在开始了解序列的处理流程时，我们先要知道序列下载网址。其中一个知名的网站就是NCBI （National Center for Biotechnology Information）美国国立生物技术信息中心。
上一篇文章生物信息中的Python 01 | 从零开始处理基因序列自己造轮子实现了序列的基础操作，但是在Python的世界里，一项工作只要重复的次数多了，那么一定就会有大神来开发相应的包来解决，这个包名就是 Biopython 。接下来我们试着使用它来实现简单的序列处理。
RNA-seq 目前是测量细胞反应的最突出的方法之一。RNA-seq 不仅能够分析样本之间基因表达的差异，还可以发现新的亚型并分析 SNP 变异。本教程[1]将涵盖处理和分析差异基因表达数据的基本工作流程，旨在提供设置环境和运行比对工具的通用方法。请注意，它并不适用于所有类型的分析，比对工具也不适用于所有分析。此外，本教程的重点是给出一般的分析流程。对于更大规模的研究，强烈建议使用集群来增加内存和计算能力。
今天我们介绍一款使用三代全长转录本数据进行转录本注释和定量的工具 - IsoQuant。2023年1月2日，康奈尔大学医学院Hagen U. Tilgner团队和圣彼得堡国立大学Andrey D. Prjibelski团队合作在Nature Biotechnology（NBT）杂志发表题为 “Accurate isoform discovery with IsoQuant using long reads” 的文章 （图1）。作者开发了 IsoQuant -- 一款使用内含子图（intron graphs）的计算工具，在有参考基因组注释或者无参的情况下能够利用长度长序列准确重构转录本。对于新的转录本发现，IsoQuant 使Oxford Nanopore（ONT）数据在有参或无参模式下的假阳性率分别降低了5倍和2.5倍。IsoQuant 同时也提高了Pacific Biosciences数据的性能。
叶绿体基因组类的文章通常是我们自己做几个，然后结合已经发表的数据做分析。已经公布在NCBI的叶绿体基因组中通常没有反向重复区的信息。这个时候就需要我们自己重新注释。注释用到的是在线工具GeSeq https://chlorobox.mpimp-golm.mpg.de/geseq.html
比如查看 POU5F1 基因：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene/5460
环境变量的补充 PATH只是众多环境变量中的一个变量，用于存储可执行文件所在的目录，以便在用户输入命令时可以查询的到。尤其是自己写的脚本或安装的程序，系统不会知道它们在哪个路径下，需要我们去提供给系统这些新的路径，学名叫设置环境变量。 此外常用到的环境变量还有LD_LIBARY_PATH: 指定动态链接库 (so文件)的位置，一般在安装软件出错时会用到；PYTHONPATH: 指定Python的安装包的路径；PERL5LIB: 指定perl的安装包的路径。 设置环境变量要注意2点：1. 设置新的环境变量时一
本文介绍全转录组数据分析方法，我们将以拟南芥测序数据为例，在 UseGalaxy.cn 云平台进行数据分析实践。
在处理fasta序列的时候，我们经常需要获取每一条fasta序列的长度。今天小编就跟大家来分享四种获取fasta序列长度的方法。
去年的这个时候，欧密克戎变异体已经成为主要的严重急性呼吸综合征冠状病毒2型（SARS-CoV-2）变异体。
Python 开发环境：搭建 Python 高效开发环境： Pycharm + Anaconda
在本教程中，我们将把两个 Heliconius 蝴蝶物种的一条染色体（包含 optix 基因）与泛基因组进行比对。
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。
通过biopython, 我们可以方便的读取这些格式的文件，并提取其中的信息。具体地，通过以下3个子模块来处理序列数据
在基因结构分析或其他生物功能分析中会时常用到 CDS 序列，以及其他诸如 mRNA 序列，misc RNA序列等具有生物意义的序列片段。而NCBI 的基因库中已经包含有这些的信息，但是只有一部分是整理可下载的。而剩下的一部分可以通过 genbank给出的位点信息来提取，个人能力有限，这里只做抛转之用。下面以提取 CDS 为例，记录提取序列过程，其他特征序列类似。
打开https://www.ncbi.nlm.nih.gov/protein，输入BopA，search
在NGS数据分析中，常常需要对fasta/fastq文件进行一些处理，fastx_toolkit是一款综合性的工具，提供了很多有用的功能，能够简单方便的处理序列文件。官网如下
Biopython工程是一个使用Python来开发计算分子生物学工具的国际团体。(http://www.python.org) Python是一种面向对象的、解释型的、灵活的语言，在计算机科学中日益流行。Python易学，语法明晰，并且能很容易的使用以C，C++或 者FORTRAN编写的模块实现扩展。
本次学习分析的文章是这篇：https://academic.oup.com/gigascience/article/7/12/giy140/5202451 这篇文章的原始数据有点问题，使用sra和ena数据库直接下载都基本上会失败，sra只能下到一个10M左右的数据，转换格式成fastq后只能获得4.6M的数据。最后使用aspera connect下载可以成功。命令如下，我是黑果，其他系统格式应该类似，软件安装和使用参见我前面的学习记录。https://jiawen.zd200572.com/916.html
“脱氧核糖核酸（DNA）是一种分子，其中包含每个物种独特的生物学指令。DNA及其包含的说明在繁殖过程中从成年生物传给其后代。“ —genome.gov
安装好以后很多perl脚本是在 anaconda3/envs/EVM/opt/evidencemodeler-2.1.0/EvmUtils/这个目录下
我们小编欢乐豆有个压箱底的 perl 脚本，由于编程语言"洁癖"，想要彻底抛弃 perl 语言转向 python，于是他使用 AI 辅助下进行了转换，由于脚本相对简单，转换竟然就成功了。中间发现四种碱基含量百分比和原脚本统计有出入，检查确认是序列大小写没有注意的原因，修改后就完美运行了，这里分享给大家！
Functional IsoTranscriptomics (FIT) 是美国弗罗里达大学（University of Florida）Ana Conesa 教授团队（Genomics of Gene Expression Lab, ConesaLab）开发的在转录本isoform水平上进行生物信息学分析的流程，旨在提供一个全长转录组end-to-end的解决方案 （图1）。SQANTI 3 构成了FIT流程的第一个模块，其设计目的是使长读序列定义的转录组的质量控制和过滤成为可能，这些转录本通常含有artifacts和假阳性。因此，对全长转录组进行校正是进行FIT分析的前提，且对产生可靠的、在生物学上合理的结论/假设至关重要。SQANTI 3 是SQANTI 工具（发布）的最新版本，该版本合并 SQANT 1 和 SQANTI 2 中的功能并加入了新的功能 ，更好的对全长转录本进行深度表征 。
今天介绍一个同门师兄开发的 Python 模块：pyfastx，用于快速随机访问基因组序列文件。作品发表在生信顶刊上，必须强行安利一波。
Samtools 同样是由李恒博士开发的一套与高通量测序数据交互的程序。它由三个独立的存储库组成：
**不同的比对软件会输出不一样的比对格式；比对后分析用到的软件对输入格式的要求也不一样。比如序列比对我习惯使用MAFFT。MAFFT输出结果默认为fasta格式，clustal可选；如果后续需要使用MrBayes构建贝叶斯树，需要将其转化为NEXUS格式。这里推荐 **ALTER来完成比对格式转化的任务。如果分析的序列不是很多，可以选择网页版；如果序列条数比较多可以选择安装本地版 https://github.com/sing-group/ALTER；按照安装步骤执行即可，自己的安装过程没有遇到报错；
本期讲解的是TBtools序列工具中的Fasta序列信息统计及序列操作，包括Fasta Stats和Sequence Manipulate两部分。
GATK4 官方针对不同的变异类型，给出了好几套用于参考的pipeline。所有的pipeline有一个共同点，就是数据预处理部分。数据预处理的目的，是将原始的fastq或者ubam 文件，经过一系列处理，得到用于变异识别的bam文件，具体的示意图如下：
本文[1]将介绍 SeqKit ：用于 FASTA/Q 文件操作的跨平台和超快工具包，后续提供了一些常用的示例
4、如图所示可以下载到fasta格式的序列，注意这里下载的是基因或者蛋白质的全序列
hello，hello！ 小伙伴们大家下午好，我是小编豆豆，时光飞逝，不知不觉来南京工作已经一年了，从2018年参加工作至今，今年是我工作最快乐的一年，遇到一群志同道合的小伙伴，使我感觉太美好了。
本文将介绍 SeqKit ：用于 FASTA/Q 文件操作的跨平台和超快工具包，后续提供了一些长用的示例。
微卫星microsatellite, 又叫做简单重复序列(simple sequence repeats, SSR)或者短串联重复序列(short tandem repeats, STR), 指的是以2到10bp的短序列为单位，重复出现多次所构成的DNA序列。
配置镜像加速，如果文件不存在则创建，如果文件已经存在，则在 registry-mirrors 添加镜像地址。
对于分析比对多个基因序列文件时的工作量说多了都是泪。比如，老板让你比对自己测定序列与 NCBI 库中序列，并构建相应的进化树，而这个序列需要大于100条。我想你的心情不会和下载一条序列时那么平静，那么，接下来通过BioPython提供的接口来实现快速的自动化序列下载。
病原微生物基因检测的两大核心任务是物种组成和功能组成的鉴定，而扩增子测序的首要目的是找到致病的细菌或者病毒，即鉴定物种组成。
把《Python生物信息学数据管理》这本书看完了，然后也写了一些笔记，和大家分享一下。
Sentieon开发的Hap-eval准确率评估工具在设计之初就考虑到了复杂以及重复的基因组区域，采用了基于单倍型拼接序列的矩阵比较模式，兼容包括PacBio和ONT在内的主流三代长读长测序数据。另外值得一提的是，Hap-eval基于python所写，运行效率非常高，速度快，非常适用于大规模分析场景。
经常碰到需要计算一组 DNA 序列的一致性序列，比如去除测序数据中的 PCR 错误，最简单的方法就是通过计算它们之间的一致性序列。
序列比对是生物信息学分析中的常见任务，包含局部比对和全局比对两大算法，局部比对最经典的代表是blast, 全局比对则用于多序列比对。在biopython中，支持对序列比对的结果进行读写，解析，以及运行序列比对的程序。
sambamba 主要是由Artem Tarasov开发的一款高效的生物信息学工具，主要用于处理大规模的测序数据，尤其是针对SAM/BAM格式的文件。这个软件的设计目的是为了提供比现有工具(samtools)更快的性能，特别是在多核处理器系统上，它利用多核处理并显著缩短处理时间。其具有以下特性：
输出文件 output_s.fasta，分别提取到两个基因组的 S 基因 CDS 区域：
Pysam[1]是一个 Python 模块，它打包了高通量测序库htslib[2]的 C-API，可用于读写基因组相关文件，如 Fasta/Fastq，SAM/BAM/CRAM，VCF 等。本文以 Fasta/Fastq 文件的读写为例，介绍 Pysam 的用法，详细教程请查看官网。
fasta是一种常用的序列存储格式，GATK、IGV等软件对序列进行快速查找的时候通常需要建立fasta的索引文件。fa文件的索引为fai结尾的文件，可以使用samtools faidx命令创建，具体用法如下：
FASTX-Toolkit 最初是由 Hannon Lab 开发的一个为处理高通量测序数据（尤其是从 Illumina 测序平台获得的数据）设计的软件包。这个工具包包含了一系列命令行工具，用于对 FASTA 和 FASTQ 文件进行预处理操作，如质量控制、数据过滤、数据转换等。其特性包括：
所有系统发育推断方法都需要同源数据集作为输入。因此，当核苷酸序列用于系统发育分析时，第一步通常是推断不同类群序列中的哪些核苷酸彼此同源，以便这些核苷酸之间的差异仅源于序列进化中发生的变化。不同序列的核苷酸之间的同源性推断最常通过属于“多序列比对”类别的方法来完成。
系统发育相关的基因组之间既存在保守性又存在可变性。有些序列片段的数目以及顺序具有保守性，这种保守性可以使用共线性（synteny）或同线性（colinearity）来进行描述。共线性主要强调两方面，一是序列的同源性，二是序列片段的排列顺序。同时即使很近缘的基因组也可能存在大量的变异和多态性，这种变异可能构成了不同个体与群体性状差异的基础。单核苷酸多态性(single-nucleotide polymorphism，SNP)是指由于单个核苷酸位置上存在转换或颠换等变异所引起的DNA序列多态性，常用来研究近缘物种基因组的进化。
一共分为4个部分 TBtools基因家族分析详细教程(1) TBtools基因家族分析详细教程(2)基因家族成员的基本分析 TBtools基因家族分析详细教程(3)基因家族成员的进化分析1 TBtools基因家族分析详细教程(3)基因家族成员的进化分析2
前两期周更我们通过一篇文章的复现整理了mRNA和lncRNA分析基本流程，但并没有涉及新lncRNA的鉴定，本周的推文本质上是我个人学习鉴定lncRNA的全套流程笔记，整合了我们公众号往期的资源，对代码进行了勘误更新，内容非常详实。
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