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R语言ggtree+msa可视化进化树+多序列比对的结果

这两天看用vcf文件做单倍型网络的内容，找到了一篇plos one上的论文 论文题目是 A workflow with R: Phylogenetic analyses and visualizations...using mitochondrial cytochrome b gene sequences image.png 论文提供了完整的R语言代码和示例数据 里面一小部分内容是关于进化树的可视化展示并且关联多序列比对的结果的...记录下这个代码 我自己的数据是vcf文件，论文中提供的fasta格式的文件 读取vcf文件 library(vcfR) vcf.example<-read.vcfR("popgenome/KiwifruitPathogenFiltered.recode.vcf...序列内容 这里使用到的是msa这个R包 首先是安装 BiocManager::install("msa") library(msa) help(package="msa") 可视化展示 ggtree...这个包是第一次接触，还没有学会其中函数的用法，先知道有这个功能，等到用到的时候再来学习吧

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跟着Nature Ecology&Evolution学作图:R语言ggmsa包展示多序列比对结果

我没有在论文中找到对应的图，只是github的链接里有数据和代码 论文中国提供的代码 library(stringr) library(seqinr) library(msa) library(Biostrings...# plot alignment msa::msaPrettyPrint( ali, askForOverwrite=FALSE, shadingMode = "functional...msa这个R包 读取多序列比对的数据使用的是Biostrings这个R包 上面的代码是写了一个简单的循环，做了四个数据的图，我试着做其中一个图，但是遇到了报错 Error in texi2dvi(texfile...R语言里做多序列比对的图还有更好的选择使用 ggmsa 这个R包 安装 devtools::install_github("YuLab-SMU/ggmsa") 这里R语言必须是4.1以上的 输入数据是比对好的...fasta文件的路径 作图代码 library(ggmsa) faifasta" pdf

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    AI+Science：基于飞桨的AlphaFold2，带你入门蛋白质结构预测

    通过中心法则不难看出，如果把DNA比喻为进行工业生产的设计蓝图，那么蛋白质就像实现这个蓝图的工具，所以说蛋白质是一切生命活动的基础，它几乎参与了所有的生物学过程，如遗传、发育、繁殖等等。...在2020年的CASP 14上，谷歌DeepMind团队的AlphaFold2以惊人的92.4分登顶第一[1]，这一结果也被认为是基本解决了“困扰了生物学家50年”的问题，获得重大突破。...92.4分，指的是对竞赛目标蛋白的预测精度GDT_TS分数达到92.4，一般认为该分数超过90分，基本可以替代实验方式啦，这也意味着AlphaFold2预测的结果与实验得到的蛋白质结构基本一致。...另外，（基于飞桨框架的AF2还依赖于两个只能通过conda安装的 工具包：openmm==7.5.1和 pdbfixer。...运行基于飞桨框架的AF2进行推理 要使用DeepMind已经训练好的参数对一个序列或多个序列进行推理，运行例如: fasta_file="target.fasta" # path to the target

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    Clustal Omega—广泛使用的多序列比对工具

    工欲善其事必先利其器 Clustal Omega Clustal Omega 是一款用于蛋白质和 DNA/RNA 的通用多序列比对（Multiple Sequence Alignment, MSA）工具...长序列处理：对超长序列（如基因组级别）的比对效果可能不如专门工具（如 MUMmer、LAST）。...（默认输出到标准输出） -outfmt #设置输出文件格式 {a2m=fa[sta],clu[stal],msf,phy[lip],selex,st[ockholm],vie[nna]} --output-order...：代表这一列残基的分子大小及亲疏水性被一定程度上保留了，但是有替换发生在不相似的残基间，也即这一列的 输出文件格式有多种可选： 标准的Clustal格式 FASTA格式 下一步建树所需的Phylip格式...网页端clustal 任务运行 运行结束 Clustal格式的结果文件 结果文件 在结果可视化界面，可以直接发送到MView 可视化查看结果 提交任务 Mview结果 参考： https://www.icourse163

    2.8K10

    蛋白质结构预测：从AlphaFold到未来的计算生物学革命

    ，通过多序列比对（MSA）、注意力机制与几何约束，将进化信息与结构知识高效融合，实现从序列到结构的跃迁。...站在工程视角，我更关心每一条数据管线的稳定性、每一个特征模块的可复用性，以及如何在资源受限的前提下保证实验的可重复。...为此，本文不仅会展示从序列到结构的完整流程，还将强调模块化、约束化与可解释化的三大原则：模块化让复杂问题可被拆解，约束化让预测结果尊重几何与物理常识，可解释化则为每一个关键决策提供可视证据。...# contact_map.py# 目的：从FASTA序列和简化特征估计残基-残基接触概率# 说明：示例为教学用途，未依赖MSA；实际工程建议加入协变信息import numpy as npAA = "..._ij 为校正后或先验距离，R(Θ) 为正则项（例如平滑或框架一致性），λ 为权衡系数。

    28610

    使用Clustal进行多序列比对

    软件的基本用法如下： clustalo -i seq.fasta > align.fa -i指定输入的序列文件，默认输出结果打印在屏幕上，可以重定向到指定文件中。...该软件支持多种格式的输出 fasta clustal msf phylip selex stockholm vienna 默认输出格式为fasta, 可以通过--outfmt参数指定输出文件的格式。...如果不习惯命令行的操作方式，也有在线服务可以使用。EBI提供的在线服务网址如下 https://www.ebi.ac.uk/Tools/msa/clustalo/ ?...在输出结果中，还提供了颜色标记，进化树可视化等功能。 ? 通过Mview可视化多序列比对结果，示意如下 ? 也支持导出到Jalview软件中进行可视化。...通过Phylogenetic Tree可以查看进化树的结果，默认采用NJ法建树，示意如下 ?

    5.8K20

    Meta AI在Science正刊发表的蛋白质结构预测模型ESMFold运行经验分享

    ESMFold通过预训练的语言模型捕捉序列中的进化与结构关联性，结合几何优化模块生成高精度原子坐标，显著降低了传统方法对多重序列比对（MSA）和模板依赖的计算成本。...传统方法依赖计算密集的MSA检索与同源模板匹配，而ESMFold通过自监督学习提取序列深层语义特征，直接建模残基间距离与角度分布，大幅降低计算成本。...此外，其推理能力支持大规模突变效应模拟（如酶活性位点优化）与结构组学研究。...关键技术优化计算效率提升：舍弃传统MSA检索，仅依赖单序列输入；几何解码模块采用低秩近似与稀疏注意力，单GPU推理时间缩短至数分钟（如400残基蛋白约2分钟）。...成功推理再次执行esm-fold -i test.fasta -o ./5. 参考文献Lin, Z., Akin, H., Rao, R. et al.

    67610

    使用Spring Boot日志框架在已有的微服务代码中添加日志功能

    由于我们的微服务代码是基于Spring Boot开发的，那么问题就转换为如何在Spring Boot应用程序中输出相应的日志。...这样一来，我们最终要解决的问题就非常清楚了，那就是如何在Spring Boot中添加日志框架。...表示应用程序的指定包（demo.msa是包名）。...以上配置可以理解为，整个应用程序的日志输出到ERROR级别，除了demo.msa包中的日志输出到DEBUG级别。这是一种“先禁止所有，再允许个别”的配置方法，这种配置方法在很多技术中都应用过。...在loggers中，我们先后添加了两段配置，第一段的root表示将所有包中的日志输出到ERROR级别，第二段的logger表示将指定包demo.msa中的日志输出到DEBUG级别。

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    （宏）基因组编码基因预测

    基因的从头预测方法依据人们对已知基因结构特征的认识，如启动子区的TATA box、密码子偏好性等，采用统计学方法，如隐马尔可夫模型、决策树方法、神经网络分析法等，对基因组作基因预测。...如果没有合适的矩阵模型，需要使用该物种或近缘物种的编码序列与非编码序列利用软件包里的mkmat命令创建一个新矩阵，要么使用一个近缘物种的矩阵。...必需参数： -m 物种矩阵模型，可以是宏基因组，一般为自带的MetaGeneMark_v1.mod 选项参数： -o 输出结果文件的文件名全名，默认为fasta文件名加.lst -f 输出结果格式...，可选L（LST）和G（GFF），默认为L -a 输出预测基因的蛋白质序列（默认输出到总结果文件） -d 输出预测基因的核酸序列（默认输出到总结果文件） -A 预测基因蛋白质序列单独输出到文件的文件名...序列的一个最佳预测 -r 确定是否使用核糖体绑定位点（RBS）模型来预测基因的开始。

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    PRGdb：植物R基因数据库

    作为PRGdb背后植物抗性基因的自动标注和预测工具，DRAGO3的准确性和灵敏度都得到了提高，预测结果更加的可靠。...使用hmmsearch(hmmer工具;http://hmmer.org/)对比最初的FASTA文件，以测试它们是否确实对抗性域预测有用。...从每个抗性等级的MSA中提取最保守的区域构建209个HMMs。...在这些研究中，不同的植物物种受到各种病原体的挑战，如细菌、真菌、昆虫和病毒。水稻、小麦、葡萄和拟南芥的DEGs列表从著作中检索。...除这之外新的数据库还进行了新注释，随着三个新的抗性类别LYK, LECRK和LYP的加入，PRGdb 4.0包括了植物中七个典型的抗性蛋白类别，并且能够预测超出这些已建立的类别的结构域组合。

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    Colab中使用AlphaFold2

    Colab是谷歌免费提供的一个计算环境，一个类似于JupyterLab的环境。用户可以在上面下载软件包、各种库，运行自己的代码。...填写蛋白质序列，进行multiple sequence alignment（MSA）。 用AlphaFold预测蛋白质3D结构。（五个模型） 观察预测结果，下载预测结构。...首先填写想要折叠的蛋白质序列，如果您在测试它的精准性，可以从PBD网站下载fasta文件，把序列粘贴到sequence这一行。...要留意pipine的最新进展。 AlphaFold官方版本需要下载2TB左右的蛋白质数据库，这个数据库是用来进行MSA计算的。我们也可采用其他的在线MSA运算。...如果没有MSA计算，AlphaFold的预测结果很差。AlphaFold更像一个同源建模的辅助程序，它能做到的事同源建模也许能实现。

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    使用python的streamlit模块搭建一个简易的网页版blast

    python io https://docs.python.org/3/library/io.html io.StringIO 主要作用 python subprocess 调用blastn，blastn输出结果不保存到文件里...，而是输出到屏幕，输出到屏幕的内容需要用io.StringIO转化一下才能被NCBIXML解析 https://janakiev.com/blog/python-shell-commands/ 这个链接主要介绍的是...python subprocess 调用blastn，blastn输出结果不保存到文件里，而是输出到屏幕 ，然后如何将输出到屏幕的内容保存到一个python 对象里 https://stackabuse.com.../the-python-tempfile-module/ 这个链接主要介绍了如何生成临时文件（用于存储用户上传的fasta文件） https://stackoverflow.com/questions/...tmp.name) # tmp.write(bytes(abc,'utf-8')) # tmp.seek(0) # with open(tmp.name,'r'

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