pip install biopython pip install pandas 查看脚本参数 python Fasta_sort_renames.py -h 实战演练 # 只对fasta文件中的序列进行命令...python Fasta_sort_renames.py -a NC_001357.1.fna -p scoffold -s F -a rename_fasta.fna # 对fasta文件中序列根据序列长短进行排序...，并对排序后的文件进行重命名 python Fasta_sort_renames.py -a NC_001357.1.fna -p scoffold -s T -a rename_fasta.fna
在我们进行GWAS分析时，经常会使用到PLINK软件，对于新手来说可能掌握起来比较困难，所以首先我将和大家分享PLINK文件的基本格式。...我在这里讲到的PLINK文件主要有三类，即bed，bim和fam文件。...文件bed主要是存储等位基因信息，它开头前三个字节永远是0x6c, 0x1b, 和0x01，接下来就是V组N/4个字节的序列，这里V是指遗传变异的个数，N是指样本数，假如N无法被4整除，那么将N/4的结果取整后加...对应就是GG（从后往前数），样本2的基因型11对应就是AA, 样本3的基因型缺失，样本4基因型11对应AA，第五个字节0x0f 的二进制值为00001111，那么样本5的基因型11对应AA，样本6基因型...讲完bed文件后，bim文件应该非常好理解了，这里bim文件是一个没有题头的文本文件，每一行代表一个遗传变异，共计有6列，其信息如下： （1） 第一行：染色体编号(通常用整数标记，如22表示第22条染色体
在分析的过程中还会有众多中间文件的生成，如bed、bed12、sam、bam、wig、bigwig、bedgraph等，生成后我们一般会查看下内容了解文件每一列的含义，以此来决定需要提取哪些有用信息列来进行下一步分析...基因组注释文件gff和gtf gff全称General featureformat，主要是用来注释基因组。gtf全称Gene transfer format，主要是用来对基因进行注释。...文件 分析过程中的bed文件一般代表区域信息，如表示Peak位置的bed文件，表示基因注释的bed12文件。...表示基因注释时，gtf/gff和bed文件的区别 1）gtf/gff文件一行表示一个exon/CDS等子区域，多行联合表示一个gene；bed文件一行表示一个gene； 2）gtf文件中碱基位置定位方式是...参考序列染色体编号； # 4. 5′端起始位置； # 5. MAPQ：mapping quality，描述比对的质量，数字越大，特异性越高； # 6.
如果对参考基因组上⾯的各个区段标记它们的性质，⽐如哪些区域是外显⼦，内含⼦， UTR等等，这就是gtf/gff格式。...也就计算出错误率啦，就便于我们进行质控。每一个碱基都有一个质量评分，所以第2行和第4行的位数是相同的。 ? 2.fasta文件 FASTA格式是一种用于表示核苷酸序列或多肽序列的文本格式。...我之前在TCGA数据库差异分析的文章中，也是通过gtf文件进行ID转换的。 ? ? GFF全称为general feature format，这种格式主要是用来注释基因组。...chromStart- 染色体或支架中特征的起始位置，染色体中的第一个碱基编号为0。 chromEnd- 染色体或支架中特征的结束位置。所述 chromEnd碱没有包括在特征的显示。...BED文件与GFF文件的区别与联系： 联系 ➢染色体或Contig的ID或编号 ➢ DNA的正负链信息 ➢起始和终止位置数值 区别 ➢ BED：起始坐标为0，结束坐标至少是1 ➢ GFF：起始坐标为1
如果对参考基因组上⾯的各个区段标记它们的性质，⽐如哪些区域是外显⼦，内含⼦， UTR等等，这就是gtf/gff格式。...也就计算出错误率啦，就便于我们进行质控。每一个碱基都有一个质量评分，所以第2行和第4行的位数是相同的。 2.fasta文件 FASTA格式是一种用于表示核苷酸序列或多肽序列的文本格式。...我之前在TCGA数据库差异分析的文章中，也是通过gtf文件进行ID转换的。 GFF全称为general feature format，这种格式主要是用来注释基因组。...chromStart- 染色体或支架中特征的起始位置，染色体中的第一个碱基编号为0。 chromEnd- 染色体或支架中特征的结束位置。所述 chromEnd碱没有包括在特征的显示。...BED文件与GFF文件的区别与联系： 联系 ➢染色体或Contig的ID或编号 ➢ DNA的正负链信息 ➢起始和终止位置数值 区别 ➢ BED：起始坐标为0，结束坐标至少是1 ➢ GFF：起始坐标为1
碱基对的坐标信息 ?...BED/BIM/FAM文件 BED文件结构主要是二进制文件，它的具体内容我们估计不好看，就以网页的数据为例，给大家看下长啥样子： ?...以上就是GWAS主要的文件结构，在R语言中还有另外一个结构就是GDS结构，此结构由R包gdsfmt进行创建编辑。今天我们主要讲下在包SNPRelate中如何实现这些数据结构之间的转化。...文件 通过以上函数的转化，我们就可以利用在R包或者相关软件中算法进行下面的相关性计算分析。...比如R中的GWASTools中的assoRegression函数就可以利用GDS文件进行相关性分析。 欢迎大家学习交流！
在参考基因组和基因注释文件一文中有详细介绍如何在Ensembel数据库中获取参考基因组和基因注释文件。（点击蓝字即可阅读） 生信分析中，想要找到感兴趣基因的转录因子结合位点，该怎么做呢？ 1....文件准备 首先需要准备以下3个文件，后面两个文件可以在ensembl网站中下载： 感兴趣基因的名称列表（1列基因名即可） 基因组中各基因位置信息列表（6列的bed文件） 基因组中各转录因子结合位点信息列表...选择数据库后，点击Filters对数据进行筛选，如果是对全基因组进行分析可不用筛选, 略过不填。 ? 4....将上述下载的两个文件分别命名为 GRCh38.gene.bed和 GRCh38.TFmotif_binding.bed ，在Shell中查看一下： 基因组中每个基因所在的染色体、位置和链的信息，以及对应的...ENSG编号和Gene symbol。
细线内含子区域，空白—基因间隙； 6.列出 Track names，即导入的比对结果名称； 7.属性面板； 2.2 结果界面说明 (1) 处可手动输入想要察看的染色体/contigs/scaffolds编号...bases> 来显示；比对的reads长条也可通过成对的形式显示； (4) 处鼠标停留时会显示此处碱基统计信息，例如在此处显示为红蓝色，红色是T，蓝色是C，红色方块大于蓝色，表示所有比对到这一位置的序列中这一位点碱基是...察看序列比对结果 1.可通过 View >>Preferences >>Alignments 面板设置相关参数; 2.在 Track 区不进行 Color alignments by 的情况下，alignments...察看可变剪切情况 1.Loaded junctions data in the standard .bed format (例如TopHat’s “junctions.bed”等输出文件)； 1234567...|-- accepted_hits.bam|-- accepted_hits.bam.bai|-- deletions.bed|-- insertions.bed|-- junctions.bed|-
关键词：bed; sort; cmp; key; alpha-numeric 问题 在处理NGS数据时，经常要对BED文件进行排序。假设BED文件长这样，分隔符是’\t’： ?...我们要想按照数值大小进行排序，正确的做法是要给sort加上”-n”选项。 ? 这样就会得到预期的结果了。 第二个子问题 如何对染色体编号进行排序呢？用上面的”-n”选项可以吗？...最初的问题 有了两个子问题的答案，让我们回到文章开始的问题：如何对BED文件进行排序？我们给出如下命令： ? 其中-k选项是指定第几列。...这样的话文章开头提到的那个BED示例文件经过排序后就会变成 ? 这样问题就得到了圆满解决！ Python版本 这里我们也分享一种Python对BED文件进行排序的方法。...简单起见，假设我们只对BED文件的第一列（染色体编号）进行排序。代码如下： ? 上面的代码其实只是利用了Python中的sorted函数，该函数原型是： ? 其中： ?
DBDB可以在服务器崩溃或者发生错误的情况下保存数据，并且也避免了所有数据都保存在内存中，因此它可以存储比服务器内存更多的数据。 DBDB解决的三个问题 如果您的文件系统空间不足，会发生什么情况？...DBDB中的数据更新具有原子性和持久性。但是DBDB不提供一致性保证，因为它没有对存储的数据施加限制。同样的，隔离性也没有实现。...俯瞰DBDB DBDB分为逻辑层（数据结构：二叉树），物理层（如何在磁盘上存储数据）以及接口API（key值与value值的具体内容）几层。...LogicalBase为数据更新提供了接口（如get，set和commit），并且对锁进行管理和回收内部节点引用。...BinaryNodeRef是一个特殊的ValueRef，它知道如何对BinaryNode进行序列化和反序列化。 physical.py：定义了物理层。
将收集到的所有非编码RNA以gtf和bed格式进行记录，通过compare合并相同转录本，去冗余，对去冗余只有的转录本和基因赋予NONCODE的ID; 然后利用CNCI预测其蛋白编码潜能，只保留CNCI...NONCODE数据库的转录本ID以NON开头，后面三个字母代表物种，比如human对应HSA, 接下来的T代表转录本，后面的数字编号用于区分不同转录本; 对于每个转录本，给出了染色体位置，外显子个数，长度...点击每个转录本ID, 可以查看详细信息，除了序列等基本信息外，还包括以下两种信息 1. 表达谱 ? 2. 二级结构 ?...只需要上传转录本对应的GTF文件或者BED文件就可以了。...对于所有物种的lncRNA, 提供了fasta和bed两种格式供下载，对于常见的human, mouse, rat, 还提供了gtf格式的文件。
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。...import pysam # 构建FastaFile对象，随机访问需要先创建faidx，没有的话在这里会自动创建faidx fa = pysam.FastaFile("ex1.fa") # Fasta文件中序列的数量...，结果是一个整数 print("number of reference sequences: %d" % fa.nreferences) # Fasta文件中序列的名称，结果是一个列表 print("...names of reference sequences: " + ",".join(fa.references)) # Fasta文件中序列的长度，结果是一个列表 print("lengths of...Tabix files 对于 TAB 键分隔的基因组位置文件（BED, SAM, GFF, VCF），可用tabix软件创建索引，然后随机访问。
多样的输出格式：MACS3 生成多种格式的输出文件，包括标准峰值文件（如 BED 格式）、统计报告和用于可视化的 bedGraph 或 bigWig 文件，方便后续的分析和展示。...可以同时指定多个文件，如 `-t A B C`，MACS3 会将这些文件中的数据合并处理。 -c #对照组文件，通常是背景或对照样本的数据文件。...pileup NAME_peaks.narrowPeak 和 NAME_peaks.broadPeak NAME_peaks.narrowPeak 文件是BED6+4格式，可直接加载到UCSC基因组浏览器中查看...那么在narrowPeak文件中这个偏移量会被记录为 50 NAME_peaks.narrowPeak NAME_peaks.broadPeak 是 BED6+3格式，与 NAME_peaks.narrowPeak...Data Value（数据值） 对于 NAME_treat_pileup.bdg 文件，这一列通常表示处理样本中每个基因组位置的 pileup 信号强度，这个信号通常会根据 --scale-to 选项进行归一化处理
从ucsc.hg19.gtf中列数据中生成的bed文件ucsc.hg19.gtf.interval_list 使用gatk IntervalToBed工具从ucsc.hg19.gtf.bed...refs.gtf /opt/ref/RNA/ucsc.hg19.gtf 文件 refs.bed /opt/ref/RNA/ucsc.hg19.gtf.bed 文件 refs.interval /opt....vcf 文件 注意：refs文件中的基因组参考序列和gtf文件以及几个vcf文件必须为同一版本，参考序列和相应的GTF文件必须为同一个网站的同一个版本，否则分析过程中会出现各种错误。...很多文章推荐使用ensembl的版本，本文使用的是ucsc.hg19版本，因为之前ref文件和参考序列已经有了，只是增加了一个GTF文件，是从ucsc网站生成下载的，链接为：http://genome.ucsc.edu...可以看到，GATK的工具一如既往的慢，HaplotypeCaller这一步通过拆分interval并行分析，最后合并vcf，速度从1个小时以上降到了9分钟。
了解相关参数： 输入文件参数： -t:实验组，IP的数据文件 c: 对照组 f：指定输入文件的格式，默认是自动检测输入数据是什么格式，支持bam,sam,bed等 g:有效基因组大小，由于基因组序列的重复性...示例： 想找富集剪切位点，如DNAse-seq，所有5'端的序列reads应该从两个方向延伸，如果想设置移动的窗口是200bp，参数设置如下： --nomodel --shift -100 --extsize...200 对nucleosome-seq数据，用核小体大小的一半进行extsize,所以参数设置如下： --nomodel --shift 37 --extsize 73 --call-summits...narrowPeak文件 和xls文件信息类似 summits.bed文件 包含峰的位置信息和-log10pvalue bdg文件 bdg文件适合导入UCSC或IGV进行谱图可视化，或者转换为bigwig...格式再进行可视化。
Normal数据生成Normal fastq代码如下：根据参考序列，bed文件，设置测序深度、读长等参数生成随机fastq文件和 samtools faidx /opt/ref/hg38/hg38.fa...，测序深度depth,读长length，bed文件生成Tumor-Normal中的Normal文件 """ def __init__(self): '''...或者 python FastqGenerator.py [OPTION]') print(''' 根据输入参考序列Fasta格式文件、bed文件、depth测序深度...、len序列长度、输出路径及文件前缀生成模拟的fastq文件 Example: FastqGenerator.py -r hg38.fa -b langcancer.bed....fa或.fasta') print('-b, --bed=\t获取序列范围文件 .bed') print('-d, --depth=\t生成文件的测序深度')
本文用到的环境变量（目录/程序/文件/数值/字符）reference文件和数据库体积过于庞大请自行下载安装（如:ftp.broadinstitute.org/Annovar等等） 名称 数值 类型 sn...分析流程输入文件，这里使用变量${sn}表示样本编号，对室间质评文件名做了调整。 Tumor 比对，管道操作给samtools，直接输出bam格式文件。 ?...重新校正碱基质量值第二步，ApplyBQSR：用第一步得到的校准表文件，重新调整BAM文件中的碱基质量值，并使用这个新的质量值重新输出一个新的BAM文件。 ?...对GATK某些过滤器过滤掉的结果进行保留和排除，后面使用IGV进行人工筛选。...如根据SOMATICSCORE分数过滤，根据hg19_refGene.txt提供文件，计算突变基因等等。 ? 使用CnvKIt，获取CNV突变 ? ? 使用CnvKit画图 ?
今天将生信工作中的一些常用命令记录（分享）如下： （以后会不定期更新） 转换dos/windows格式的bed文件为unix格式 （说明：我们拿到的bed文件时常是客户在Windows系统下编辑好的，其行尾是...\r\n，在进行NGS分析前最好将其转换为Unix风格的行尾\n。）...dos2unix –n dos.bed.txtunix.bed.txt ? 可以看出上面的dos.bed.txt是一个dos风格（^M$，即\r\n结尾）的文件。...打印最后一列 awk ‘{print $NF}’ your_file 反向互补序列 （如”agctn”的反向互补序列应该是”nagct”） your_string | tr‘agctnAGCTN’ ‘...对bed文件排序 （假设依次按照前三列进行排序） sort –k1,1V–k2,2n –k3,3n unsort.bed > sort.bed 最后提一句：从上面的诸多例子中，我们可以看出，sed与awk
reads 中，如果有一个被剔除，那么另一个会被同样抛弃，而不管是否达到标准 –retain_unpaired：对于双端测序结果，一对 reads 中，如果一个 read 达到标准，但是对应的另一个要被抛弃...需要提前建立目录，否则运行会报错 – trim-n ：移除 read 一端的 reads 过滤低质量序列 使用一个批处理对所有数据进行处理： mkdir clean cat ....然而，在之后对 ChIPseeker 的应用中，发现它不局限于 ChIP-seq，可用于其他的 peak（如 ATAC-seq，DNase-seq 等富集得到的）注释，甚至还可用于 long intergenic...，一个是 BED 格式的文件，至少得有染色体名字、染色体起始位点和染色体终止位点，其它信息如 name，score，strand 等可有可无。...文件进行可视化： # 为了这里方便分析，将两个 bed 文件按照样本信息进行重命名了 Mock <- readPeakFile('.
工作中很多人使用 vscode 来编写 markdown 文件，但插入图片时很不方便，本文介绍如何在 vscode 中使用腾讯云对象存储 COS 作为图床编写文档，其中会使用 PicGo 插件。...生成的密钥如下图： 三、安装 PicGo 插件 在 vscode 上搜索并安装 PicGo 插件，如下图： 四、配置插件 在设置中搜索 PicGo，并进行配置。...Picgo › Pic Bed › Tcyun: Area，您的存储桶所在区域，在创建存储桶时提供，如“ap-guangzhou” Picgo › Pic Bed › Tcyun: Bucket，存储桶的名称...，一般是桶名+“-”您的 appid，如“test-1251603849” Picgo › Pic Bed › Tcyun: Custom Url，文件访问的 url，这里直接填请求域名，如本例是“https...，可能是插件的 bug，文件会直接上传到桶的根目录，如要设置子目录，就需要手工修改 settings.json 文件。
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