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    云服务器应用教程

    手把手教您从零开始搭建网站/Minecraft游戏服务器/图床/网盘、部署应用、开发测试、GPU渲染训练等,畅享云端新生活。

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    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浏览器创建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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    建立本地的Blast数据库

    Blast(basic local alignment search tool) 局部序列比对基本检索工具,是NCBI开发的一款基于序列相似性的数据库搜索程序。 主要的BLAST程序有以下几种: BLAST的在线版https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi可以方便的进行单一的同源性序列搜索,但是不方便进行大批量的数据操作, 接下来小编就要教大家如何建立本地的BLAST数据库。 基于BLAST优秀的算法,BLAST程序可以轻松的在普通的个人电脑中运行。 BLAST程序的官方下载地址:ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/blast+/LATEST 在网页中我们可以看到很多文件,其中*.md5是效验文件 小编下载的是windows的一个压缩包版本,解压后得到这样一个文件夹: 进去后可以看到目录结构并不复杂,readme文件对BLAST作了一个简要的介绍: bin文件夹通常是主程序的文件夹,我们进去后看到很多

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    为什么 Biopython 的在线 BLAST 这么慢?

    在这里我们来重点看一下 Bio.Blast.NCBIWWW 。 Bio.Blast.NCBIWWW 模块中主要是通过 qblast() 函数来调用 BLAST 的在线版本。 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 服务器是共享资源。 NCBI BLAST 优先考虑互动的用户,通过网络浏览器的 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: 与服务器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 对用户请求的任务队列处理,甚至 NCBI BLAST 服务器共享资源的限制,以及总用户请求数,这些都可能成为 NCBIWWW.qblast () 异常耗时的原因,这其中还不算个人服务器的网络影响。

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    blast简介及格式解读及练习题

    4.2)blast采用的是什么算法 4.3)和动态规划算法相比,blast 的算法有什么优点? 4.4) blast和FASTA软件算法之间的区别是什么? 4.5) blast核酸比对中默认的word是多少? 4.6)word的大小是如何决定blast的运行速度? 4.7)blast比FSAT软件搜索速度快的原因是什么? 4.8) blast是对什么建立索引的? 4.9)blast建立索引的目的是什么? 4.10)blast比对输出的结果有哪些格式 4.11)在M8格式中共有多少列,每一列代表的是什么意思? 1) 查看 blast.test 文件的前6行 head -6 blast.test 2) 统计blast.test文件中共有多少行,多少列 wc -l blast.test head -1 blast.test 文件 head -500 blast.test > miniblast.text 思考一下,有没有可能不需要新建miniblast.text 文件 5) 删除原文件 blast.test rm blast.test

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    核酸序列的BLAST到底该怎么做?

    那么,为什么要做BLAST呢?因为我们要看看自己设计的引物特异性到底怎么样,这直接关系到后期PCR能否顺利进行。 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 打开浏览器输入以下网址: https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.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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    blast2go本地化-2017教程

    Blast2go本地化教程网上也有不少,但是都是13年之前的,由于最近有这个需求,我也重新收集了下资料,然后整理了下: 主要参考: http://blog.shenwei.me/local-blast2go-installation GO: 基因本体论注释数据库 这里我们就讲解如何本地化Blast2go完成蛋白序列到GO数据库的注释。 (名字随意),解压上述文件,并将所有文件都放到blast2go目录下,然后cd到blast2go目录下,进行后续操作,文件总共有这几个: b2gdb.sql b2gdb.sql~ gene2accession TO 'blast2go'@'localhost' IDENTIFIED BY 'blast4it';" mysql -u root -p password -e "FLUSH PRIVILEGES;" blast2go blast4it 测试 理论上,上述的步骤都没报错的话,下面的测试肯定没问题的 下载官网的测试例子https://blast2go.com/data/blast2go/b2g4pipe_v2.5

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    跟着小鱼头学单细胞测序-细胞注释Cell BLAST

    Cell BLAST 过去十年的技术进步形成了大规模单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 数据的快速积累。 小编在这里给大家介绍一款单细胞注释工具Cell BLAST。这款细胞查询工具基于神经网络模型,可有效处理批次效应,并提供细胞间相似性的度量。 其文章通过两个实验数据证明Cell BLAST 可进一步用于预测连续细胞的分化潜力和识别新细胞类型。 算法简介 Cell BLAST 使用基于神经网络模型,使用参考单细胞转录组数据,以无监督的方式学习从高维转录组空间到低维空间的非线性映射,并通过以下方式校正参考批次效应。 Searching large-scale scRNA-seq databases via unbiased cell embedding with Cell BLAST.

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    用Modules优雅地管理服务器的环境变量

    :PATH, 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,直到有一天我成为服务器管理员,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,有些服务器的系统太老,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服务器环境,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。 /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服务器的时候,能够调用module,你得现将module的初始化脚本复制到 /etc 2.7.1" prepend-path PATH /opt/biosoft/ncbi-blast-2.7.1+/bin 当一个普通用户登录到服务器之后,他直接用 modulelist

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    blast+本地化中blastp操作(基于PDB库)—linux

    blast+本地化的构建对于流程化处理大量数据序列很方便,blast+是将blast模块化,分为了蛋白质序列比对蛋白数据库(blastp)、核酸序列比对核酸数据库(blastn)、核酸序列比对蛋白质数据库 /blast/executables/blast+/LATEST 得到最新版本的blast+压缩包:ncbi-blast-2.9.0+-x64-win64.tar.gz 对安装包进行解压: [wangh @master Softbacks]$ tar -zxvf ncbi-blast-2.9.0+-x64-linux.tar.gz [wangh@master Softbacks]$ cd ncbi-blast -2.9.0+ [wangh@master ncbi-blast-2.9.0+]$ vim ~/.bashrc # 对blast+进行环境配置,进入变量配置环境中后,按i或者o切换到插入(编辑模式下)输入下列路径 # ncbi-blast export PATH=/path/ncbi-blast-2.9.0+/bin/:$PATH #######按Esc键退出编辑环境,再输入 :wq 命令进行写入保存(w)

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