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快速上手使用Singularity进行生物信息分析

生信分析流程往往需要消耗数以万计的电脑计算资源。另外,生信分析过程中会用到大量的分析程序以及脚本,还需要对运行环境进行配置与管理。这会导致分析的可重复性变低,导致流程的升级、管理等都会成为问题。 但是生信分析集群,和一般的IT服务器又有很大区别,比如无root权限,分析任务需要进行资源管理(内存,CPU)。 Docker是目前最热最成熟的容器,但是它却不是很适合生信分析的 HPC 环境。 以后会在HPC中生信分析中,变得原来越普遍好用。 参考资料: Docker和Singularity双剑合璧构建生物信息分析流 http://tiramisutes.github.io/2019/08/29/docker.html

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20220519_生物信息平台搭建及生物信息软件安装

20220519_生物信息平台搭建及生物信息软件安装 01 基础软件安装 基础软件安装 ==================== rstudio.org/desktop/bionic/amd64/rstudio-1.3.1093-amd64.deb dpkg -i rstudio-1.3.1093-amd64.deb 02 常用生物信息软件安装

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    生物认证数据安全威胁分析

    最初,数字生物数据处理系统主要由政府机构和特别服务部门使用,信息技术的快速发展使得生物数据系统可供“民用”使用,它们正成为我们日常生活的一部分,并正在逐步增强和取代传统的身份验证方法。 在这份报告中将讨论影响生物认证系统的众多信息安全问题,并提出相关研究结果,以提供更客观的评估与使用现有的生物认证系统相关的风险信息。 该数据库还包含约100万份指纹记录以及面部识别信息。 随着生物认证系统应用的数量不断增加,生物认证数据不仅会引起特殊服务部门的兴趣,还会引起其他攻击者的兴趣。 威胁源 对威胁来源的分析表明,与许多其他需要加强安全措施的系统(如工业自动化系统、建筑管理系统等)一样,互联网是主要威胁来源。 ? 总结 在2019年第3季度,用于收集、处理和存储生物特征数据的计算机中,有37%面临恶意软件感染的风险,其中木马(占分析的所有计算机的5.4%)、用于钓鱼攻击的恶意软件(5.1%)、勒索软件(1.9%)

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    生物信息之多序列比对,进化树分析,保守位点分析

    文章目录 一、序列下载与整理 下载fasta格式序列 合并多个fasta文件 二、多序列比对 软件下载安装 序列比对 三、进化树分析 四、保守位点分析 一、序列下载与整理 ---- 下载fasta 2、进入基因详细信息页面 ? 3、点击Genbank ? 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 如果你有一定的Python编程基础,可以查看这篇文章来批量下载大量基因序列:生物信息中的Python 04 | 批量下载基因与文献 三、进化树分析 ---- 1、打开MEGA,载入meg文件 ? 2、参数设置(这里是核酸序列) ? 3、得到进化树 ? ? 4、导出与美化 ? 3、得到保守位点分析结果 ?

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    生物信息 awk 用法进阶

    在所有处理操作之前,先读取 BEGIN 关键字标识起来的代码段,并执行之,给一些预设变量赋值或者输出表头信息; 2. 然后执行 BODY 块,一行一行往下完成文本的处理; 3. 在 BODY 执行过程中,对每一行,按照指定的分隔符,把当前整行的内容进行切分,并填充到 awk 内置的数据域中,如 $0 标示所有数据域(也就是原来的行内容),$1 表示第一个域,$n 表示第 n 个域 用字符索引代替数字索引的好处是,可以用名称来获得对应的 value,建立起索引和 value 之间的一个映射关系,甚至可以像哈希表那样通过 index 进行信息查找。 其实,awk 的数组功能,我们在生物信息数据分析的场景中用的不多,就算真要用到,这个分析任务的复杂性也往往不是在 awk 仅用数组就可以解决的,这个时候可能也是需要写成脚本的时候了。 awk-work-principle.html http://www.runoob.com/w3cnote/awk-user-defined-functions.html ----/ END /---- ※ ※ ※ 你还可以读 生物信息

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    Biological Information:生物信息(CS)

    约尔根·约斯特 在计算机科学中,我们可以在理论上整齐地分离信息的传输和处理、硬件和软件以及程序及其输入。 这在生物学上要复杂得多,不过,我认为香农的信息概念在生物学中是有用的,尽管它的应用并不像许多人认为的那么简单。事实上,最近发展起来的信息分解理论可以揭示编码与监管或内部和环境信息之间的互补性。 我们在此贡献中提出的主要挑战是了解遗传信息和外部因素如何结合以创建生物体,反过来,基因组在进化过程中是如何学会如何利用环境的,以及类似的,编码、调节和空间组织如何在细胞过程中相互作用。

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    常用生物信息 ID的介绍

    此外NCBI的RefSeq数据库id,一般是两个大写首字母,加下划线,后面接数字。两个首字母如 ”NC_”、”NM_”、”NP_”分别对应DNA、mRNA、Protein。可参考【生物数据库】。 是目前信息最丰富、资源最广的免费蛋白质数据库,具体可阅读文章【生物数据库】。 KEGG可参考文章【KEGG数据库使用及通路分析教程】,PDB数据库参考文章【生物数据库】。 ,常做富集分析的同学估计常用到这个工具【https://david.ncifcrf.gov/】。 :一个主要用于基因和蛋白质的功能富集以及相互作用网络分析的独立的软件工具。

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    生物信息发文章哪家强

    如果想在生物信息学专业杂志上发一篇不用做任何具体生物信息分析的文章,应该怎么做?最近发表在 Bioinformatics 的一篇文章或许可以给你一点思路。 随着生物信息的发展,生物信息学相关的文章近 10 年呈现大量增加的趋势。世间万物皆可比较,你有没有想过,生物信息发文章哪家强(山东技校找蓝翔)? 一句话介绍 BIOLITMAP :一个基于地理位置,允许按照年份、杂志和主题轻松筛选查看生物信息学文章发表情况的网站。 从选择的杂志来看,确实都是偏生物信息的杂志,很多综合类杂志或者生物类杂志涉及到大量生物信息分析的文章都没有考虑。 针对人类和医学大量的数据,做数据库和数据整合或许是个不错的选择。 设置筛选条件 如果感兴趣,还可以在网页右上方选定具体的筛选条件进行过滤,例如年份或者主题。

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    基础生物信息

    而现在,获取基因序列简单又便宜,以前所未有的速度生成数据生物信息学序列分析是了解这些序列的核心,这本书简单介绍了DNA, RNA和蛋白质序列的研究。 生物信息学(Bioinformatics )涉及生成,可视化,分析,存储和检索大量的生物信息。原始形式的生物医学数据(包括DNA序列)的生成不涉及生物信息学技能。 但是为了使该序列可用,必须对其进行分析,注释和重新生成适合数据库的格式。这些都属于生物信息分析范畴。其中许多分析可以自动化,但需要具有生物信息学技能或经验的人来分析和支持。 生物信息学是最早接受科学技术的领域之一。网页是传播信息的工具,本书中我们将使用许多网页。 最后,生物信息学活动通常涉及大量数据。即使如果您只关注一个基因,那么仍然会有大量的数据连接到该单个序列。 尽管如此,生物信息学领域面临的最大的挑战之一是信息的绝对泛滥以及如何生成,可视化,分析,存储和检索这些数据,这无论怎么强调都不为过。

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    最佳生物信息工作环境

    日常工作环境的好坏直接影响我们的心情和效率,这篇文章介绍一下我这些年用得顺手的一些工具。

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    读《生物信息数据库建设使用与管理指南》

    跟着运来兄搭建自己的生物信息小书房。趁年轻,读几本硬书,到老了慢慢反刍。 建设数据库,是大部分生信人的梦想,之一。 如果我们已经有了生物信息流程,除了做一些数据分析工作之外,我们可以考虑做一些技术积累把我们已经了解的生物学现象用技术沉淀下来。 我们可喜地看到,我们这在国建生物信息数据库已经不是早些年的一穷二白,我们看到:https://www.cngb.org/index.html 我们还应该看到,现阶段对生物信息数据利用率还是那样的低,我们拥有全球测序通量最高的测序公司 生物信息数据的建设不只是国家基因组所的事情,我们围绕一个具体的生物学问题,为了自用也好,开源以供同行使用也好,数据库作为一种底层的技术是十分必要的。 如何利用好已有的数据库丰富自己的分析?当我们开始思考这些问题,我们就已经在思考如何与数据库同在。 PHP是最好的语言吗?

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    生物信息Python从入门到精通

    以下为文章全文: Python开发的方向太多了,有机器学习,数据挖掘,网络开发,爬虫等等。 掌握基本的语法,熟练使用python的内置类型、内置函数和数据结构。 了解一些基本的模块的使用,能够实现一些简单的需求。 后面有一个实例,如果你能简单的做完,那我敢肯定你已经入门了。 数据结构就是一种容器,用于在内存中存放我们的数据。 列表:任意元素组成的顺序序列,以位置为索引。 ,分别存储在不同文件夹的不同文件里,现在给你一些序列名,要求你从众多数据中提取出特定的序列。 /vcf)的Python模块 Biopython:Python的计算分子生物学和生物信息学工具包 编写自己的package:解决某个特定需求,上传到 PyPI,然后你就成为大神了 编程规范:写出规范化的代码

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    读《理解生物信息学》

    生物信息学不只是画图那么简单,而《理解生物信息学》就是为那些想进一步理解生物信息学的好奇者准备的礼物。说起这个礼物,大约是在2017年的某个周末一个加班的下午,在一位同事工位上偶遇的。 这本书为我后来进一步理解生物信息打下了基础,让我读懂一行行代码中蕴含的生物信息。比如: 如何基于序列预测基因? 为什么16SrRNA/ITS扩增子可以用来注释微生物? 聚类分析在单细胞转录组数据分析中的作用? 各物种间基因表达和功能的保守性如何建立的? 为什么细胞类型的本质是基因的差异表达? 。。。。。。 可以是说这本书的内容是对我生物信息学背景知识的补充和扩展,特别是对一个半路出家的生物信息学工作者而言。 这不像《细胞分子生物学》那样讲的全是生物的知识,也不是《R语言数据科学》那样讲的全是编程的技巧,《理解生物信息学》是一本真正意义上的生信书籍。

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    生物信息数据管理习题 Python3

    《Python生物信息数据管理》 这是我两三年前学习过的一本书,我觉得这本书挺好,把生物学的问题直接在python学习中解决了,推荐给大家,之前还整理了习题代码,分享一下。 这里要说下技能树赠送的《生物信息学讲义》,R语言的知识点讲的清晰明了,再次加深了这种感觉。虽然对于R语言还是在门口徘徊,但坚定了继续翻几本书将入门进行到底的决心。

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    可能是个生物信息数据超市吧

    当然了,它本身有官方的英文版教程(点击阅读),我在翻译的基础上面,加入了自己的理解, 下面是正文: biomaRt是一个超级网络资源库,里面的信息非常之多,就是网页版的biomaRt的R语言接口。 filter来控制根据什么东西来过滤,可是不同数据库的ID,也可以是染色体定位系统坐标 Attributes来控制我们想获得什么,一般是不同数据库的ID Values是我们用来检索的关键词向量 Mart 系列ID号来获取信息 refseqids = c("NM_005359","NM_000546") ipro = getBM(attributes=c("refseq_dna","interpro"," interpro_description"), filters="refseq_dna",values=refseqids, mart=ensembl) 这个例子的代码有错误,因为refseq的信息没有 八,选择其它数据库来进行查询,比如snp数据库 当然还有一些数据库的小技巧,第一个是参数 archive = TRUE,设置只用能获取的数据库 然后是设置特定选取hg19对应的信息

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    生物数据】统计方法在生物信息学“精细定位”(fine-mapping)中的应用

    我们通过全基因组关联分析(GWAS)找出来与某个疾病关联最大的基因位点集合(SNP或说variant),GWAS分析的思想如下: ? 原文请戳这里:☞【数说·大数据圈】机器学习在生物数据应用的一个例子 到这里,其实并没有结束,最终找出来的若干基因易感位点(我们不妨称为易感SNP集合,每一个位点,简单理解为一个SNP吧),是一个集合, 它们都是在统计意义上的显著,是有一定犯错概率的,也没有经过生物学的证实。 本文要说的精细定位,就是要进一步缩减候选的基因易感位点,排除掉一些“假”的位点。 以上三种方法的适用情形,是我们有原始的genotype 数据,如果没有呢?我们可以尝试只用summary association statistical信息。 方法4:Summary association statistics 没有原始的genotype数据,我们可以利用一些summary的信息,典型的方法有CAVIAR、PAINTOR等。

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