ChIP-seq是一种结合位点分析法,用于研究体内蛋白质与DNA相互作用。通过染色质免疫共沉淀技术(ChIP)与第二代测序技术相结合,在全基因组范围内检测与组蛋白、转录因子等互作的DNA区域。
首先谷歌找到这个教程:http://nix-bio.blogspot.com/2013/10/installing-blat-and-blast.html
NCBI:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/genome/guide/human/index.shtml
自从 Web 应用程序自 1993 年 W3C 设立以来就开始发展,而且 HTML 也历经了数个版本的演化(1.0 – 2.0 – 3.0 – 3.2 – 4.0 – 4.01),现在也已经成为Web网页或应用程序的最基础,想要学习如何设计 Web 网页或开发 Web 应用程序,这已经是绝对必须要学的东西了,就算是方便的控件(例如 ASP.NET),但 HTML 仍然有学习它的必要性,因此如果不会 HTML,就等于没学过 Web 网页一般。 拜 HTML 与 Web 浏览器蓬勃发展之赐,各式各样的应用都在网
RNA-seq 目前是测量细胞反应的最突出的方法之一。RNA-seq 不仅能够分析样本之间基因表达的差异,还可以发现新的亚型并分析 SNP 变异。本教程[1]将涵盖处理和分析差异基因表达数据的基本工作流程,旨在提供设置环境和运行比对工具的通用方法。请注意,它并不适用于所有类型的分析,比对工具也不适用于所有分析。此外,本教程的重点是给出一般的分析流程。对于更大规模的研究,强烈建议使用集群来增加内存和计算能力。
进行差异表达基因分析的前提是,获取代表基因表达水平的矩阵。因此在进行分析前,必须知道基因表达矩阵是如何产生的。
关于我前面我说到的NGS测序血液里面的菌的问题,总共8.9亿reads里面是有部分(850万)无法比对上的,850万里面只有不到10万比对到了微生物,说明我的基因组里面的微生物序列实在是太少了。很多人
Beyond Compare for Mac(文件比较对比工具)允许您快速,轻松地比较您的文件和文件夹。通过使用简单,强大的命令,您可以专注于您感兴趣的差异,忽略其余的。支持文件夹或文件比对,可以快速比较整个磁盘或文件夹,不仅支持文件大小和修改时间的比对,还支持文件内容的比对。支持FTP站点和本地文件夹比对。然后,您可以合并更改,同步文件,并为记录生成报告。
另外还有http://www.bioinformatics.utep.edu/BIMER/tools/msa.html https://www.expasy.org/genomics/sequence_alignment
所有系统发育推断方法都需要同源数据集作为输入。因此,当核苷酸序列用于系统发育分析时,第一步通常是推断不同类群序列中的哪些核苷酸彼此同源,以便这些核苷酸之间的差异仅源于序列进化中发生的变化。不同序列的核苷酸之间的同源性推断最常通过属于“多序列比对”类别的方法来完成。
QualiMap 是一款主要由Fernando Garcı ́a-Alcalde、Konstantin Okonechnikov 开发的用于评估高通量测序数据质量的工具。主要用于分析和可视化测序数据的质量指标。
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。
定义三个文件夹:index索引、inputdir输入文件夹、out输出文件夹。这一步需要激活conda环境。
转录组分析 | 使用trim-galore去除低质量的reads和adaptor
在我们编写代码的时候,我们经常需要知道两个文件之间,或者同一个文件不同版本之间有什么差异性。在 Windows 下有个很强大的工具叫作 BeyondCompare ,那在 Linux 下需要用到什么工具呢?
Nucleotide数据库的搜索结果还是比较智能的,搜索结果前面推荐的就是我们的要的,我们做基因检测,做的PCR是定量PCR,设计引物是以基因的转录本为模板设计的,所以我们点击RefSeq transcripts。
第一讲:文献选择与解读 前阵子逛BioStar论坛的时候看到了一个关于miRNA分析的问题,提问者从NCBI的SRA中下载文献提供的原始数据,然后处理的时候出现了问题。我看到他列出的数据来自iron torrent测序仪,而且我以前也没有做过miRNA-seq的数据分析, 就自学了一下。因为我有RNA-seq的基础,所以理解学习起来比较简单。 在这里记录自己的学习过程,希望对需要的朋友有帮助。 这里选择的文章是2014年发表的,作者用ET-1刺激human iPSCs (hiPSC-CMs) 细胞前后,观察
好的书籍是人类进步的阶梯,但有些人却找不到优秀的阶梯,为此我们开设了书籍翻译这个栏目,作为你学习之路的指路明灯;分享国内外优秀书籍,弘扬分享精神,做一个知识的传播者。
人脸识别技术在当下已经十分成熟,但主要在移动端和专有设备应用上较为普及,而在Web端并不多见,本着学习的目的从零实现web端的人脸登录功能。
在 EMBL Clustal Omega 比对结果的 Result Summary 标签下有Jalview按钮。这个按钮可以快速启动 Jalview,但这里启动的在线版本功能不完整。完全版的 jalview 可以从 Jalview 官网(http://www.jalview.org)在线启动,或者下载安装到本地。
生信分析过程中,会与很多不同格式的文件打交道,除了原始测序数据fastq之外,还需要准备基因组文件fasta格式和基因注释文件gtf格式。在分析的过程中还会有众多中间文件的生成,如bed、bed12、sam、bam、wig、bigwig、bedgraph等,生成后我们一般会查看下内容了解文件每一列的含义,以此来决定需要提取哪些有用信息列来进行下一步分析。
写在前面 MSDK做了这么久,被开发商嗤之以鼻最多的问题之一就是文档。问题的原因比较多,主要是三个方面: MSDK没有完整的线上文档,所有的文档都是跟随版本包。 MSDK同时外发版本太多 MSDK的版本文档使用word编写,不同版本文档不易比对。 由于以上的问题,经常出现游戏更新版本以后没有同步使用新版本的文档,无法同步更新我们已经修正的文档错误,或者由于文档比对太过麻烦和版本太多,开发修改文档错误以后比较难同步修改到其余版本。 为了解决这个问题,MSDK团队早期尝试过使用wiki,然而由于wiki的语法太
Python是一门极其热门、极其灵活的开发语言,其更新迭代的速度也非常的快速。有时候我们遇到不同的软件版本不同方法处理的情况,此时就需要用到版本号比对的工具。举一个例子说,我们要在python代码中区分numpy版本在1.21.6之前和之后的版本。虽然我们可以自己手写一个软件版本号识别和比对的简单函数,但是相比之下,LooseVersion的方案会更加的成熟和方便一些。本文主要介绍LooseVersion的一些相关使用场景。
SAM 文件格式(Sequence Alignment Map Format)是高通量测序分析当中最重要的文件格式之一。将测序数据(fastq 格式)与参考序列(fasta 格式)进行比对,就会生成 sam 格式。sam 格式文件中包含了全部的测序数据信息,参考序列信息,以及二者比对的全部细节信息。在基因组拼接,变异检测,RNAseq 等等分析当中都需要使用到 sam 格式。
第一个命令针对单个样本。每个样本在比对之后,都会生成一个report 文件。bismark2report 命令读取这个reort 文件,然后生成单个样本对应的html报告。
今天的是三周合计15天的数据挖掘授课学员一点一滴整理的授课知识点笔记哦,还有互动练习题哈,欢迎大家点击文末的阅读原文去关注我们学员的公众号哦!
Samtools 同样是由李恒博士开发的一套与高通量测序数据交互的程序。它由三个独立的存储库组成:
为了获取表达矩阵,可以将测序数据比对到参考基因组然后通过坐标文件 GTF(GFF 或者 BED)统计每个基因比对上的数据计算丰度,或者直接与参考基因集进行比对,直接计算每个基因覆盖深度的方法。但是两种方法之间有较大的差别:
在前面的直播基因组系列,我们讲解过那些比对不少我们人类的参考基因组序列的数据,其实可以细致的进行探究。 直播】我的基因组(十五):提取未比对的测序数据 这里主要参考这篇文章的图4:http://ww
首先对拿到的原始测序数据(fastq或fastq.gz格式)进行质控检测,直接用fastqc软件,再加上multiqc将多个检测结果一起展示。 如:
俗话说:三句不离本行,对于程序员这个可爱的群体来说也是一样,即使面对无休无止的编程工作,程序员们依旧任劳任怨的埋头苦干,梦想着用自己码下的代码改变世界。
构建系统发育树属于群体遗传学分析范畴,随着时间和地理位置的变化,新冠病毒经过多次迭代,在基因组上会累积不同的突变,已经与祖先产生明显的不同。通过对多个序列进行系统发育分析,不仅可以厘清不同物种之间的亲缘关系,而且可以重塑新冠病毒的演化过程,具有重要的现实意义。例如某地新发疫情,可以对样本快速测序,构建全基因组序列,然后对其进行系统发育分析,快速定位到系统发育树中,可以快速鉴定新发菌株的亲缘关系,对于疫情防控溯源具有重要的指导作用。
其实这一讲只是把未比对到人类基因组的序列快速比对到细菌基因组,并得到各个种类的菌的占比。 在这之前我们讲的是对几亿条reads定位到指定参考基因组的具体某个坐标,那是因为我们预先知道那些reads来自于人类,就是我本人血液的测序结果。 直播】我的基因组(十五):提取未比对的测序数据 但是前面也说到了那8.9亿reads里面是有部分(850万)无法比对上的,如果我们需要探究它们到底是什么东西,会不会是其它物种的DNA物质掺和进来了呢? 我们不可能把所有物种的参考基因组都下载一遍,然后一个个的去比对。这时候就需
虽然没有phylip格式,但是如果你理解了格式,就知道,其实无非就是软件开发者定义好的规则。我以前分享过HPV的病毒进化树,可以把这个当做是学徒作业了。
我们经常会使用KEGG数据库来研究基因的功能,而在KEGG 数据库中,直接存储分子功能的就是KEGG Orthology 数据库。
这项工作已获得Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International协议的许可。这意味着您可以复制,共享和修改作品,只要结果以相同的许可证分发即可。本教程由Mobolaji Adeolu(adeolum@mcmaster.ca),John Parkinson(john.parkinson@utoronto.ca)和Xuejian Xiong(xuejian@sickkids.ca)制作。
STAR 先搜索与参考基因组上,一个或多个位置完全匹配的最长序列。这些最长的匹配序列称为最大可映射前缀 (*Maximal Mappable Prefix,*MMP):
在工作中经常会遇到PDF转Word等可编辑文本情况,相信很多小伙伴用的是文字一个一个打,图片一个一个截的笨办法了。今天小编也和大家一样,准备这样搞,但是篇幅实在太长,最后还是放弃这办法了。最后搜到了Abbyy FineReader
bedtools是一个强大的基因组分析工具,包含了各种各样的功能,能够轻松解决我们基因组分析过程中遇到的各种问题,其引用率高达8462次!
参考基因组和基因注释文件获取 通常测序生成的reads要与参考基因组或参考转录组进行比对,或Pseudo-alignment。所以首先需要获取参考基因组和参考转录组信息。 Ensembl http:/
前几期转录组周更学习分享了lncRNA和mRNA联合分析的一般套路和鉴定新lncRNA的基本流程,接下来的两周我会带大家一起学习之前一位老师对癌症样本全转录组数据进行融合基因和变异鉴定的推文 老程的全转录组,解决遇到的各种问题
今天为大家介绍的是来自Kyunghyun Cho和Richard Bonneau团队的一篇论文。在生物技术领域,挖掘序列(sequence)、结构(structure)和功能(function)之间的关系,需要更好的方法来比对那些与已经标注的蛋白质序列相似度较低的蛋白质。作者开发了两种深度学习方法来解决这一难题,即TM-Vec和DeepBLAST。TM-Vec允许在大型序列数据库中搜索结构-结构的相似性。它经过训练,能够直接从序列对预测TM分数,作为结构相似性的度量,无需中间计算或解析结构。一旦识别出结构相似的蛋白质,DeepBLAST就可以仅使用序列信息来结构性地比对蛋白质,识别蛋白质之间的结构同源区域。
Root 李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Google今天推出了一个名叫DeepVariant的开源工具,用深度神经网络来从DNA测序数据中快速精确识别碱基变异位点。 学科研究的革命性进展,特别是基因学上,需要依赖于新技术的出现。比如桑格发明了测序法之后,才实现了人类基因组的测序。 再比如DNA(微阵列)芯片技术的诞生,使得大规模的基因测序成为可能。这些技术让我们能够获得大量遗传信息,可以更广泛地应用于健康、农业和生态上。 基因测序领域里,最革命性的技术当属2000年初首次商用的高通
当前的单细胞测序主要采用 illumina 测序平台进行测序,一般为双末端测序,测序完成之后首先需要对 illumina 测序数据进行质控过滤,过滤条件与其他分析类似。需要注意的是,虽然单细胞测序也是双末端测序,但是 reads1 中通常为 barcode+umi 序列,reads2 为转录本序列。
在日常开发工作和自己学习跑demo的时候,往往都需要快速构建一个springboot基础工程。除了用IDEA开发工具构建,更多就是用Spring Initializr来生成,但用的时间长了发现,它也就仅仅只能帮我们引入一些必要的jar包,其他插件轮子还是得自己配置。
megan,Metagenome Analyzer Microbiome analysis using a single application。是一款综合性的微生物物种分类工具,将多款物种分类的工具集合到一个软件中。mega 不仅可以完成物种分类,同时还包括非常强大的可视化功能,可以用户物种分类结果的可视化,只需点点鼠标即可完成其他软件复杂的图。我们几乎可以将任何软件物种分类的功能表输入到megan 中进行数据可视化。
最近在写H5.因为需要使用扫一扫功能.所以调用了下微信的SDK.但在生成秘钥的时候,前端总是说不能用.于是打开签名校验工具比对了下.发现生成的签名居然不对.
写在前面:《一篇文章学会ChIP-seq分析(上)》《一篇文章学会ChIP-seq分析(下)》为生信菜鸟团博客相关文章合集,共九讲内容。带领你从相关文献解读、资料收集和公共数据下载开始,通过软件安装、数据比对、寻找并注释peak、寻找motif等ChIP-seq分析主要步骤入手学习,最后还会介绍相关可视化工具。 第五讲:测序数据比对 比对就很简单的了,各种mapping工具层出不穷,我们一般常用的就是BWA和bowtie了,我这里就挑选bowtie2吧,反正别人已经做好了各种工具效果差异的比较,我们直接用就
我们在之前说到过bam文件还有55G大小,这样的文件,在很多时候都不方便查看和转移。而有些时候,我们只需要我们的测序数据在全基因组的测序深度这一个值,并不需要具体某条reads的碱基序列,碱基质量值。这样就可以把bam文件压缩为bw格式啦!需要了解一些文件格式:wig、bigWig和bedgraph文件详解。 bam文件格式我就不多说了,就是sam的二进制压缩版本,前面我们也花费了大量的笔墨来描述它,而bw格式全称是bigwig格式,就是规定了全基因组数据的每个坐标区间的测序深度,标准释义如下: Wiggl
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