在我管理的基因组学群里,今天有人提出了这样一个问题,如果有多个版本的BLAST,并且都是用conda安装,应该如何调用不同版本的BLAST
用过网页版本 BLAST 的童鞋都会发现,提交的序列比对往往在几分钟,甚至几十秒就可以得到比对的结果;而通过调用 API 却要花费几十分钟或者更长的时间!这到底是为什么呢?
Biopython工程是一个使用Python来开发计算分子生物学工具的国际团体。(http://www.python.org) Python是一种面向对象的、解释型的、灵活的语言,在计算机科学中日益流行。Python易学,语法明晰,并且能很容易的使用以C,C++或 者FORTRAN编写的模块实现扩展。
第 5 章 计算资源及编程 5.1 硬件配置 理论上在个人Windows电脑上面做生物信息学数据分析是不实际的,因为太多的生物信息学相关软件的开发者对windows并不熟练,没办法提供完善的基于windows操作系统的软件。 而且个人Windows电脑配置肯定不会太高,一般的组学测序数据都是10~500G一个样本,而且很多软件运行的时候对内存要求很高,最后这些数据的分析过程会非常耗时,个人电脑在硬盘,内存,cpu方面均不足以承担这个重任。 所以一般建议使用配置比较高的服务器,而且建议给服务器安装linux系
理论上在个人Windows电脑上面做生物信息学数据分析是不实际的,因为太多的生物信息学相关软件的开发者对windows并不熟练,没办法提供完善的基于windows操作系统的软件。 而且个人Windows电脑配置肯定不会太高,一般的组学测序数据都是10~500G一个样本,而且很多软件运行的时候对内存要求很高,最后这些数据的分析过程会非常耗时,个人电脑在硬盘,内存,cpu方面均不足以承担这个重任。
生物数据的处理本质上有两条路线:其中一条是序列本身具有结构特征,那么就可以通过软件算法来实现,比如预测基因,非编码 RNA,重复序列的分析等;另一条路线是序列本身没有结构特征,只能通过与已有序列进行比对,根据已知信息来推测未知信息,比如基因功能注释,16SrRNA 物种鉴定等,常见的一个例子就是得到一条序列,需要判断序列来自于哪个物种,就只能与数据库进行比对。
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。额外的算法成分是使用缩小的字母,间隔种子和双索引。算法简单了解一下就可以了,具体的算法的内容比较难懂就不深入讨论了。
其中网页工具和云平台都不是针对专门的生物信息学工程师设计的,因为并不需要使用者会编程语言,所以使用起来非常简单。下面来一一介绍一下它们:
当研究一条DNA或蛋白质序列时,主要关注的是其包含的遗传信息;当研究两条或多条DNA或蛋白质序列时,则主要关注不同序列之间的差别与联系。在生物信息学中,对生物大分子的序列比对是非常基本的工作。
RepeatMasker是一款专门用于基因组重复序列识别注释,并分类统计的软件,几乎用于所有物种。是研究基因组、非编码RNA、转座子和着丝粒领等相关领域的必备软件。很多small RNA, lncRNA与Repeat区有密切关系。 之前我在2013在PLOB发布过《RepeatMasker安装方法与使用 》,阅读近7000次。相关百度云中Repbase也被下载几千次。但目前软件和数据库均更新很多次,旧版在主流系统安装也会出一些问题,重复序列发现种类也已经翻倍,故重发新版软件安装和使用方法。 软件安装与配置
前面我提前了我的基因组测序数据里面的未成功比对到人类基因组上面的那些fastq序列,也用了软件把它们组装成fasta序列,这些序列的功能是未知的,可以通过比对到NCBI的NT/NR库来给他们注释一下。 NR库是Non-redundant protein sequences from GenPept, Swissprot, PIR, PDF, PDB, and NCBI RefSeq,得去ftp://ftp.ncbi.nih.gov/blast/db/ 下载所有gz结尾的文件,并且解压到同一个目录即可。 最终
有同学和我交流离线的牛津纳米孔16S测序数据分析的问题,感慨的确这种方案还是少的,我想主要原因之前大家的印象还是相比Pacbio和短读长,成本高,准确性还是差了一点吧,16S对准确性要求还是相对高的。不过好处是,临床这种现场特别赶时间的,可以使用官方软件实时获得菌的分类结果。从同学处得到了一个测试数据,先看看质量:
咱们《生信技能树》的B站有一个lncRNA数据分析实战,缺乏配套笔记,所以我们安排了100个lncRNA组装案例文献分享,以及这个流程会用到的100个软件的实战笔记教程! 下面是100个lncRNA组装流程的软件的笔记教程 Aspera是IBM公司的一款高速传输软件,创造了新一代的传输技术(faspTM),并能不受文件大小、形态、传输距离、网络条件限制,以最高效的速度来协助用户迁移各地的数据。使用 fasp传输专利技术,充分利用现有的 WAN 基础设施和通用硬件,传输速度比 FTP 和 HTTP 快达数百倍
序列比对是生物信息学分析中的常见任务,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。在biopython中,支持对序列比对的结果进行读写,解析,以及运行序列比对的程序。
虽然目前使用 bioconda 可以非常方便的管理很多软件,但是由于生物软件的类型实在太多了。完全没有统一的开发平台,因此,即使利用 bioconda 还是会出现一些问题,比如需要使用的软件是基于 python2.7 版本,而安装之后的 python 版本为 3.7。必须切换到 python 2.7才能使用,这个时候就可以使用 bioconda 创建的虚拟环境。
啊~~~本来是半个月的专栏不知道到底过了多久才又和大家见面,其中经历不足为外人道也
人类已经使用数据可视化技术很长一段时间了,图像和图表已被证明是一种有效的方法来进行新信息的传达与教学。有研究表明,80%的人还记得他们所看到的,但只有20%的人记得他们阅读的。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。简而言之,你只需要找
近年来单细胞转录组测序的迅猛发展,为细胞功能和基因调控网络等重要生物学问题的研究提供了强大的技术支持。在单细胞转录组数据的相关研究中,研究者通常会先对细胞进行注释,如鉴定细胞类型、细胞分化阶段等,然而,常用的注释手段较为繁琐,且无法保证不同数据集间的可比性。随着单细胞转录组数据逐渐积累,用现有数据集作为参考(reference),来注释新测序的细胞成为一种潜在的解决方案。
什么是JSON文件 JSON文件是一种轻量级的数据存储和交换格式,其实质是字典和列表的组合。这在定义生信分析流程的参数文件中具有很好的应用。 { "公众号": { "名字": "生信宝典", "宗旨": "为生信服务", "正确地打开方式": [ "阅读", "置顶", "转发" ] } } 在Python中解析JSON是通过如下代码完成的
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。
序列比对是整个生物信息的核心,因为几乎每个生物信息分析过程都需要用到序列比对。判断两个基因或两段基因组片段是否相似是序列分析的基本工作。从序列数据库搜索,序列拼接到基因蛋白质功能注释,以及进化树构建等,都依赖于分子序列相似性的比较,也就是序列比对。
Biopython是Python的最大,最受欢迎的生物信息学软件包。它包含许多用于常规生物信息学任务的不同子模块。它由Chapman和Chang开发,主要使用Python编写。它还包含C代码,以优化软件的复杂计算部分。它可以在Windows,Linux,Mac OS X等操作系统上运行。
连接螺旋和折叠结构 常位于蛋白结构表面,多为带点和极性氨基酸 常为活性位点组成部分
科学数据库不仅可以全面展示相关科研成果,同时还可以作为重要的数据及分析资源,最大化科研成果的转化率,提升同领域科研工作者的科研效率。12月盘点季,小编就给大家推荐几个超级实用的植物科学数据库...
基本上只要做生信分析的人都要做一点的共线性分析,因此大部分都会接触mega、blast或者jcvi等软件。
一些分析需要与数据库进行比对,例如 blast 比对,物种分类鉴定等,这里我们下载两个数据库,一个是 NCBI 提供的一个用于 blast 比对的新冠病毒库,另外是利用 centrifuge 软件进行宏基因组测序鉴定新冠病毒的库。
awk 是一个强大的文本处理工具,它不仅是 Linux 中,也是其他环境中现有的功能最强大的数据处理引擎之一。相对于 grep 的查找,sed 的编辑,awk 在其对数据分析并生成报告时,显得尤为强大。简单来说 awk 就是把文件逐行的读入,以空格为默认分隔符将每行切分,切开的部分再进行各种分析处理。awk 的名字来源于他的三个创始人,Alfred Aho 、Peter Weinberger 和 Brian Kernighan 姓氏的首个字母。
当拿到一条未知序列时,可以直接与 ncbi nt 库或者 nr 库进行 blast 比对,鉴定未知序列。
有多少小伙伴和我一样,一直期盼着Qiime2更新的,在月末,qiime2新版本终于发布啦!小编敲黑板:
之前用EMBL的双序列比对工具做全局比对,虽然很快就出结果了,但至少也要经历一两秒钟的时间。而数据库中有几百万条序列,全部比对一遍,耗时太长。因此,我们需要快速的数据库相似性搜索工具。目前世界上广泛使用的就是 BLAST。它可以在尽可能准确的前提下,快速的从数据库中找到跟某一条序列相似的序列。BLAST 是 Basic Local Alignment Search Tool 的首字母缩写,直译过来就是基本局部比对搜索工具。BLAST 的基本原理很简单,要点是片段对的概念。所谓片段对是指两个给定序列中的一对子序列,它们的长度相等,且可以形成无空位的完全匹配。
做生物研究的对NCBI都不陌生,网站资源、软件丰富,也在不停地迭代更新,越来越容易使用。本文是较早时用于内部培训的资料,最近翻出来看下,还是有一些有意思的点在里面,故分享出来,供大家评阅。
网址:https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi 运行方式:本地或web
所以我就去了我的生物信息学常见1000个软件的安装代码:https://www.jianshu.com/p/ae28e8e3e9f5 找到了fastqc软件下载安装方法:
通常我们上游分析得到的蛋白序列需要和主流的数据库进行比对,完成功能注释。常用数据库一共有以几种:
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(blastx)、蛋白质比对翻译后的核酸数据库(tblastn)、
双序列比对可以采用是基于动态规划算法的Needleman-Wunsch(NW)和Smith-Waterman algorithm(SW)算法,虽然精度高,但计算消耗大。当与数据库比对的时候,该算法就显得不切实际。因此TASTA,blast采用启发式算法使得通过大幅度丢失灵敏度来减少运行时间。与FASTA软件相比,blast通过把搜索限制在狭隘的矩阵对角线条带上,来改进FASTA进行数据库搜索的速度。
(1)出现的问题网址:https://www.cnblogs.com/saolv/p/6963314.html
-in 参考序列 -dbtype 数据类型:核苷酸和蛋白质可选 -parse_seqids 暂时还没搞懂这个参数的意思 -out 数据库的名称
https://link.springer.com/article/10.1186/s13059-022-02742-7#availability-of-data-and-materials
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,也不能建立自己的数据库。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
生物信息学领域有许多在线工具和资源,这些工具提供了各种分析和可视化功能,无需用户进行大量的本地安装和配置。而且绝大部分都是大机构开发和维护,知名度比较好的大机构包括:
在经过基因组组装或转录组差异基因表达量分析之后,对其结果进行注释是比较重要的一步,如何注释以及如何得到精确的注释结果?
NCBI 的分类数据库,包括大于 7 万余个物种的名字和种系,这些物种都至少在遗传数据库中有一条核酸或蛋白序列。其目的是为序列数据库建立一个一致的种系发生分类学。截止到目前,各个物种的统计结果见下表。
Blast ,全称:Basic Local Alignment Search Tool,“基于局部比对算法的搜索工具”,是生物信息学常用的工具软件,可将输入的核酸或蛋白质序列与数据库中的已知序列进行比对,获得序列相似度等信息,从而判断序列的来源或进化关系。
今天有同学问我LULU的第一步blast的问题,我看他用的blast的命令比较奇怪,一问才知他用rBLAST这个包跑的blast。简单看了一下用法mark一下。
blast+:ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/LATEST
是的,我们已步入药物研发的新时代,AI 和高性能计算 (HPC) 模拟技术现可在更短时间内生成更加安全有效的候选药物,同时降低研发成本。化学家可借助 AI 流程开发更优质的小分子候选药物和更有效的合成途径。在计算机虚拟筛选中,医疗人员可借助经 GPU 加速的 HPC 模拟技术,在临床前研究中找到最佳匹配。此外,分子生物学家还可在由低温电子显微镜 (cryo EM) 生成的高分辨率分子结构图像中发现新的疾病靶标。
BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) 是我们常用的短序列比对工具,直接输入fastq格式的序列文件就可进行比对。
之前写的RNA-seq数据差异表达分析一文中提到,筛选得到差异表达基因list后,需要进一步分析这些基因参与了哪些功能,因此要进行后续的一些分析,比如功能富集分析、聚类分析和基因共表达网络分析。这次主要介绍在线功能富集分析与qPCR引物设计。其中在线功能富集分析可利用本人所在课题组开发的agriGO和PlantGSEA在线分析工具,分别进行GO富集分析和基因集富集分析。
子域名:域名按照层级可以分为顶级域、主域名、子域名等 。例如.net 是顶级域,主域名是sony.net,子域名则是在主域名的前面添加自定义名称,例如像 sony.net 、mail.sony.net 这一类都可统称为子域名。
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