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用Modules优雅地管理的环境变量

, 将对应版本的BLAST提前在我还是一个普通用户的时候,我用的就是上面的方法进行解决,直到有一天我成为管理员,我决定用过一个更加装13的工具对环境变量进行管理,这个工具你或许也能在一些脚本看到, 别在评论区说docker,有些的系统太老,说不定都装不了docker,而且普通用户未必有这个权限。 工具安装和配置由于Modules本来就是给管理员用于配置环境,因此下面的安装操作都是以Root权限进行。在安装Modules之前,先确保自己的系统上安装 tcl-devel>=8.4。 https:github.comcea-hpcmodules.gitcd modules.configure && make && make install相对于安装,配置则是比较麻烦一些,为了保证用户在登录的时候 -2.7.1+bin当一个普通用户登录到之后,他直接用 modulelist是没有加载任何模块的,也不能用blast?

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为什么 Biopython 的在线 BLAST 这么慢?

NCBIWWW 实现在了解 NCBIWWW 的实现前,我们先来看一下 NCBI BLAST 对于 API 使用的一些说明: NCBI BLAST 是共享资源。 为了确保整个社区都能使用该,他们可能会限制某些高流量用户的搜索。他们会将在 24 小时内提交 100 次以上搜索的用户的搜索移到较慢的队列中,或者在极端情况下将阻止请求。 NCBI BLAST 优先考虑互动的用户,通过网络浏览的 NCBI 网页的交互式用户不会遇到以上的问题。对于 API 的使用准则:与联系的频率不要超过每 10 秒一次。 所以,总的来说,NCBI BLAST API 的使用准则,加上 NCBI BLAST 对用户请求的任队列处理,甚至 NCBI BLAST 共享资源的限制,以及总用户请求数,这些都可能成为 NCBIWWW.qblast () 异常耗时的原因,这其中还不算个人的网络影响。

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    BioPython安装与入门

    Biopython的特点包括解析各种生物信息学格式的文件(BLAST, Clustalw, FASTA, Genbank...),访问在线的(NCBI,Expasy...) BioPython主要功能将生物信息学文件解析为Python可用的数据结构,包含以下支持的格式:Blast输出结果 – standalone和在线BlastClustalwFASTAGenBankPubMed 处理常见的生物信息学在线数据库的代码:NCBI – Blast, Entrez和PubMedExPASy – Swiss-Prot和Prosite条目, 包括Prosite搜索常见生物信息学程序的接口 分发并行任到不同进程的代码。实现序列的基本操作,翻译以及BLAST等功能的GUI程序。使用这些模块的详细文档和帮助,包括此文件,在线的wiki文档,网站和邮件列表。

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    lncRNA组装流程的软件介绍之diamond

    它以C ++实现,旨在多核上快速运行。 该程序明确地设计为,利用具有大内存容量和许多内核的现代计算机体系结构。那么为什么它那么快呢,因为它使用了种子和延伸方法。 大家要结合内存大小来设置该参数--tmpdir 程序会产生很多隐藏的垃圾文件(.PS_*),默认输出到当前目录下,建议用临时文件夹存放,方便删除。 输出格式参数--outfmt 与BLAST类型提供多种输出格式 0 = BLAST pairwise 5 = BLAST XML6 6 = BLAST tabular 100 = DIAMOND alignment 与BLAST的m8格式完全一致,可能因为BLAST太常用了,所以整成一样,好方便下游的其他分析。但DIAMOND输出结果信息中,可以提供很多额外的信息,可以根据需求自由组合。 建议不要同时运行多个DIAMOND的任在同一台机上,因为如果将更多的资源分配给单个任,效率其实会更高。 2. Diamond比对好像不够准确,它没有找到我期待中的比对结果。

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    序列比对在biopython中的处理

    序列比对是生物信息学分析中的常见任,包含局部比对和全局比对两大算法,局部比对最经典的代表是blast, 全局比对则用于多序列比对。 AlignIO.parse(clustal.out, clustal)>>> print(alignment) >>> for i in alignment:... print(i.id)...该方法的返回值是一个迭代, 运行blast支持联网运行和本地运行两种模式,联网运行时调用NCBI网站的blast程序,用法如下# 传统的文件读取, 适合fasta格式>>> from Bio.Blast import NCBIWWW 解析blast的输出biopython中blast默认的输出格式为xml, 解析其输出的用法如下>>> from Bio.Blast import NCBIXML>>> blast_records = 本公众号深耕耘生信领域多年,具有丰富的数据分析经验,致力于提供真正有价值的数据分析,擅长个性化分析,欢迎有需要的老师和同学前来咨询。

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    Python解析psiBlast输出的JSON文件结果

    { 公众号: { 名字: 生信宝典, 宗旨: 为生信, 正确地打开方式: } }在Python中解析JSON是通过如下代码完成的import jsonfile_fh = open(test2.json )ajsonD = json.load(file_fh)ajsonD{公众号: {宗旨: 为生信, 正确地打开方式: , 名字: 生信宝典}}ajsonD生信宝典什么是PSIBLASTPSI-BLAST multiple sequence alignment of sequences detected above a given score threshold using protein–protein BLAST Koonin的工作)都是通过PSI-BLAST搜索出来的, 可见其强大。 Python解析PSIBLAST的JSON输出结果BLAST的输出结果可以有多种,在线的配对比较结果,线下常用的表格输出,这次尝试的是JSON的输出,运行命令如下psiblast -db nr -out

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    RepeatMasker安装和使用

    本文是以Root权限安装提供所有用户使用,没有权限的小伙伴只需将软件下载安装在自己的文件夹内,配置repeatmasker时设置所有相关软件的位置即可,不会设置环境变量的一律使用程序完整路径名运行RepeatMasker ver 2 2017-3-29# 下载RMBlast源码包并编辑cd ~binwget ftp:ftp.ncbi.nlm.nih.govblastexecutablesblast+2.6.0ncbi-blast -2.6.0+-src.tar.gzwget http:www.repeatmasker.orgisb-2.6.0+-changes-vers2.patch.gztar zxvf ncbi-blast- 2.6.0+-src.tar.gzgunzip isb-2.6.0+-changes-vers2.patch.gzcd ncbi-blast-2.6.0+-srcpatch -p1 < ..isb-2.6.0 RepBaseRepeatMaskerEdition-20170127.tar.gz (48.84 MB) 也可以在我的百度网盘下载,并上传至RepeatMasker下载的相同目录。

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    计算资源及编程-仅针对生信人员

    所以一般建议使用配置比较高的,而且建议给安装linux系统,ubuntu及centos均可。 主要用来做计算,数据分析的时候使用,并不需要直接接触它。所以大家会用个人电脑来远程登录到,在上面执行各种各样的数据处理命令。 如果是windows电脑,那么建议安装winscp+xshell来连接。 如果是MAC电脑,建议用自带的终端即可,还可以用FileZilla软件进行文件传输。 这导致配备了一台豪华使用率缺很低,用更少的钱做更多的事,配置一台可用于生物分析的PC机! 这篇配置适用于生物信息实验室、学校、研究所这样的单位,没有专业机房和运维人员,使用率不高,经费有限等请场景下,不差钱的豪门请回避。

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    计算资源及编程-仅针对生信人员

    所以一般建议使用配置比较高的,而且建议给安装linux系统,ubuntu及centos均可。 主要用来做计算,数据分析的时候使用,并不需要直接接触它。所以大家会用个人电脑来远程登录到,在上面执行各种各样的数据处理命令。 这导致配备了一台豪华使用率缺很低,用更少的钱做更多的事,配置一台可用于生物分析的PC机! 这篇配置适用于生物信息实验室、学校、研究所这样的单位,没有专业机房和运维人员,使用率不高,经费有限等请场景下,不差钱的豪门请回避。 使用,需要学习linux:linux命令行文本操作一文就够linux系统环境变量一文就够构建shell脚本一文就够

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    比对NR库看看物种分布【直播】我的基因组88

    最终还是得做这件事了,之前懒得做就是因为NCBI为BLAST提供的NR库实在是太大了。 但是我无意中看到同一个的朋友就在跑nr库的blast,就直接借用他的啦,可以看到解压后有159G,包括70G的fasta序列,如下:$cd homechenhuangdatabaseNCBINR$ 我以前写过说明书:NCBI的blast++软件使用说明书 当然,如果你没有朋友帮你下载,你还是得自己来。 cd ~biosoft mkdir blast && cd blast wget ftp:ftp.ncbi.nlm.nih.govblastexecutablesLATESTncbi-blast-2.6.0 blast结果的详细比对结果。注意比对到的序列长度。评价一个blast结果的标准主要有三项,E值(Expect),一致性(Identities),缺失或插入(Gaps)。加上长度的话,就有四个标准了。

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    Nat Com丨单细胞转录组数据检索新方法和参考数据库

    对抗生成网络(GAN)是近年来深度学习领域的一个重要发展,GAN通过让“生成”和“判别”相互对抗,促使“生成”生成和目标分布无法区分的样本,在图像、文本生成等领域取得了许多重大突破。 然而,在细胞检索过程中,数据集之间的批次效应会显著影响结果的可靠性,为解决这一问题,Cell BLAST使用对抗自编码(Adversarial Autoencoder)进行转录组数据降维,结合领域对抗学习的策略来消除数据集间的批次效应 ;除此以外,作者还利用人类和小鼠造血干细胞分化的数据集验证了Cell BLAST还能用于跨物种注释连续细胞状态这一更具挑战性的任,相比其他现有工具,Cell BLAST跨物种预测的细胞分化命运,与已知的命运决定基因的表达水平具有更高的相关性 高歌研究组提出的Cell BLAST方法通过在自编码模型中引入领域对抗学习的方法显著提升了模型对于复杂多重批次效应的处理能力,结合其通过对单细胞测量过程内在随机性(intrinsic stochasticity ,也展示了计算生物学、生物信息学和相关机学习和深度学习方法在复杂生物学体系研究中的强大支撑作用。

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    生物信息学初识篇——第二章:序列比对(3)

    3)给搜索任起一个名字,如果输入的是 FASTA 格式的序列,那么在输入框里面点一下,序列的名字就会被自动识别出来。 4)如果在 Align two or more sequences 前面打勾的话,可以同时提交多个 BLAST。? 3)在算法选择这一栏里,有之前提到的三种不同的 BLAST 算法,标准BLAST,PSI-BLAST 和 PHI-BLAST。这一次我们先尝试标准 BLAST。所有参数设置完毕之后,点 BLAST。? 最上面是第一部分搜索任描述部分。输入界面里设置的各种参数都会在这里列出。第二部分(Graphic Summary)是图形化搜索结果部分。 图2.47 NCBI PHI-BLAST 结果界面(四)、其他 BLAST除了前面三种BLAST,NCBI还开发了一个SMART-BLAST(聪明的 BLAST)。

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    RNA-seq数据分析完全指北-04:创建本地blast库分析物种组成

    1、创建本地blast库平常来说,我们使用NCBI的在线blast功能就能解决绝大多数问题。但是,当我们有大量序列需要对比时,在线查找已经不能满足我们。因此,我们需要构建一个本地blast库。 1.1、安装ncbi-blast+NCBI的本地blast软件已经构建的非常好了,只需要下载就可以直接使用。 ncbi-blast-2.11.0+-x64-linux.tar.gz ## 解压mv ncbi-blast-2.11.0+ ~biosoftblast ## 移动到自己常用的软件目录并改名1.2、配置环境变量 vim ~.bashrc## 在最后一行加上如下信息,记得改成自己的路径export PATH=homecswbiosoftblastbin:$PATH ## 如果不会使用vim编辑,那就运行如下命令 本文部分代码及思路来自以下文章,在此致谢 《使用本地nt数据库对reads和Trinity结果进行blast》——周小钊【简书】 《Linux系统中NCBI BLAST+本地化教程》——不知道怎么取名字

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    2️⃣ 双序列比对(2):BLAST详细操作:web版和linux版

    一: web blast举一个例子说明 图1可以看到,输入框可以输入accesion number,gi,或FASTA序列,也可以上传文件。 job title给查询的任取个名字。 +LATEST下载最新版本的BLAST程序。 +-x64-linux.tar.gz’ saved 接下来解压缩$ tar -xzvf ncbi-blast-2.8.1+-x64-linux.tar.gz$ rm ncbi-blast-2.8.1+- x64-linux.tar.gz$ mv ncbi-blast-2.8.1+ blast$ cd blast$ cd bin$ ls可执行文件显示如下blastdb_aliastool blastn deltablast 手册《BLAST Command Line Applications User Manual》 2.1本地建库第1️⃣:NCBI下载nt和nr库文件到本地 BLAST database 获取blast

    1.9K40

    可视化你的BLAST结果

    我们做本地中运行BLAST后,往往会得到以文字形式的BLAST结果。如果我们需要查看比对的确切结果,这会给我们带来一定的烦恼。 今天给大家介绍一个网页based的可视化BLAST结果的小工具:Kablammo简介Kablammo可以让你您从Web浏览创建BLAST结果,并进行交互式可视化。并且你不需要安装任何软件。 实例操作BLAST的一些基本参数首先,先介绍一下BLAST结果里面一些名称。Query就是一段你所感兴趣的DNA或者RNA序列,用以搜索的目标序列。(例子,某些生物的基因序列)。 该比对,是经过BLAST的算法后得出的,query至少会有部分序列比对到subjects的序列上。如上图,在query和subjects中,就有两段能够比对上的片段。? 可视化BLAST的结果接着就是重头戏,如何进行可视化BLAST的结果。首先,你可以移动鼠标,然后点击到其中一段的比对。

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    #学习CUDA可以预防新型冠状病毒#

    虽然VMD通常在桌面图形环境中交互使用,但它也可以用于执行非交互(批处理模式)分析计算和可视化任,这些任在两个工作站(或单个集群节点)上运行,并在使用MPI的分布式内存集群和超级计算机上并行运行。 RELION可以处理直接电子探测生成的影片,应用最终的地图锐化和执行局部分辨率估计BarraCUDA从2009年开始,BarraCUDA项目的目标是开发一个序列映射软件,该软件利用GPU的大规模并行性来加速短序列读取到参考基因组特定位置的不精确对齐 GPU- blast基本局部比对搜索工具(BLAST)是应用最广泛的生物信息学工具之一。 BLAST的广泛影响反映在这个软件在过去20年里收到的超过53000条引用,以及“BLAST”这个词作为动词指代生物序列比较。 GPU- blast是流行的NCBI-BLAST的加速版本,它使用通用图形处理单元(GPU)。与连续的NCBI-BLAST相比,GPU-BLAST的速度几乎快了四倍,但产生的结果是相同的。

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    使用R语言包circlize可视化展示blast双序列比对结果

    今天这篇文章记录用circlize这个包画圈图展示blast双序列比对结果的代码植物线粒体基因组类的文章通常会分析细胞基因组间基因转移情况,基本的分析方法就是blast比对。 可视化展示可以选择用这个圈图来做首先是使用blast建库比对makeblastdb -in mt.fasta -dbtype nucl -out mtblastn -query cp.fasta -db df df chr x y1 chloroplast 1 02 chloroplast 131478 13 mitochondrial 1 04 mitochondrial 444567 1 然后是读入blast

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    学会使用虚拟环境

    就像是一个小区,我们(像是物业)有时候需要1楼的帮忙分析这个、有时候又需要30楼的帮忙分析那个。这就是虚拟环境的优点了。 Nano3nanoporeminiconda3envspy2test Nano3nanoporeminiconda3envstest 虚拟环境的一个好处是可以创建一个独立环境,在环境中可以安装指定版本软件,可以用于使用特定版本软件重复文献内容,例如安装 blast 利用虚拟环境安装软件2.1 安装指定版本软件创建虚拟环境mamba create -n test激活虚拟环境mamba activate test安装软件mamba install -c bioconda blast conda env list激活 python2.7 环境conda activate py27查看 python 版本python -V 在 python2 中安装软件mamba install -y blast

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    核酸序列的BLAST到底该怎么做?

    BLAST是在蛋白质数据库或者基因数据库中进行相似性分析的工具,全称Basic Local Alignment Search Tool,分析的结果是以统计评分的方式呈现。那么,为什么要做BLAST呢? 所以,到底该怎么操作和解读BLAST呢? 本文,小编将以“核酸序列BLAST的操作过程和结果解读”为例,做一说明。 ----1— BLAST网址 打开浏览输入以下网址:https:blast.ncbi.nlm.nih.govBlast.cgi 见到以下界面后,顺手点击Nucleotide BLAST。? 2 — 开始BLAST 点击Nucleotide BLAST,跳转至以下界面:? 把这些参数都设置好之后,点击Blast。等待一段时间,待页面完全稳定后得到如下结果。 ?3 — 结果解读 文章开始提到,BLAST结果是以评分的方式呈现。因此解读这些评分是很重要的。

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    biopython简介

    biopython基于python这个简单易学的编程语言,提供了一系列处理常见生物信息任的接口,具体可以完成以下几种任1. 对常用的文件格式,比如fasta, blast等,进行读写2. 对blast, clustalw等常用软件的集成3. 对NCBI, SwissPort, PDB等常用生物信息学数据库的检索和解析4. 进化树的构建5. Bio.Blast, 提供了运行blast比对软件的方法,以及解析blast输出结果的方法6. Bio.Graphics, 提供了基因组数据的可视化功能学习biopython, 不仅可以学习它处理各项任的具体语法,还可以学习其源代码的组织结构,提供我们的编码能力。

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