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snp calling 几张图

considering all variants of interest locus-wide is a more powerful alternative.image.png建议读或观看以下内容 1 深入了解snp-calling Next-Generation Sequencing Data Analysis 3 https:en.wikipedia.orgwikiSNV_calling_from_NGS_data 4Small-Variant Calling and Annotation 5 Hands-on Tutorial on SNP Calling 6 Finding SNPs Using Sequencing Data

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MACS2 peak calling实战

MACS是一款最为流行的peak calling软件,最初是针对转录因子的chip数据来设计的,在最新版本中,也添加了对组蛋白修饰的适配。 本文主要介绍macs2最经典的使用场景peak calling, 基本用法如下macs2 callpeak -t ip.bam -c input.bam --outdir out_dir -n chip 以上就是macs2 peak calling的基本用法,更多详细的参数和用法请参考官方文档。·end·—如果喜欢,快分享给你的朋友们吧—扫描关注微信号,更多精彩内容等着你!

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    freebayes进行SNP calling

    freebayes 是一款snp calling 软件,其灵敏度高,用法简便,所以广受欢迎。

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    bcftools进行SNP calling

    bcftools也可以进行SNP calling。 需要注意的是mpileup命令虽然也会输出VCF格式的文件,但是并不直接进行snp calling。 call命令才是真正的执行SNP calling的程序,基本用法如下bcftools call mpileup.vcf -c -v -o variants.vcf在进行SNP calling 时,必须选择一种算法 ,有两种calling算法可供选择,分别对应-c和-m参数。 -c参数对应consensus-caller算法, -m参数对应multiallelic-caller算法,后者更适合多种allel和罕见变异的calling

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    HDUOJ-----(1329)Calling Extraterrestrial Intelligence Again

    Calling Extraterrestrial Intelligence AgainTime Limit: 20001000 MS (JavaOthers)    Memory Limit: 6553632768

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    Calling Circles UVA - 247 】【Floyd + dfs】

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    使用SICER进行peak calling

    组蛋白修饰中peak长度跨度大,弱信号分散都特点,使得基于转录因子TF结合位点的peak calling软件在分析这类数据时准确度较差。 SICER是一款专门针对组蛋白修饰的chip数据进行peak calling的软件,核心思想也是基于滑动窗口和局部泊松分布的方式来识别富集区域,下图所示为该软件用默认参数识别到的H3K27me3的peak

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    使用HOMER进行peak calling

    本文主要介绍如何通过HOMER来进行peak calling。 在HOMER中,通过findPeaks这个命令来进行peak calling, 这个命令有以下多种模式,对应不同类型的peak的识别factor这种模式用于识DNA和蛋白质结合位点,主要用于识别转录因子的结合位点 GRO_seq, 目的是识别promoterTSS区域dnase这种模式用于分析DNase_seq数据,目的是识别DNase酶超敏位点mC这种模式用于识别DNA甲基化区域 对于chip_seq的peak calling 2. findPeaks分别对input和IP样本建立好tagdirectory之后就可以peak calling, 用法如下findPeaks ip_tagdir -i input_tagdir -style

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    不同的peak calling软件比较

    我一般用MACS2做peak calling,但是不知道效果是不是最好的,去搜了一下,发现14年有一篇文章用DNase-seq的数据比较了主流的几个peak caller的效果。

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    Django 2.1.7 Celery 4.3.0 调用任务(Calling Task)

    也可以使用apply_async()方法,该方法可让我们设置一些任务执行的参数,例如,任务多久之后才执行,任务被发送到那个队列中等等.

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    F-seq:一个古老的peak calling工具

    F-seq软件发明于2008年,其作用就是peak calling, 从一堆NGS测序数据中发现有意义的位点,既适用chip-seq数据,也适用于DNase-seq的数据,官网如下http:fureylab.web.unc.edusoftwarefseq bedtools bamtobed -i reads.bam -bedpe > input.bed-o参数指定输出结果对应的文件夹,输出文件支持以下3种格式wigglebednarrowpeak保存peak calling DNA拷贝数的校正,分成了以下两个方面来考虑参考基因组本身存在序列多拷贝现象,在参考基因组中,有部分DNA序列是多拷贝的,多拷贝区域对应的测序reads相比其他区域,是有一个明显的富集现象的,而peak calling 就是在寻找这样的富集区域,如果不考虑DNA序列的的多拷贝,这些非特异性的富集区域会增加peak calling结果的假阳性。 为此,提供了bffBuilder软件来建立参考基因组的模型,通过kmer分布来描述基因组自身的多拷贝现象,生成的文件后缀为bff不同组织或者细胞中存在拷贝数变异CNV,拷贝数对peak calling的影响不言而喻

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    Django 2.1.7 Celery 4.3.0 调用任务Calling Task

    也可以使用**apply_async()**方法,该方法可让我们设置一些任务执行的参数,例如,任务多久之后才执行,任务被发送到那个队列中等等.

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    MACS:使用最广泛的peak calling软件之一

    MACS全称是Model-based Analysis of ChIP-Seq,是使用的最广泛的peak calling软件之一,其基本原理简介如下1. 在后续peak calling时,会在初始计算结果的基础上向3’端偏移d2的距离。

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    m6A图文复现06-样本相关性检验与Peak Calling

    2、Peak Calling从上面那张流程图里我们可以看到Peak Calling有三个软件:MACS2,exomePeakexomePeak2,MeTPeak,也是目前市面上m6A分析数据中最常用的三款软件 首先第一个问题,应该也是大多数人会遇到的:Peak Calling的时候有两种做法,分为Sample和Group两种单个样本IP与自身Input进行Peak Calling:这样每个样本就会得到一个Peak 结果,对于生物学重复,后面可以合并Peak取交集部分同组的多个IP放在一起,多个Input合并在一起进行Peak Calling:这样一个组就一个Peak结果。 Calling分析。 使用exomePeak2进行Peak Calling由于exomePeak2为R包,输入数据为bam文件,数据比较大,耗时比较久,代码就写成传参脚本然后在服务器上提交后台运行。

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    使用IDR软件处理生物学重复样本的peak calling

    对于chip_seq, atac_seq等实验而言,生物学重复样本的peak calling结果很难完全一致。 对于多个生物学重复样本的peak calling结果, 如何筛选出最终的可以代表这一组样本的peak是一个难题。 目前常见的策略有以下几种直接合并生物学重复样本的reads, 然后进行peak calling,这样一组样本只会有一个peak calling的结果,这样的做法投机取巧,丢失了生物学重复的意义,忽略重复样本之间的异质性 ,简单粗暴的当做1个样本来进行操作对多个生物学重复样本的peak结果取交集,在取交集的过程中,peak calling的阈值,overlap区间的阈值都会对最终结果造成影响,所以这种方式的结果波动大,不够稳定采用 通过IDR软件可以很方便的处理生物学重复样本的peak calling结果,筛选出一组一致性高的peak。

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    startActivity时报错Calling startActivity() from outside of an Activity context requires the FLAG_ACTIVI

    mContext.startActivity(intent); 报错如下:06-28 11:24:40.359: EAndroidRuntime(7397): android.util.AndroidRuntimeException: Calling

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    引用2000多次的ATAC经典文献也在用的peak calling软件-Genrich

    在之前的文章中,我们解读过一篇引用达2000多次的ATAC经典文献引用2115次的ATAC经典论文解读这篇文章中,使用了Genrich这个软件来进行peak calling。 该软件适用于chip_seq, DNase_seq, ATAC_seq等多种文库的peak calling,源代码保存在github上,链接如下https:github.comjsh58Genrich该软件用法简单 ,只需要输入排序之后的bam文件即可,其peak calling的基本算法如下所示? 对于ATAC的reads,需要对reads比对位置进行shift, 所以peak calling的模式也会有所不同,图示如下?默认情况下为第一种模式,通过-j参数可以调整为ATAC模式。 -q参数指定qvalue的阈值,-a参数指定AUC面积的阈值,对于ATAC的peak calling而言,除了MACS2, 该软件也是一个不错的选择。

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    QB期刊 | 深度学习在生物学中的应用1:对MinION测序结果中base calling的计算

    今天先给大家分享的是Deep Learning在MinION测序仪base-calling中的应用【1】(WaveNano:a signal-level nanopore base-caller via 由于电流检测的频率通常是DNA序列通过纳米孔速度的7-9倍,因此这对base-calling造成巨大的技术挑战。 这两种算法的基本原理都是通过serial base-calling过程(见Figure 2A)进行碱基识别,而这一过程势必会增加错误率。 为了解决上述问题,本文作者们采用了Google DeepMind团队在语音合成和语音识别方面新开发的具有完美表现的WaveNets深度学习方法【5】将纳米孔中的信号当作语音信号,而base-calling

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    ubuntu 桌面版, ssh 连接时使用,x转发进行使用 gnome-terminal 时出现:Error calling StartServiceByName for org.gnome.Term

    考虑着 gnome 桌面正在运行,可能是gnome-terminal 使用了工厂模式进行创建;查找gnome-terminal 文档,有如下解决方案:

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    使用Exchanger实现线程间的数据交换

    Thread A has value: 10 After calling exchange. Thread B has value: 5 After calling exchange. Thread B has value: 10 After calling exchange. Thread A has value: 5 After calling exchange. Thread A has value: 10 After calling exchange. Thread B has value: 5 After calling exchange. Thread B has value: 10 After calling exchange. Thread A has value: 5 After calling exchange. Thread A has value: 10 After calling exchange. Thread B has value: 5 After calling exchange.

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