fastq-dump是SRAtoolkit中使用频率很高的命令,用于从SRA文件中拆解提取fastq文件。具体用法如下:
总体来说, ps主要是查看进程的,尤其你关心的进程 top主要看cpu,内存使用情况,及占用资源最多的进程由高到低排序,关注点在于资源占用情况
作者往期投稿: 高通量数据下载还能这样操作? 本次目的与任务:了解fastq测序数据 需要用安装好的sratoolkit把sra文件转换为fastq格式的测序文件,并且用fastqc软件测试测序文件的
生物或医学中涉及高通量测序的论文,一般会将原始测序数据上传到公开的数据库,上传方式见测序文章数据上传找哪里;并在文章末尾标明数据存储位置和登录号,如 The data from this study was deposited in NCBI Sequence Read Archive under accession SRA: SRP114962.。
高通量的原始数据通常情况下会上传到NCBI的SRA(Sequence Read Archive)数据库。
把RNA-seq(2)-2下载的sra文件转换为fastq格式的测序文件,并且用fastqc软件测试测序文件的质量,理解各指标的意义。
SRA Toolkit 是由美国国家生物技术信息中心(NCBI)提供的一组工具,专门用于处理 Sequence Read Archive(SRA)中存储的高通量测序数据。这个工具包包含了一系列命令行工具,用于检索、转换、处理和分析来自 SRA 的数据。其具有以下特性:
因为数据量太大,大概一次执行太多了,总共727个样本,.sra文件每个平均大概5个G。一次批量转成200个样本到fq格式,结果内存爆了。所以需要终止进程。
但是这个两年前的系列笔记是基于V2,V3版本的cellranger,目前呢它更新到了版本4,建议大家以最新版教程为准,在《生信技能树》:cellranger更新到4啦(全新使用教程)
把/data/fudan_TNBC/下的sra文件转成fastq文件,并存放在/project/raw_fq/下
这个脚本需要的软件有:hisat2,SRA-toolkit,samtools,htseq-count 有兴趣的同学可以自己去下载并安装好,记得要配置好环境变量! 脚本所用到的参考基因组可以从hisat2官网下载,参考基因组注释文件可以从gencode数据库下载 脚本如下 #!/bin/bash #把sra文件都存放在Sra文件夹里面 #参考基因组和注释文件都在hg19文件夹里面 #qiujunhui 1801963472@qq.com mkdir Fastq_out #创建一个存放SRA-toolkit解
wtdbg2能利用Pacbio或Nanopore测序数据进行基因组组装。在组装过程中,软件将reads打断成长度为1024 bp的片段(类似kmer序列),再将相似的片段进行整合成一条vertex序列,然后基于vertex序列在reads上的位置,对vertexs序列进行连接,从而得到基因组序列。这种基因组组装方法和De Bruijin Graph方式类似,但是其kmer序列较长,且允许序列之间有mismatch和gap,被作者称为Fuzzy Bruijn Graph。
熟悉我的人都知道RNA-seq是我的拿手好戏(如果你不熟悉我,今天过后请记住)。 但是我今天处理了一个公共数据,比对率低的惊人。 究竟为什么会发生这种小概率事情呢? 是测序数据质量不好? 难道grcm
**注意:**NCBI其实已经更新了一个多线程抽取工具fasterq-dump,可以在sratools的bin目录里找到,但是文档没有写,没有特殊需求的话,可以考虑直接用新工具替代。
由于课题需要开始学习Chip-seq的分析方法,Chip-seq的原理已经有很多介绍啦,我就不再写了。
Flye是针对三代测序数据开发的基因组de novo组装的生信软件。同时也可拼接质粒和宏基因组。
这个软件用起来跟fastq区别不大,主要区别在于 -e 这个指令,可以指定线程数。
Canu软件是Celera Assembler基因组组装软件的一个分支,能利用测序错误率较高的三代测序数据(PacBio或Nanopore)进行基因组De novo组装。该软件的命令行运行方法非常简单,运行速度较快且比较稳定,并能得到较好的基因组组装结果。
从NCBI下载了一些转录组数据,这里用到的下载工具是kingfisher ,github的链接是 https://github.com/wwood/kingfisher-download
在NGS基础:测序原始数据下载一文中提到可以使用SRA-toolkit中的命令fastq-dump从NCBI下载原始测序数据,命令如下。
SRAtoolkit是NCBI提供的SRA文件处理工具集, SRA文件是NCBI的SRA数据库数据的储存格式,许多公开的scRNA-seq数据都会上传到该数据库。SRAtoolkit将NCBI的SRA数据库中SRA文件转换为FastQ文件。
本期将演示如何使用FastQC对二代测序数据进行质控以及对质控报告进行全方位的解读。
SPAdes 是由俄罗斯科学院 St. Petersburg Academic University 与美国科学家合作开发的主要应用于小型基因组如细菌,真菌等基因组测序数据的拼接软件。目前的最新版本 v3.6.2 可以支持常见的 illumina miseq/hiseq 和 ion torrent 测序数据,对单分子测序平台的 pacbio 和 nanopore 的测序数据也能进行拼装,还能进行混合数据的拼装。在 GAGE-B 的测拼里,在 Miseq 平台上的结果获得了最好的评价。
下载原始测序数据: 在GEO数据库搜索GSE87182, 这里没有直接给出ftp地址,需要先从BioProject找到SRA号,可以得到RNA-Seq的SRA的accession_list,共64组数
原始数据来源于这篇文章https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE50177 这篇文章的数据适中,不仅可以用来做RNA-seq,后面我们
其实我现在已经不写软件教程了! fastqc对原始测序reads质控 NCBI的blast++软件使用说明书 SRA工具sratoolkit把原始测序数据转为fastq格式 目录 一:下载安装该软件 二:准备数据 三:运行命令 四:输出文件解读 正文 一:下载安装该软件 在NCBI的ftp站点里面可以找到blast++的下载链接 wget ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/LATEST/ncbi-blast-2.2.30+-x64-linux.ta
很多时候生信工作者处理多个文件,对每个文件做的操作都是一样的,这个时候,写一个for循环串行处理可能就行了。但有时候串行操作耗时较久,例如做个bwa mem比对,如果一个一个文件处理,时间就是累加的。
三代测序错误率比较高,一般组装后需要进行纠错来提高准确度。本次介绍使用racon来对三代基因组进行纠错优化。
[tophat2+cufflinks转录组测序实例——原始数据的获取] (http://www.biocoder.cn/content/62/) 我们在NCBI上获取的数据 要想把下载的原始数据以sra格式结尾的文件给tophat2识别并进行比对,就要将sra格式解压为fastq格式 SRA toolkit 代码如下
第1选择--Aspera Connect 如果aspera connect不能下载,推荐sratoolkit的prefetch功能。尽量不要用wget或curl下载,速度慢,且有时下载不完全
高通量测序下机的原始数据中存在一些低质量数据、接头以及barcode序列等,为消除其对后续分析准确性产生的影响,在数据下机以后对原始数据进行质控处理就成了至关重要的环节。Trimmomatic就是一个高通量测序数据质控神器,可以对测序数据进行过滤。
推荐使用偷懒方法,比如安装miniconda软件,下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 这样就可以使用它安装绝大部分其它软件。
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scTCR可以更细致的获取肿瘤免疫微环境的变化,比如单细胞转录组可以获取不同样本,不同分组(癌和癌旁,是否治疗,是否响应)的celltype组成,可以知道哪些celltype发生变化。
conda config --set show_channel_urls yes这一步是搜索时显示通道地址
理论知识学再好,能付诸实践灵活运用才行,所以我们常强调知行合一,实践出真知。实战演练这个栏目就是带大家从头到尾完整复现单细胞文献分析流程。好了,干货多,屁话少,我们来看实战流程。
连续两次求贤令:曾经我给你带来了十万用户,但现在祝你倒闭,以及 生信技能树知识整理实习生招募,让我走大运结识了几位优秀小伙伴!大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战,其中几个小伙伴让我非常惊喜,不需要怎么沟通和指导,就默默的完成了一个实战!
为了加快速度先下载aspera并添加环境变量,具体看以前的内容 下载sra toolkit加环境变量 下载EDirect 用yeast的几个数据说明
由于课题需要下载single cell raw data 进行后续分析,但是NCBI SRA 文件分割后只有一个FASTQ文件,只能从ENA上下载BAM 文件,使用Cell ranger bamtofastq 转为fastq文件再进行比对。开启了慢慢长ERROR路
在几乎所有模式植物转录组测序技术都做烂的今天,始终有一些植物因为种种原因鲜有问津。例如小麦,就像是开在奢侈品商场的黄焖鸡:有钱的人未必瞧得上,没钱的也压根就不会去光顾。不过这么多年过去了,总有那么几个祖传数据躺在NCBI的数据库里供人挖掘,比如今天这个PRJNA293629。
三代测序错误率比较高,一般组装后需要进行纠错来提高准确度。本次介绍使用Pilon通过引入二代测序数据来对三代基因组进行纠错,此外Pilon还支持对二代测序数据拼接结果进行纠错。
这是RNA-Seq 上游分析的大致流程,比对+定量。当然实验目的若只需要定量已知基因,也可以选择free-alignment 的流程工具如kallisto/Salmon/Sailfish,其优点是可用于RNA-seq的基因表达的快速定量,但是对于小RNA和表达量低的基因分析效果并不好(2018年刚发表的一篇文章对free-alignment 的工具进行了质量评估,doi: https://doi.org/10.1101/246967)。基于比对的流程,比对工具也有很多选择,如Hisat,STAR,Topha
Silvestro G. Conticello教授及其团队3月3日发表在BioRxiv上的文章。文章发现了新冠状病毒RNA进入人体细胞以后被编辑的证据,虽然没有生化试验验证,但可以推测参与RNA编辑的APOBECs与ADARs参与到编辑新冠病毒RNA的过程。另外,作者公开了分析流程的代码。
小结 一年了,没想到写了这么多~重要的是这是一个完整的分析流程,非常实用。 从头开始(需要服务器) 当你拿到了测序公司的原始数据或者你想从SRA<- 大牛的数据都存在这里下载到有价值的数据用来分析首先你得有台服务器,看下面的教程“站长,课题组要买一台服务器做转录组分析,怎么破?” “站长,没钱买高配置电脑咋做10次Lasso?” 然后这个教程告诉你省钱的方法10元转录组分析:这次真的是干货了~灰常干 当然如果你想要以下教程中所涉及的工具,看这个教程“站长,有没有丝滑般感受的生信软件安装教程?” 怎么获得
首先我们先回顾一下,上次推文主要介绍了bash编程的基础知识,还有一些基本的代码规范。如果你还没读过上次的推文,请不要犹豫先点击下面的链接。
要想估计基因组的大小,也就是整条基因组的长度,我们把这个值设为大 G。那么测序的所有碱基数可以计算出来,将所有 reads 的碱基加起来就可以,为大 S。用所有碱基数除以每个碱基的平均覆盖深度 D,碱基总数除以测序深度,那么就可以得到基因组的长度了。所以,要想估计基因组大小,必须计算出每个位点被覆盖的平均深度,因为我们已经有了总碱基数S。但是这个深度无法直接计算出来,所以,我们通过 kmer 的深度,来推测测序的深度,进而求出基因组大小。那么就是要推测出 kmer 深度与测序深度之间的关系,下面我们来看一下如何通过 kmer 的深度来计算测序的深度。
看文献过程中看到一篇挺好的单细胞文章,思路比较新颖,测序数据量也比较大,因此想用这批数据自己做一做。
--split-3 把双端测序数据拆分成两个文件,对单端测序数据不起作用.fastq-dump默认会把双端测序结果保存到一个文件里
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