未找到原文所用数据,本文使用GATK4.0和全基因组数据分析实践(上)文章中的大肠杆菌基因组作为参考序列,使用wgsim软件模拟生成双端150bp测序数据
最近听了菲沙基因的网课,记录一下!多数是其课程ppt的截图,如有侵权,立马删除。声明,和这个公司无利益相关,只是为了学习和分享知识。
Whole-genome resequencing of Cucurbita pepo morphotypes to discover genomic variants associated with morphology and horticulturally valuable traits
找到了一份种群基因组学数据分析的教程,原文用的数据是2015年发表在science上的一篇论文Genomic islands of speciation separate cichlid ecomorphs in an East African crater lake。这份教程利用这篇文章的数据分析了部分内容。
plink软件和vcftools软件是处理基因型数据常用的两款软件,计划系统的写一个vcftools的操作笔记,包括:
在PCA(Principal Component Analysis)分析中,常用的工具有EIGENSOFT工具的smartpca,GCTA工具的PCA模块和R包中做PCA分析的princomp函数或glPCA功能。EIGENSOFT工具只支持linux系统,从安装到使用都很复杂。GCTA工具支持不同平台(wins/linux/mac),常用于群体遗传相关分析。在群体遗传中,R包从读取vcf文件、PCA分析到可视化,对内存要求较高。
plink是目前使用的最为广泛的关联分析软件,其定义的ped/map文件系统,及其对应的二进制bed/bim/fam已经成为关联分析的标准文件格式。在进行关联分析之前,我们首先要做的就是将其他格式的文件转换为plink对应的文件格式。
A new regulator of seed size control in Arabidopsis identified by a genome-wide association study New Phytologist 2019 Peking University
VCF 是生物信息分析中非常重要的一种格式。主要用来描述基因组突变的信息,无论是检测出来的 SNP,indel,cnv,还是 SV,都可以存储格式都为 vcf 格式。从比对生成的 bam 文件中,将潜在变异信息筛选出来,就是 vcf 格式。vcf 是一种列表格式,里面包含很多的内容。需要掌握每一列的信息,并能使用相对应的软件对 vcf 进行处理。处理 VCF 格式软件主要包括 bcftools,vcftools,gatk,python pyvcf,plink 等。
使用snpEff软件对vcf格式文件进行注释后会生成一个snpEff_summary.html;这个文件是对vcf格式文件中的内容进行的统计,结果会以表格和图片的形式在html文件里展示。我现在想把html中的数据提取出来,自己来做图。
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。
参考 收集vcftools所有用法 命令 vcftools --vcf snp.bialles.vcf --SNPdensity 100000 --out StatResults/SNPdensity 100000 是指定窗口长度 --out 是输出文件的前缀 使用R语言中的circlize包画图 参考 用circlize包绘制circos plot 代码 df<-read.table("SNPdensity.snpden",sep="\t",header=T) head(df) df<-df[,c(1,
在所有的基因型填充软件中,都会区分常染色体和X染色体,分别进行填充,为何对于X染色体要单独处理呢?
HLA基因,位于6号染色体上短臂上,长约4000Kb。HLA是目前所知人体最复杂的遗传多态性系统,有几十个基因座位,每个基因座位又有几十个等位基因,且呈共显性表达。由于MHC基因位于同一条染色体上,其多基因座位上的基因型组合相对稳定,很少发生同源染色体间交换,这就构成了以单元型(HAPLOTYPE,即在同一条染色体上紧密连锁的一系列等位基因的特殊组合)为特征的遗传。按中国人常见的A座位基因有13个,B座位基因有30个计算,可组成的单元型约有13×30=390种之多。
最近碰到将基因型数据转为 012 格式的需求,就顺手总结了一些方法和大家分享,要是有更方便的法子欢迎大家多多补充~
EHH(Extended Haplotype Homozygosity)、iHS(Integrated Haplotype Score) 和 XP-EHH(Cross Population Extended Haplotype Homozogysity)是常用的基于 haplotype 分析基因组受选择情况的方法。其中,EHH 和 iHS 是检测一个群体中的选择信号,而 XP-EHH 是在两个群体中进行比较。
plink --vcf snp.vcf --recode --out snp ped和map文件是Plink的基本格式。
Plink是我们常用的全基因关联分析工具,具有多种文件格式。许多分析工具都需要Plink的文件格式作为输入文件,今天小编就带大家掌握多种Plink文件格式的转换,解决分析过程中遇到的输入文件问题。
我梳理了GWAS全基因组关联分析的整个流程,并提供了基本的命令,用到的软件包括BWA、samtools、gatk、Plink、Admixture、Tassel等,在此分享出来给大家提供参考。
进行重测序或者GBS时,hapmap 是比较常见的格式,生信中经常使用这种格式。但是在GWAS和GS中,数据筛选,质控,构建矩阵都是使用的plink的格式。本文介绍如何tassel 和vcftools两个软件,将hapmap格式的数据转化为plink格式的数据。
本文中使用到的数据是 文献笔记三十五:水稻细胞器基因组数据做群体遗传学分析 文章中提到的水稻叶绿体的那篇论文中提供的 vcf格式文件,下载链接可以在论文中找到。论文中的vcf文件总共包括412个样本,本次分析只挑选出其中的20个,根据论文的补充材料1选取 Indica 10个, Japonica 10个。样本名分别为:
大家好,我是邓飞,我本来以为vcftools处理gvcf已经天下无敌了,没想到bgen格式更豪横,快看,这是谁的部下?
中秋假期过去了,学习不能停下来。这一期推文继续和大家分享与群体遗传进化相关的知识。这一期主要讲解基因流和Treemix的使用,读完后希望对大家有帮助且有所收获。
https://www.nature.com/articles/s41588-023-01340-y
非常多已经造好的轮子可以完成,包括bcftools,vcftools,还有大名鼎鼎的GATK,随便举例如下:
得益于分析软件运行速度的不断提高,硬件资源消耗的不断优化,基因型填充这一计算量巨大的任务也出现了web服务,Michigan Imputation Server就是其中之一,网址如下
https://www.nature.com/articles/s41588-022-01043-w#code-availability
迄今为止,全基因组关联研究(以下简称GWAS)发展已有二十多年了。这二十多年间,随着样本数的越来越大以及基因芯片的物美价廉,GWAS也得到了更多的发展,科学家们发现了大量和人类疾病以及其它表型相关联的基因,在此基础上,GWAS还推动了孟德尔随机化和多基因风险评分的发展与应用。可以说,GWAS是现代遗传学的重要组成部分,也有人戏称Nature Genetics为Nature GWAS。
自16年Google的AlphaGO击败李世石,并再接再厉毫不留情的击垮棋坛一哥柯洁后,人工智能中的分支领域:深度学习和神经网络瞬间火遍大江南北。如今深度学习几乎成为人工智能的代名词,特别是它是最能让人工智能技术在现实产业中真正落地,并产生实用价值的人工智能技术,iPhoneX的人脸识别,百度和特斯拉的自动驾驶技术,微软的对话机器人小冰,以及苹果的Siri,亚马逊的智能音箱等技术无不基于深度学习技术。 从理念上看,我们很容易把深度学习,机器学习和人工智能所混淆。他们的关系如下: 人工智能 > 机器学习 >
作者 | Matt Gielen 编译 | 聂震坤 去年,在波士顿举办的第10届ACM推荐系统大会(ACM’s RecSys ‘16)上,来自Google的一个研究团队公布了YouTube推荐系统的深度学习论文:Deep Neural Networks for YouTube Recommendations 论文作者是Google的软件工程师 Jay Adams 与高级软件工程师 Paul Covington、Embre Sargin,他们向业界展示了YouTube在机器学习推荐算法上的深度神经网络使用
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:
论文 A telomere-to-telomere gap-free reference genome of watermelon and its mutation library provide
xargs可以读取标准输入和管道中的数据,用于弥补有些命令(如echo、kill、rm、mkdir,ls)不能从管道中读取数据的不足;
作者:june01 前言 现在时富媒体时代,图片的重要性对于数十亿互联网用户来说不言而喻,图片本身就是像素点阵的合集,但是为了如何更快更好的存储图片而诞生了各种各样的图片格式:jpeg、png、gi
处理基因组数据,很多时候我们会觉得直接看序列文件不够直观,如果绘图的话,把n多G把数据用画图出来不仅费劲,就算操作也不方便。因此我们可以用UCSC开发出的genome browser,可以直接把数据信息写成track,连上genome browser 上查看,它还支持安装到本地服务器上(genome browser in box ,简称GBIB),genome browser 支持的格式有bedGraph, GTF, PSL, BED, bigBed, WIG, bigGenePred, bigMaf, bigChain, bigPsl, bigWig, BAM, CRAM, VCF, MAF, BED detail, Personal Genome SNP, broadPeak, narrowPeak, and microarray (BED15),GFF和GTF文件必须tab分隔。 废话少说,直接入门。本文主要讲SAM,BAM,WIG,bigWig,VCF,BED文件上传及使用。
先坦白地说,有一段时间我无法真正理解深度学习。我查看相关研究论文和文章,感觉深度学习异常复杂。我尝试去理解神经网络及其变体,但依然感到困难。
########模板层######## 模板层其实就是templates文件夹里的html文件 其实这里的每个html不是真正意义的上html代码,只有经过模板渲染过后才算的上真正的html页面。 一、模板语言(变量,深度查询,过滤器,标签) 1、变量 在django模板里通过{{ name }} 表示一个变量,name就是一个变量名 首先我们要明白这个变量是怎么传出来的, 在视图层: return render(request,'index.html',loca
一般来讲,在工业领域使用深度学习技术来实施的项目主要为工业质检和工业巡检两部分,实现这两部分的流程均为:
在机器学习中,我们(1)读取数据,(2)训练模型,(3)使用模型对新数据做预测。训练可以看作是当模型拿到新数据的时候、逐步学习一个的过程。在每一步,模型做出预测并且得到准确度的反馈。反馈的形式即是某种衡量标准(比如与正确解的距离)下的误差,再被用于修正预测误差。
原文来自Nvidia开发者社区:Deep Learning in a Nutshell: Core Concepts 作者:Tim Dettmers, Author at Parallel Forall 翻译:Kaiser 本文旨在提供直观简明的深度学习引导,涵盖深度学习的基本概念,而不涉及很多数学和理论细节。当然如果要做更深入的研究,数学肯定是必不可少的,但是本系列主要还是用图片和类比等方式,帮助初学者快速建立大局观。 核心概念 机器学习(Machine Learning) 在机器学习中,
摘要:Logstash是大数据领域中常用的数据处理引擎,能够高效地采集、转换和输出数据。本文将深入介绍Logstash的基本概念、工作原理和常见应用场景,并提供代码示例帮助读者快速上手使用Logstash进行数据处理。
深度数据包检测 (DPI) 是一种基于应用层的流量检测和控制技术,企业和互联网服务提供商 (ISP) 经常使用它来识别和阻止网络攻击、跟踪用户行为、阻止恶意软件和监控网络流量。
第一 File类 一、概述:File类是有文件或文件件封装而来的对象,可以操作其属性信息,这个类的出现弥补了流的不足,流只能操作数据 1、特点: 1)用来将文件或文件夹封装成对象 2)方便于对文件与文件夹的属性信息进行操作 3)File对象可以作为多数传递给流的构造函数 2、File类常见方法: 实例: public class FileDemo { public static void main(String[] args) { // consMethod(); //
导读:卷积神经网络(CNNs)在“自动驾驶”、“人脸识别”、“医疗影像诊断”等领域,都发挥着巨大的作用。这一无比强大的算法,唤起了很多人的好奇心。当阿尔法狗战胜了李世石和柯杰后,人们都在谈论“它”。 但是, “它”是谁? “它”是怎样做到的? 已经成为每一个初入人工智能——特别是图像识别领域的朋友,都渴望探究的秘密。 本文通过“算法可视化”的方法,将卷积神经网络的原理,呈献给大家。教程分为上、下两个部分,通篇长度不超过7000字,没有复杂的数学公式,希望你读得畅快。 下面,我们就开始吧! 先提一个小问题:
推荐系统主要解决的是信息过载问题,目标是从海量物品筛选出不同用户各自喜欢的物品,从而为每个用户提供个性化的推荐。推荐系统往往架设在大规模的业务系统之上,不仅面临着用户的不断增长,物品的不断变化,而且有着全面的推荐评价指标和严格的性能要求(Netflix 的请求时间在 250 ms 以内,今日头条的请求时间在 200ms 以内),所以推荐系统很难一次性地快速计算出用户所喜好的物品,再者需要同时满足准确度、多样性等评价指标。
导读:卷积神经网络(CNNs)在“自动驾驶”、“人脸识别”、“医疗影像诊断”等领域,都发挥着巨大的作用。这一无比强大的算法,唤起了很多人的好奇心。当阿尔法狗战胜了李世石和柯杰后,人们都在谈论“它”。 但是, “它”是谁? “它”是怎样做到的? 已经成为每一个初入人工智能——特别是图像识别领域的朋友,都渴望探究的秘密。 本文通过“算法可视化”的方法,将卷积神经网络的原理,呈献给大家。教程分为上、下两个部分,通篇长度不超过7000字,没有复杂的数学公式,希望你读得畅快。 下面,我们就开始吧! 上一节课,我们已
ps:这个数据库优化问题在面试中还是比较常见的,阿里、腾讯、用友、京东、小红书等中大厂的面试都问过这个问题。
之前吃串串火锅,老板数竹签不是称重就是用手慢慢数,但是称重似乎总是得不到正确的竹签数目,而且容易暗箱操作;而慢慢数总是要等待比较长的时间,感觉两者对处理数竹签的问题都存在比较大的缺陷。因此,一款可以数竹签的应用因此产生,一下就弥补了两种处理方式所存在的缺陷。
社交系统ThinkSNS+后端本次主要更新内容:搜索地区体验优化、优化收藏页面排版、修正读取兑换比例问题、过滤 XSS、修复关注话题问题等
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云