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文章/答案/技术大牛

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科技记者

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脚本分享—从GeneBank数据库批量下载序列

file 脚本浏览器效率数据库

hello，hello！小伙伴们大家好，我是小编豆豆，好久没有给大家分享使用的脚本了，最近小编在一直在忙着16s整理数据库，需要下载大量物种的16s rRNA序列。

2024-03-26

1530

国内2个Biobank，一个summary statistics可下载

数据库大数据 statistics summary 研发

提示近期正在维护，暂时没有任何内容可供查看下载了。不过，GWAS Catalog的还是可以下载的，点赞！

2023-10-24

2790

2023牛津纳米孔16S测序数据新的探索

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有同学和我交流离线的牛津纳米孔16S测序数据分析的问题，感慨的确这种方案还是少的，我想主要原因之前大家的印象还是相比Pacbio和短读长，成本高，准确性还是差了一点吧，16S对准确性要求还是相对高的。不过好处是，临床这种现场特别赶时间的，可以使用官方软件实时获得菌的分类结果。从同学处得到了一个测试数据，先看看质量：

2023-08-26

2920

跟着NPJ学宏基因组分析流程-肠道微生物群通过调节胆汁酸代谢来影响奥贝胆酸对非酒精性脂肪性肝病的治疗效果

数据库数据分析 path 软件数据

hello，hello！小伙伴们大家下午好，我是小编豆豆，之前小编给大家分享了NC学宏基因组分析流程，今天小编再给大家分享一篇宏基因流程，文章提供完整的分析流程和代码，是一篇学习宏基因组数据分析不错的素材。文章是2023年3月份发表在 npj biofilms and microbiomes，题为：Gut microbiome determines therapeutic effects of OCA on NAFLD by modulating bile acid metabolism。

2023-08-26

2380

PGG.MHC--人类主要组织相容性复合体基因数据库和分析平台

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一个可以进行在线HLA imputatation和关联分析的网站，要不要试试呢？有点疑惑的是并没有把HAN.MHC这个参考放上去，毕竟这个有1万人的样本量，应该相对更准确的。

2023-01-11

5870

跟着NC学宏基因分析流程-冠状病毒与人类微生物组之间相互作用

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hello，hello！小伙伴们大家下午好，我是小编豆豆，前段时间给各位分享了一篇跟着NC学扩增子流程，这次再和大家分享一篇根据NC学宏基因组分析流程。

2023-01-11

8320

第10章关联分析和序列挖掘笔记

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关联分析是发现交易数据内有趣联系的一种方法，比如著名的“啤酒-尿布”。频繁序列模式挖掘，可以预测购买行为，生物序列等等。

2022-03-04

4380

《高效R语言编程》6--高效数据木匠

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将你的数据整理好是一个可敬的、某些情况下是至关重要的技能，所以作者使用了数据木匠这个词。这是本书最重要的一章，将涉及以下内容：

2021-07-27

1.9K0

SMURF流程之q2-sidle（三）——数据库准备

这一步是提取一个区域的数据库，基于K-mer，为了提升内存效率，把简并碱基和重复kmer作为一条序列。

2021-03-11

5020

SMURF流程之q2-sidle（二）-- 序列重建

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继续前面的文档学习，地址在这里啦！官方文档‎ SMURF 算法的核心是基于基于 kmer 的短区域重建到全长框架中。有两个步骤，首先是ASV在单个区域基于kmer进行比对，然后完整的序列集组装成重建的计数表。

2021-03-11

3500

个人电脑也做做宏基因组玩玩

宏基因组分析，首先需要的结果是获得物种分类信息，前面我们提到，宏基因组有两种分析方式分别是基于序列比对和组装的，组装对电脑硬件的要求是超级高的，不过比对，就轻松多了，得益于算法的优化，有的软件可以实现在个人电脑上进行分析。最近的“AMD YES"也很给力，把普通个人电脑推向了8核16G RAM这种配置，终于追上了手机（虽然二者性能不可同日而语）。算力有了，充分利用起来呀，来个宏基因组玩玩呀！

2020-10-23

1.1K0

宏转录组学习笔记（三）

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QIIME(Quantitative Insights Into Microbial Ecology)和MOTHUR是引用最多、应用最广泛的软件。它们都可以用来分析原始测序数据生成OTU/丰度表，并进行不同样本的比较。QIIME2于2018年发布，是一个全新设计和重写的QIIME版本。

2020-09-01

8770

宏基因组学习笔记

一直以来，看到这本书《Statistical Analysis of Microbiome Data with R》活跃在朋友圈和公众号，既然口碑这么好，当然有必要学习下啦！分享记录一下书中我所认为重要的点。

2020-07-24

6370

16S流程知多少

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16S流程的选择还真不少，除了引用最多的qiime流程，u/vsearch（usearch是一人一已之力单挑学术界）和mothur（用的人越来越少的感觉），最近又发现了一两个流程，一并分享给大家。

2020-06-09

9310

宏转录组学习笔记--另一个教程

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这项工作已获得Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International协议的许可。这意味着您可以复制，共享和修改作品，只要结果以相同的许可证分发即可。本教程由Mobolaji Adeolu（adeolum@mcmaster.ca），John Parkinson（john.parkinson@utoronto.ca）和Xuejian Xiong（xuejian@sickkids.ca）制作。

2020-03-31

2.6K0

宏转录组学习笔记（一）

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前面提到，已经有两家公司通过宏转录组(Metatranscriptomics)测序检测肠道微生物，面向消费者提供检测服务。对宏转录组充满了好奇，有这样的比方说，宏基因组可以告诉我们这个微生物群落可能有什么样的功能（潜能），宏转录组就是告诉我们群落正在做什么，相比宏基因组的眉毛胡子一把抓，宏转录组是更针对当下的结果。由于测序的目标序列少了很多，结果不是变态大，对计算机的配置要求也相对降低。苦于想学宏基因组暂时没有服务器的我，就退而求其次试试宏转录组了，相信不会让我失望。之前学习过单转录组数据的分析，一般的笔记本（双核，8g ram）扛了下来。鉴于中文网络上能找到的宏转录组教程基本没有，只在Github上搜索到两个，选其中一个学习下。

2020-03-18

8560

ubiome类似数据dada2处理探索7

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前面做的许多处理基本上自己拼凑来的，下面再看下完整解决方案。researchgate网站上有人说qiime1版本有这个双向数据配对不拼接的选项？这个没找到。主要发现了有两个方案，一个是有篇文章提出了一个流程Hybrid-denovo，还有一篇peer review的文章，几个人评议还有一个人不同意，anyway，都看下。

2020-03-03

8620

ubiome类似数据dada2处理探索6

接着前面的内容，这里再进行下数据库的处理，看看从参考数据库就按测序数据处理是不是能提高物种注释的精度。这里先预报一下，种的分类结果并不能有明显的提升，或许是因为序列长度的缺陷，即使再努力提高技巧，终究不能解决根本的问题，250bp的长度，对比1500bp左右的全长，显然还是太短了，难以实现精确的分类，所以，要想更精确，只有上16S全长，这只能寄望于Pacbio，Oxford Nanopore，和10x linked reads或者类似的技术，比如华大的sLtFR等技术提升读长了。再激进些，等测序成本足够低，上宏基因组，宏转录组了。

2020-03-03

4920

ubiome数据分析流程学习笔记1

虽然ubiome倒下了，但是它的知识产权还是有价值的，要不也不会有公司出价收购，那么，我们看下它的方法具体细节是怎样的呢？

2020-03-03

4280

QIIME2-2019.10更新学习笔记

QIIME2 2019.10发布了，虽然已经是11月份，依然对这个版本有满满的期待，看看这个版本改进了什么吧！

2020-03-03

1.4K0

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