fq服务器 - 腾讯云开发者社区

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3：数据处理:sra转成fq文件

pc-System-Product-Name:/data/fudan_TNBC$ ls -l |grep "^-"|wc -l 727 把/data/fudan_TNBC/下的sra文件转成fastq文件，并存放在/project/raw_fq.../下 cd /project/raw_fq/ for id in `seq 8223 8454`; do nohup sudo fastq-dump --gzip --split-3 /data...;done & raw_fq共5.3T，分批进行处理。实际是，因为机房停电，很多文件没有转换完整。然后最后直接分两批转完了，共占用5.8T空间。

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stackoverflow 打开缓慢的解决办法（不用FQ，不用装插件）

GFW屏蔽了google, 而stack overflow上用了一个js脚本，此脚本在谷歌服务器上。解决思路，就是让浏览器在本地加载此js脚本。访问速度直接从1.4min变到2s.

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

solr 一些前缀例如：q、fq、df 的用法

/添加，修改 @Test public void test1() throws IOException, SolrServerException { //和solr服务器创建连接...，参数为solr服务器地址 SolrServer solrServer = new HttpSolrServer("http://192.168.25.128:8080/solr");...solrParams.setQuery("测试新增内容"); // df-指定一个搜索Field solrParams.set("df","item_title"); //fq... - （filter query）过虑查询，作用：在q查询符合结果中同时是fq查询符合的 //item_price 在 1-1000000 之间，用 * 表示无限 //item_price...100 //也可写成 solrParams.setFilterQueries("item_price:[1 TO 1000000]"); solrParams.set("fq

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用脚本同时对多个fq文件进行数据质量检测

当有多个fq文件要进行数据质量检测时，我们可通过建立一个脚本执行文件，执行该脚本，可同时批量对fq文件进行检测。...Started analysis of output_forward_paired.fq.gz Approx 5% complete for output_forward_paired.fq.gz Approx...10% complete for output_forward_paired.fq.gz Approx 15% complete for output_forward_paired.fq.gz Approx...complete for output_forward_paired.fq.gz output_forward_unpaired.fq.gz Started analysis of output_forward_unpaired.fq.gz...for output_reverse_paired.fq.gz output_reverse_unpaired.fq.gz Started analysis of output_reverse_unpaired.fq.gz

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如何从ENA数据库批量下载fq数据与表达矩阵（代码版）？

选择如下：可以得到样本的ID编号，保存到ID.txt文件中： ERR3304809 ERR3304807 ERR3304810 ERR3304808 fq的ftp下载链接如下，多看几个链接得到链接的规律

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Cilium：基于 BPF+EDT+FQ+BBR 更好地带宽网络管理

4.1.1 设计初衷 4.1.2 性能对比：bbr vs. cubic CUBIC + fq_codel： BBR + FQ (for EDT)：效果非常明显。...BBR + FQ 机制上是能协同工作的；但是，内核在 skb 离开 pod netns 时，将 skb 的时间戳清掉了，导致包进入 host netns 之后没有时间戳，FQ 无法工作....使用的时钟类型）如果不重置，将包从 RX 转发到 TX 会导致包在 FQ 中被丢弃，因为超过 FQ 的 drop horizon。...FQ horizon 默认是 10s。...残留 FQ 的一个副作用就是大流量容器的偶发网络延迟，因为 FQ 要保证 flow 级别的公平（而实际上很多场景下并不需要这个公平，总带宽不超就行了）。

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首个全量化Vision Transformer的方法FQ-ViT，AI大模型落地不远了！

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2111.13824.pdf 项目代码：https://github.com/megvii-research/FQ-ViT 计算机视觉研究院专栏 Column

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首个全量化Vision Transformer的方法FQ-ViT，AI大模型落地不远了！

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2111.13824.pdf 项目代码：https://github.com/megvii-research/FQ-ViT 计算机视觉研究院专栏

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首个全量化Vision Transformer的方法FQ-ViT（附源代码）

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2111.13824.pdf 项目代码：https://github.com/megvii-research/FQ-ViT 计算机视觉研究院专栏

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DNBC4tools—华大DNBelab系列单细胞分析pipeline

dna.toplevel.fa.gz https://ftp.ensembl.org/pub/release-114/gtf/homo_sapiens/Homo_sapiens.GRCh38.114.gtf.gz ##这里就以服务器已有参考基因组...f1.fq.gz;D5-1_L001_r2.fq.gz,D5-1_L002_r2.fq.gz D5-1_oligo_f1.fq.gz;D5-1_oligo_r2.fq.gz D5-2 D5...human/homo_ensembl_112_dnbc4_index --threads 10 批量生成运行脚本后台提交运行所有样本的运行脚本都生成后，我们可以在后台批量提交，这时候需要考虑样本数量和服务器的资源使用情况...关于提交后台以及服务器资源查看，详见玩转服务器—从前台到后台，让你的任务无忧运行玩转服务器—服务器资源查看 screen -R BGI ##这个分批运行代码要自己视情况修改 ls .....同样的环境，同样的参考基因组、同样的数据，不同线程运行情况对比：不同线程运行对比怀疑过软件环境问题、参考基因组问题、原始数据问题、服务器IO问题，就是没怀疑过跟线程设置会有关系，最后死马当活马医才发现这个大坑

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使用人工智能优化一个数据库文件批量下载脚本

如果脚本在下载过程中卡死，但最终只成功下载了3个文件，可能是由于几个原因造成的，例如网络问题、服务器限制、本地磁盘写入问题或者axel命令的稳定性等。...限制并发数：如果服务器对并发连接数有限制，可能需要减少-n参数指定的线程数。磁盘空间检查：确保有足够的磁盘空间来存储下载的文件。...检查服务器限制：检查下载服务器是否有任何速率限制或IP封锁策略。使用其他下载工具：如果axel不稳定，可以尝试使用其他下载工具，比如wget或curl。...增加延时：在循环中增加延时，避免同时对服务器发起过多请求。检查磁盘写入权限：确保脚本运行的用户有足够的权限在目标目录写入文件。..._f1.fq.gz 下载成功：CRR727436_f1.fq.gz 开始下载文件：CRR727437_f1.fq.gz SSL error: (null) 下载成功：CRR727437_f1.fq.gz

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md5校验数据的完整性

加上之前我还没太搞懂iMac的休眠机制，将几十G的数据传到服务器上着实是一件难事。经过一番折腾，终于传上去了，但是传了这么久，不得不让人思考，这个数据还是你想要的数据吗？...对格式不准确的校验和行进行警告 --help 显示此帮助信息并退出 --version 显示版本信息并退出实战同一个数据通过SFTP先从服务器...1下到电脑上，再从电脑传到服务器2中，可以看到md5是完全相同的。...# 服务器 1 (base) zwang@ken_bioinfo:~/workplace/_SNP/sample$ md5sum ZM895_FRAS220033950-2r_1.clean.fq.gz...5c8c1450e5d80d41ee360e64aab871a0 ZM895_FRAS220033950-2r_1.clean.fq.gz # 服务器 2 [zwang@login01 data]

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批量与并行不一样

/bin/bash cat $1 |while read id do arr=(${id}) fq1=${arr[0]} fq2=${arr[1]} trim_galore -q 25 --phred33...\ --length 36 --stringency 3 --paired \ -o ./ $fq1 $fq2 done 提交至后台最后再提交至后台 nohup bash qc.sh config...& 最后的最后，要学会通过top查看命令是否成功提交了，如果提交成功，服务器会一个一个地处理数据，这样我们就可以忙别的事情了，等到数据处理得差不多再看处理结果。...\ -o ./ $fq1 $fq2 fi ## end for number1 i=$((i+1)) done 提交至后台最后再提交至后台 for i in {0....$i.txt 2>&1 & ) done 最后的最后，要学会通过top查看命令是否成功提交了，如果提交成功，服务器会批量处理数据，向这里的例子，每次就同时处理3个数据了，当然前提是服务器的资源足够。

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多行命令并行管理，只需要一个脚本

因为一旦样本过多，我就要考虑到服务器占用率的问题。...日常使用的96线程服务器对于我使用的96线程服务器，即使我可以独自使用（往往不可能），我仍需要进行计算：68个文件如果按照以上方法写脚本，那每一个命令所用的线程数至多为1（2×68>96）。...如果运行过程中服务器出现了故障或崩溃，所有文件将全部完蛋。这该如何是好？神器submit.sh 因此，我向曾老师请教了这个问题，拿到了一个完美的解决办法。...-2 /home/xiaowang/proj1115/3_trim/TR_5445_001_1*_2.fq.gz -S ....-2 /home/xiaowang/proj1115/3_trim/TR_5445_001_2*_2.fq.gz -S .

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python multiprocessing模块进行多进程处理

多进程可以有效利用服务器多核CPU的计算资源，加速运行效率，在python中，通过内置模块multiprocessing来进行多进程编程。...Approx 5% complete for test.fq Approx 10% complete for test.fq Approx 15% complete for test.fq Approx...') 再次运行，可以看到如下输出 Started analysis of test.fq Approx 5% complete for test.fq Approx 10% complete for test.fq...', 'control2.fq', 'control3.fq', 'case1.fq', 'case2.fq', 'case3.fq'] with Pool(3) as p: samples...= ['control1.fq', 'control2.fq', 'control3.fq', 'case1.fq', 'case2.fq', 'case3.fq'] p.map(fastqc

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bam文件转fastq的一些小tips

bazam Java 并行 + 内存映射比 samtools 快 1.5–2×↑；线程越多优势越大无 GPU，但服务器 CPU 核数多（>16 核）、内存充足 sambamba C++ 并行 I/...✅ 推荐策略普通服务器 / 无 GPU 直接 samtools fastq -1 R1.fq.gz -2 R2.fq.gz即可；别加线程，把 CPU 留给下游比对。...超多核服务器（≥32 核）且急于交付尝试 bazam或 sambamba，--threads 16以上能再快 1–2 倍；注意内存占用（约 2–4 GB）。...巨大，而 _1.fq、_2.fq很小甚至为空。...只想快速、免排序、带压缩→ 用 jts/bam2fastq（新分支）服务器只有旧版 rpm/deb或脚本已按旧版写死→ 继续用 v1.1.0，但记住：必须 samtools sort -n先排序；

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一个太少但100个太多

昨天提到了最近接了一个单细胞转录组项目，有80个10X样品，每个样品的单细胞测序数据都是100G左右的fq.gz文件，在跑完了cellranger流程后整理结果的同时，重新捡起来了七八年前的Linux知识...虽然我每个10x样品里面的代码都是调用了4个线程，但是样本很多，这个时候把多个样本同时提交，也就是并行，理论上也可以加快这个项目进度，当然了，前提是这个服务器有足够的计算资源，都可以给这个项目调配。...然后我们的服务器就崩溃了，唉，如下所示： ? 因为找不到真正的cellranger把服务器搞奔溃的截图，所以只好是放了一个全面实习生的“血的教学”。...我们的服务器目前并没有组建集群，我拿出来了其中一个96线程372G内存的单机给这个80多个10x样本数据处理项目，其实稍微计算一下就明白，应该是每次提交20个样品的run-cellranger.sh 脚本...IU --gcBias -i $index -1 $fq1 -2 $fq2 -p 4 -o quants/${sample}_quant fi i=$((i+1)) done 我实在是不明白

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再次说明md5检查文件完整度的重要性

最近服务器又停电，发现几个星期前提交的项目失败了几个样本： P5_DCIS P2_Norm P4_DCIS P2_DCIS P9_DCIS P10_Norm P9_Norm 所以我就去检查 clean...数据 gunzip -t P10_Norm_Exome_1_val_1.fq.gz gunzip -t P10_Norm_Exome_2_val_2.fq.gz gunzip -t P2_DCIS_Exome..._1_val_1.fq.gz gunzip -t P2_DCIS_Exome_2_val_2.fq.gz gunzip -t P2_Norm_Exome_1_val_1.fq.gz gunzip -t...P2_Norm_Exome_2_val_2.fq.gz gunzip -t P4_DCIS_Exome_1_val_1.fq.gz gunzip -t P4_DCIS_Exome_2_val_2.fq.gz...1_val_1.fq.gz gunzip -t P9_DCIS_Exome_2_val_2.fq.gz gunzip -t P9_Norm_Exome_1_val_1.fq.gz gunzip -t P9

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trim-galore并行处理时的几个问题

去接头(并行处理) 命令为 dir=/home/kelly/wesproject/4_clean/ cat config |while read id do arr=${id} fq1...=${arr[0]} fq2=${arr[1]} nohup trim_galore -q 25 --phred33 --length 36 -e 0.1 --stringency...3 --paired -o $dir $fq1 $fq2 & done config是需要进行处理的文件列表 trim_galore命令这里用的也比较简单，总结下处理时遇到的问题 1 关于一次可以并行处理多少的问题...但最佳是不要超过240个样本，这好像是我的服务器能处理的最大量。...，并且除report外都很大 ├── [1.8G] SRR8518176_1_trimmed.fq.gz ├── [1.0G] SRR8518176_1_val_1.fq.gz ├── [4.7K]

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DeepSeek助力快速生成DNBC4tools所需样本对应信息

fq.gz;/data/cDNA2_R2.fq.gz /data/oligo2_R1.fq.gz;/data/oligo2_R2.fq.gz $sample3 /data/cDNA3_R1.fq.gz..._L002_f1.fq.gz;D15_L001_r2.fq.gz,D15_L002_r2.fq.gz D15_oligo_f1.fq.gz;D15_oligo_r2.fq.gz D5-2 D5-2..._L001_f1.fq.gz,D5-2_L002_f1.fq.gz;D5-2_L001_r2.fq.gz,D5-2_L002_r2.fq.gz D5-2_oligo_f1.fq.gz;D5-2_...f1.fq.gz;D5-1_L001_r2.fq.gz,D5-1_L002_r2.fq.gz D5-1_oligo_f1.fq.gz;D5-1_oligo_r2.fq.gz D2-2 D2...详见： DNBC4tools—华大DNBelab系列单细胞分析pipeline 玩转服务器—从前台到后台，让你的任务无忧运行

2880 0

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3：数据处理:sra转成fq文件

stackoverflow 打开缓慢的解决办法（不用FQ，不用装插件）

solr 一些前缀例如：q、fq、df 的用法

用脚本同时对多个fq文件进行数据质量检测

如何从ENA数据库批量下载fq数据与表达矩阵（代码版）？

Cilium：基于 BPF+EDT+FQ+BBR 更好地带宽网络管理

首个全量化Vision Transformer的方法FQ-ViT，AI大模型落地不远了！

首个全量化Vision Transformer的方法FQ-ViT，AI大模型落地不远了！

首个全量化Vision Transformer的方法FQ-ViT（附源代码）

DNBC4tools—华大DNBelab系列单细胞分析pipeline

使用人工智能优化一个数据库文件批量下载脚本

md5校验数据的完整性

批量与并行不一样

多行命令并行管理，只需要一个脚本

python multiprocessing模块进行多进程处理

bam文件转fastq的一些小tips

一个太少但100个太多

再次说明md5检查文件完整度的重要性

trim-galore并行处理时的几个问题

DeepSeek助力快速生成DNBC4tools所需样本对应信息

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