成数据分析成为了一个挑战。
生信修炼手册
2019-12-19
2.2K0
CNCI:转录本蛋白编码潜能预测工具
CPC是一款使用率非常高的lncRNA预测软件,但是它也存在一些问题。利用二代测序得到的转录组数据,我们组装得到的转录本往往是不完整的,基于非全长的转录本去预测lncRNA,如果这个lncRNA和蛋白编码基因存在overlap,那么很容易造成误判;其次对于没有物种注释的物种,其效果也很差。
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2019-12-19
2.1K0
LDSC分析实战
通过对单个表型的GWAS分析结果进行连锁不平衡回归分析,可以鉴定是否存在混淆因素,同时估计遗传力的大小;对于多个不同表型的GWAS分析结果进行分析,则可以计算表型间的遗传相似度。
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2019-12-19
3.5K0
GWAS分析中使用PCA校正群体分层
GWAS通过分析case/control组之间的差异来寻找与疾病关联的SNP位点,然而case和control两组之间,可能本身就存在一定的差异,会影响关联分析的检测。
生信修炼手册
2019-12-19
4K0
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