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关键词

Linux操作命令。

Linux,我们可以从命令行或桌面管理器。 对于定期使用Linux人来说,知道都是一项重要技能。 本教程,我们将向您展示使用命令行Linux快速各种方法。 你开始之前 要,您需要对父目录具有写权限。否则,您将收到一权限被拒绝错误。 当您要从Shell脚本时,通常使用此方法。 例,要,file1.txt您将使用以下代码: << EOF > file1.txtSome lineSome other lineEOF Copy Heredoc可以变量,特殊字符和命令 以下命令将名为1G.test1GB : fallocate -l 1G 1G.test Copy 结论 本教程,您学习了使用各种命令和重定向从命令行Linux

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生物信息Python 01 | 从零开始处理基因

1、通过网站进入 NCBI ,可以看到它子库,其 Gene 就是我们一般下载基因库,接下来,后面输入框输入 oct4 并点击 Search。 2、可以看到该基因不同物种和实验所测得相同基因,我们选择其智人POU5F1基因。 值得注意是 POU5F1 是 Oct4 基因别名,本质上指基因 ? 3、向下滚动,直到看到下图所示 FASTA 链接,点击进入。 ? 4、页面就可以看到通过测技术所得到DNA。 ? 5、通过下步骤我们可以得到该基因 fasta 格式 ? 1、进入main.py,我们先把读取出来看看,到底是怎样结果 with open('res/sequence1.fasta') as file: for line in file: print (line) 2、可以看到Fasta格式开始于一标识符>,然后是一行描述,下面是,直到下一>,表示下一条 这些字符串看起来和下载 Fasta 页面显示差不

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    通过简单数据熟悉Linux下生物信息学各种操作

    目前也已有很工具用来切除接头和低质量碱基,比SOAPnuke、cutadapt、untrimmed等不下十,但这其比较方便好用是Trimmomatic(也是一java程)、sickle 不是挖掉read这部分低质量,而是像切菜一样,直接从低质量区域开始把这条read后面所有其它碱基全!部!剁!掉!否则就是人为改变实际基因组情况。 8.3为trimmaticadaptor软连接 ln -s ~/src/Trimmomatic-0.39/adapters/TruSeq3-PE.fa ln -s ~/src/Trimmomatic search type 9.3 make一blast 数据库 Ebola病毒基因组,因为index时候会产生很,所以立一夹,命名为refs 因为reference可能 19:10 KM233090.fa.nin -rw-r--r-- 1 ucco staff 4.6K 6 23 19:10 KM233090.fa.nsq 9.4立一query head

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    都说lncRNA只有部分具有polyA尾结构,请证明

    通常大家提到转录组测,指是mRNA-seq,库构实验阶段我们有两选项: 去除rRNA 富集polyA 因为真核生物mRNA都是有polyA尾巴结构,示意图下: ? 不有polyA尾巴 6.部分也会翻译小肽段 既然都说lncRNA只有部分具有polyA尾结构,我这里出一学徒作业,希望大家可以下载人和鼠gtf,以及转录本fasta,自己去探索一下: gtf记录了基因,是蛋白编码基因是lncRNA呢? 、转录本分布 04: 同样行合并 05: 根据GTF画基因转录本结构 06: 下载最新版KEGG信息,并且解析好 07: 写超几分布检验 08: ID转换 09: R语言爬虫 10 : R语言shiny 11: 用Biostrings来处理fasta 12: 根据指定染色体及坐标得到 13: JSON 数据格式化 14: fasta 数据处理

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    Pyfastx:一快速随机读取基因组数据Python模块

    接口同时满足 FASTA/Q 读写需求 轻量级、内存节约 随机访问压缩 FASTA/Q 逐条迭代读取 FASTA 计算 FASTA N50 和 L50 计算 GC 量和核酸组成 计算反向互补 良好兼容性,支持分析非标准 FASTA 支持 FASTQ 碱基质量值转换 提供命令行接口用于拆分 FASTA/Q 功能很,覆盖了平时操作常见需求。 Pyfastx 内部功能模块,比: FASTX 接口,为迭代 Fasta/q 提供统一接口 FASTA 接口,迭代或随机访问 Fasta FASTQ 接口 ,迭代或随机访问 Fastq /test.fa.gz contains 211 seqs FASTA 迭代 Fasta 每条最重要就是名称和信息了,这两信息可以方便地通过迭代返回。 类 FASTA 对象有许属性和方法可供使用,计算 GC 量、计算 N50/L50、提取任意等。

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    新冠参考基因组构

    背景 目前新冠病毒基因组拼接主要采用与参考比对,生成一致性方法。所以,参考就非常重要,那么参考而来,参考是否准备,遇到新物种参考? 测数据样本来自于一 41 岁男性患者,测为宏基因组测,里面除了新冠病毒,宿主人基因组之外,还括其他一些微生物。 NCBI blast 数据库进行比对,验证来自于种物种,这里注意,由于当前最新数据库已经新冠病毒数据库,因此,需要比对 2019 年 12 月之前数据库,或者直接与 SARS 进行比对 是否已经是完整基因组,拼接结果是否还其他冠状病毒是否连接错误,测位点是否正确? 对于尾部 A 问题,果 PCR 产物可以比对到 NC_045512 尾部 A,则可以证明基因组该段区域。

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    手把手教你“破译”武汉新型冠状病毒(一天完成期刊《生物信息学》工作)

    就根据高教授ResearchGate上公开章(以下简称“章”),看一看此做了什么工作,得到这些结果,并顺便根据此之思想“发现”一些武汉新型冠状病毒基因信息。 图1A展示是不同病毒“Nankai CDS”,作者称此区域一段22bp互补回,实际上可以看到,部分碱基点突变后此区域并不“回”;图1B展示是不同病毒CDS区去除图1A8-11bp 2.2 构进化树 作者此描述: 进化树构使用 13 条去除可变区 Nankai CDS 简单说就是使用各ORF 3 CDS区进行局部比对,构了一进化树,并称之为: 当前大部分冠状病毒基因组研究都是简单使用全基因组或某病毒结构基因 这里,我从所有符合条手动选出了所说10条(未添加此次新型冠状病毒),使用blast提供Blast Tree View查看进化树,结果图3所示。与图1B基本一致。 ? 高教授这篇章槽点实,不过此方法都很经典,比这篇“教程”用到互补回筛选、六框翻译等,倒是可以作为生物信息学课程实践内容。

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    数据组装常用工具

    DBG图edge覆盖度定义为该edge对应k-merreads数目,一条contig也即一条path覆盖度则为所有edge覆盖度均值。 配置位置信息以及其他信息 -o:输出名前缀 -K:kmer大小,最小13、最大63/127奇数 -p:程运行使用核数 -a:初始内存:避免内存再分配,单位为G -d:kmer **/fasta_read_single.fa #单向测得到fasta格式 p=/path/**LIBNAMEA**/pairs_in_one_file.fa #双向测得到fasta _2.fq screen.clean.fa 其参数--paired为当双末端测数据,--merge为当双末端测,--filter表示过滤有Nreads。 --num_threads 20 --min_contig 300 & 其参数下所示: -o,--out:结果输出路径 -r,--read:输入数据,fasta格式 (reads长度<=500

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    HiC-Pro实战详解

    酶切图谱 通过软自带脚本可以产生基因组对应酶切图谱,输入内切酶名称或者酶切位点都可以,用法下 digest_genome.py -r A^AGCTT -o mm9_hindiii.bed 参考基因组索引 软采用bowtie2将reads比对到参考基因组上,所以需要对基因组fasta立索引,用法下 bowtie2-build hg19.fasta hg19 3. 染色体长度 从UCSC下载染色体长度,或者自己根据fasta统计长度都可以,该内容下 chr1 249250621 chr2 243199373 chr3 198022430 ── dixon_2M_2 ├── SRR400264_01_R1.fastq.gz └── SRR400264_01_R2.fastq.gz 每样本一夹,下面是对应双端测 -2.11.1/test_data/ `-- tmp 其hic_results目录下是最终结果,了不同分辨率下hi-c图谱和质控图表。

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    病原微生物扩增子数据分析实战(三):vsearch软鉴定物种组成

    经过质量控制,测数据已经不非生物异常了,下面我们用vsearch[1]软完全后续分析。 fasta 结果每条一行显示字符数,默认是 80,0 表示不做限制; 2.降噪(denoise) 按 97%相似度对进行聚类曾经是扩增子分析金标准,但这有一问题,就是物种只能鉴定到属或种 fasta ; --centroids,fasta 结果每一聚类种子; --consout,fasta 结果每一聚类一致性; --minsize,降噪最低丰度要求 ,限定 fasta 结果每条一行显示字符数,默认是 80,0 表示不做限制; --clusterout_sort,结果默认是按其输入,设定该参数则是按照降噪后丰度排结果名称后面添加丰度信息; --fasta_width,限定 fasta 结果每条一行显示字符数,默认是 80,0 表示不做限制; 4. OTU 表 OTU(operational

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    基于Salmon转录组定量流程

    其优势是: 定量时考虑到不同样品基因长度改变(比不同isoform使用) 速度快、需要计算资源和存储资源小 敏感性高,不会丢弃匹配到基因同源区域reads 可以直接校正GC-bias 自动判断库类型 gffread GRCh38.gtf -g GRCh38.fa -w GRCh38.transcript.fa.tmp # gffread生成fasta同时基因名字和转录本名字 grep '>' GRCh38.transcript.fa.tmp | head # 去掉空格后面字符串,保证cDNAfasta名字简洁,不然后续会出错 cut -f 1 -d ' ' GRCh38 fastq-dump -v --split-3 --gzip SRR1039521 rename "SRR1039521" "trt_N061011" SRR1039521* # -p: 表示若待夹已存则跳过 ;若不存,则;也可用于夹 # man mkdir 可查看详细帮助 mkdir -p trt_N061011 # -l: 自动判断库类型,尤其适用于链特异性库 # The library

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    lncRNA组装流程介绍之seqtk

    咱们《生信技能树》B站有一lncRNA数据分析实战,缺乏配套笔记,所以我们安排了100lncRNA组装案例献分享,以及这流程会用到100实战笔记教程! 下面是100lncRNA组装流程笔记教程 seqtk生信届被誉为处理瑞士军刀,其出自生信大神李恒之手,李恒是SAMtools、BWA、MAQ等著名生信软核心作者。 seqtk基于C语言编写,运行速度极快,极大提高工作效率。seqtk日常处理括,比:fq转换为fa,格式化,截取,随机抽取等。 -s100 Sample_R1.fq.gz 10000 # 可直接对压缩进行随机提取,提取R1和R2两时候,需要-s值一致,才能使提取id号对应。 3. subseq 提取 # 根据输入bed信息,将固定区域提取出来: seqtk subseq in.fa reg.bed > out.fa # 根据输入name list,提取相应名称

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    AutoTax | 基于全长 16S 测数据特定环境菌群注释数据库

    接下来将 SILVA 比对输出加载到 R ,并数据框,其 FL-ASV 编号、同一性百分比和最近亲属 SILVA 分类法。 物种级别分类则根据与模式菌株比对结果获得,物种参考物种级别阈值内,则不提供分类注释。 输出是一 UCLUST 格式本。 六 UCLUST 输出(种到门级)被加载到 R ,每都被转换成一数据框。 两分类注释合并也可能会导致一分类单元有父分类情况(例,来自同一物种可能附属于属)。这些情况下,分类群具有最低 ASV 编号 FL-ASV 分类将被分配给所有成员。 可 output/ 看到所有输出结果,位于 temp/。 一些注意点 流程依赖 usearch 并非免费,所以不 docker 镜像

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    生物信息基础:基因组读写(pysam)

    Pysam[1]是一 Python 模块,它打了高通量测库htslib[2] C-API,可用于读写基因组相关 Fasta/Fastq,SAM/BAM/CRAM,VCF 等。 import pysam # 构FastaFile对象,随机访问需要先faidx,没有这里会自动faidx fa = pysam.FastaFile("ex1.fa") # Fasta 数量,结果是一整数 print("number of reference sequences: %d" % fa.nreferences) # Fasta名称,结果是一表 print("names of reference sequences: " + ",".join(fa.references)) # Fasta长度,结果是一表 print("lengths 写后面 Pysam 作为一轮子读写基因组相关很好用,可以替代 Biopython 这部分功能。。

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    scRNA-seq数据处理—格式小结

    然而,使用独特分子标识符(UMI)protocol 通常带有细胞和UMI barcode 和 adapters 但没有任转录read。 通常它们不会基因组ERCC,因此BAM / CRAM不会比对ERCC read。 less'和'more'可用于检查命令行。通过使用“|”将samtools视图输出到这些命令,而不必保存每副本。 NCBI往往更严格,仅括高置信度基因注释。而UCSC使用不同标准基因组注释。 果您实验系统非标准,则必须将这些添加到基因组fasta和gtf以量化它们表达。 没有标准化方法来做到这一点。以下是我们自定义perl脚本,用于为ERCCgtf和fasta,可以将其附加到基因组

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    生物信息Python 02 | 用biopython解析

    上一篇章生物信息Python 01 | 从零开始处理基因自己造轮子实现了基础操作,但是Python世界里,一项工作只要重复次数了,那么一定就会有大神来开发相应来解决,这名就是 3.2 直接用安装安装 二、Biopython 基础用法 1 读取常见格式(fasta,gb) from Bio import SeqIO # 读取 Fasta 格式 fa_seq = SeqIO.read("res/sequence1.fasta", "fasta") # print fa_seq # 读取 fasta 格式 for fa in SeqIO.parse ("res/multi.fasta", "fasta"): print (fa.seq) # 一所有 seqs = [fa.seq for fa in SeqIO.parse ("res/sequence1.gb", "genbank") print (gb_seq) 2 浏览 fasta 内容 from Bio import SeqIO # 读取 Fasta

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    用 Python 玩转常用生物

    ,gb) from Bio import SeqIO # 读取 Fasta 格式 fa_seq = SeqIO.read("res/sequence1.fasta", "fasta") # print fa_seq # 读取 fasta 格式 for fa in SeqIO.parse("res/multi.fasta", "fasta"): print ( fa.seq) # 一所有 seqs = [fa.seq for fa in SeqIO.parse("res/multi.fasta", "fasta")] print (seqs ", "fasta") # =====获取详细信息===== # 提取基因ID,name # Fasta 名所第一词被作为 id 和 name print ("id: ", fa_seq.id (gb_seq) # =====获取详细信息===== # 提取基因ID,name # gbfasta更加详细信息,下面分别是 id 和 name print ("id:

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    生物信息学算法之Python实现|Rosalind刷题笔记:005 GC量计算

    DNA GC 量是指'G'和'C'所占百分比。 一条 DNA 很容易表示,但是果有条 DNA 一起,则每条必须被标记,通常做法是保存为 FASTA 格式这种格式名称占一行,名称最前面是一大于符号‘>’开头,名称后面可以跟一系说明;信息从名称下一行开始,直到遇到下一以‘>’开头名称为止。 Fasta 格式可参考下面示例数据。 给定:一 Fasta 。 需得:GC 量最高名称及其 GC 量(各占一行行输出)。 (s) def max_gc_content(infasta): dna = {} with pysam.FastxFile(infasta) as fh: for r ,并将其放入字典;详细用法见:基因组读写(pysam) max 函数使用,特别是为其构造一 key 函数并传入,这是解本题关键,GC 量本身是很容易理解

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    python脚本:nexus比对格式批量转化为fasta格式

    果是单可以借助alter这线工具来完成。 果需要转化,可以借助pythondendropy这模块,然后写python脚本完成批量转化。 今天有人发邮问批量转化nexus格式为fasta格式。 果是单可以借助alter这线工具来完成。 果需要转化,可以借助pythondendropy这模块,然后写python脚本完成批量转化。 今天有人发邮问批量转化nexus格式为fasta格式。 果需要转化,可以借助pythondendropy这模块,然后写python脚本完成批量转化。 今天有人发邮问批量转化nexus格式为fasta格式。

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