首先maf格式的somatic突变数据制作成为annovar软件的输入格式: cut -f 5-7,12,13,1,16 human_brca_all_mutect2.maf |cut -f 2-7 > 1 cut -f 5-7,12,13,1,16 human_brca_all_mutect2.maf |cut -f 1 > 2 paste 1 2 > for_annovar.input ### 共 13027 位点 然后运行annovar软件的批量注释功能 bin=/home/haitaowang/D
才sanger研究所已经做好了这个分析,但是值得我们重复一下,效果如下: TCGA所有癌症的mutation signature 首先TCGA所有癌症的maf文件 maf格式的mutation记录文件
前面我们介绍了,annovar的基本用法,并输出了注释结果,今天我们进一步了解下注释所用到的数据库以及结果解读
这次耗费15个小时系统性的回顾了该软件,希望可以做到教学上的最佳教程。虽然其它杂七杂八中文教程没有看的必要性,但是其英文文档是需要反复读的。
dbSNP是由NCBI提供的,在这个数据库,可以查看是否有人已经发现了你的变体。dbSNP不仅包含SNPs(单核苷酸多态性),还有很多其他的变异,如短删除、插入和多核苷酸多态性。dbSNP中的数据有两种主要类型:由用户提交,可以通过“提交的SNP”(ss)标识符来识别;由多个提交的数据和来自其他来源的数据组合而成的数据,可以通过“reference SNP” (rs)标识符识别。
测试数据来自2017年卫计委室间质评提供的bed文件(pipeline会自动下载)和测试数据,修改命名以匹配pipeline输入端,也可以替换为自己的数据文件,因为室间质评目前参考基因组还停留在hg19版本,所以本流程仍然使用hg19(GRCH37),如果要切换到hg38,可以将version_reference变量值设置为hg38,project_bed设置为Illumina_pt2_hg38.bed。pipeline会使用hg38(GRCH38)版本和对应的bed文件。
前者由于需要对正常配对样本进行测序,会增加成本。而后者因为数据库问题可能导致结果不够准确,如 dbSNP 也包含致病性突变、COSMIC 数据库包含种系突变。为了提高基于仅肿瘤样本进行体细胞变异鉴定的准确性,作者使用了靶向 panel 测序,优化仅肿瘤样本体细胞变异分析的过滤方法,并进行了验证。 研究方法
在研究SNP时,我们有类似1000G,HapMap, Exac 等数据库,提供了不同人群中的频率信息。对于HLA的研究而言,也有存储频率信息的数据库-ANFD。
一、人群SNV频率数据库 数据库名称 网站 简介 dbSNP https://www.ncbi.nlm.nih.gov/snp/ dbSNP 包含人类单核苷酸变异、微卫星和小片段插入和缺失,以及常见变异和临床突变的发表、群体频率、分子结果以及基因组和 RefSeq 映射信息。 gnomAD http://gnomad.broadinstitute.org/或http://www.gnomad-sg.org/ gnomAD(v3.1.2)基于GRCh38,其中短变异(short variant)数据集涵盖了7
遗传变异的数据库注释非常简单,就是从数据库里面下载记录文件,然后根据坐标对应一下即可,甚至很多成熟的工具都可以自动下载数据库以及比对,就跟我们前面讲到的把vcf文件注释到dbSNP数据库的ID一样简单。我在多年前的直播我的基因组讲过很多了:
gnomAD 是一个学术联盟组织,这个组织收集和整理了各种大规模的外显子和全基因组测序数据,并面向全世界免费开放。在它的第一个版本中,只包含了外显子测序的数据,称为Exome Aggregation Consortium(ExAc)。
#此处是原先Manta分析SV的步骤一,生成runWorkflow.py,因为这一不步速度很快,所以串行执行 rm -f ${result}/${sn}/runWorkflow.py python ${tools.manta} \ --normalBam ${result}/${sn}NC_marked.bam \ --tumorBam ${result}/${sn}_marked.bam \ --referenceFasta ${refs.hum} \ --exome \ --callRegions /opt/ref/projects/Illumina_pt2.bed.zip \ --runDir ${result}/${sn} # 对bam文件碱基质量校正的第二步,Normal & Tumor并行处理 ${tools.gatk} ApplyBQSR \ --bqsr-recal-file ${result}/${sn}_recal.table \ -L ${refs.interval} \ -R ${refs.hum} \ -I ${result}/${sn}_marked.bam \ -O ${result}/${sn}_bqsr.bam & ${tools.gatk} ApplyBQSR \ --bqsr-recal-file ${result}/${sn}NC_recal.table \ -L ${refs.interval} \ -R ${refs.hum} \ -I ${result}/${sn}NC_marked.bam \ -O ${result}/${sn}NC_bqsr.bam & #原先QC步骤,获取insert size,Normal & Tumor并行 ${tools.gatk} CollectInsertSizeMetrics \ -I ${result}/${sn}_marked.bam \ -O ${result}/${sn}_insertsize_metrics.txt \ -H ${result}/${sn}_insertsize_histogram.pdf & ${tools.gatk} CollectInsertSizeMetrics \ -I ${result}/${sn}NC_marked.bam \ -O ${result}/${sn}NC_insertsize_metrics.txt \ -H ${result}/${sn}NC_insertsize_histogram.pdf & # 运行manta SV分析 python ${result}/${sn}/runWorkflow.py -m local -j ${envis.threads} & # 运行cnvkit CNV分析 ${tools.cnvkit} batch \ ${result}/${sn}_marked.bam \ --normal ${result}/${sn}NC_marked.bam \ --method hybrid \ --targets ${refs.bed} \ --annotate /opt/ref/refFlat.txt \ --output-reference ${result}/${sn}_reference.cnn \ --output-dir ${result}/ \ --diagram \ -p 0 & #samtools统计测序深度 ${tools.samtools} depth -b ${refs.bed} ${result}/${sn}_marked.bam > ${result}/${sn}_marked.depth & ${tools.samtools} depth -b ${refs.bed} ${result}/${sn}NC_marked.bam > ${result}/${sn}NC_marked.depth & #samtools统计比对信息 ${tools.samtools} flagstat --threads ${envis.threads} ${result}/${sn}_marked.bam > ${result}/$
这是GATK Best Practice系列学习文章中的一篇,本文尝试使用Gatk Germline spns-indels Pipeline来分析遗传病(耳聋) 数据 这次没有拿到遗传病的室间质评的
在测序早期,由于该过程高强度的劳动仅测序了少量的碱基。在动物模型和细胞系中,人们确定了一些在肿瘤发病机理中起着重要作用的基因。随后,研究人员在患者样本中分析了这些突变并评估了它们对预后效果的影响。例如:TP53在各种癌症中普遍发生了突变,NPM1是现在急性髓细胞白血病最常分析的基因之一,该突变定义了当前世界卫生组织分类中的急性髓细胞性白血病亚型。
因为嫌麻烦,所以一直使用的是简化版mutect2流程,其实就一个命令: time $GATK --java-options "-Xmx10G -Djava.io.tmpdir=./" Mutect2 -R $reference \ -I $tumor_bam -tumor $(basename "$tumor_bam" _recal.bam) \ -I $normal_bam -normal $(basename "$normal_bam" _recal.bam) \ -O ${sample}_mut
在对SNV位点进行注释时,往往需要综合采用多个数据库的注释结果,为了方便肿瘤研究人员,dbNSFP对人类基因组上的突变位点进行了丰富全面的功能注释,其目的是提供一站式服务,通过这一个数据库就可以完成突变位点的功能注释,文章链接如下
分析体细胞突变时,通常采用tumor_vs_nomal 的实验设计。在检测时,由于同时会检测出生殖细胞突变和体细胞突变,需要做的就是去除生殖细胞突变位点,那么剩下的就是体细胞突变位点了,GATK4 采用Mutect2 检测体细胞突变,分析流程如下:
衡量一个变异位点的影响时,通常都是给定一个变异类型,比如synonymous SNV 等,来表明其影响。CADD独创了一种打分算法,来衡量变异位点的有害程度。
该队列研究首次报道了ChinaMAP一期研究对覆盖全国27个省份和直辖市,8个民族,超过1万人的高深度(40X)全基因组测序数据和表型的系统性分析。
不过,那个时候遗传背景知识不够,其实并没有很好的理解它,现在有机会重新学习一下,可以使用以下代码下载并且注释到clinvar数据库
ANNOVAR是由王凯老师编写的一款用于SNP等变异位点注释的软件 (2),在注释软件(Annovar, SnpEff, VEP-Variant Effect Predictor)中相对引用较高。ANNOVAR能够利用最新的数据来分析各种基因组中的遗传变异。 给定一个包含染色体,起点,终点,参考核苷酸与检测核苷酸序列, ANNOVAR可以进行如下的功能注释:
3. 本文用到的原始文件,用fastqc查看质量状态是clean data,Q值均高于30,这里就不需要去接头和QC了。
Genome Analysis Toolkit (GATK) 是一套由Broad Institute开发的用于基因组分析的软件工具。其主要用于处理高通量测序数据,特别是从Illumina测序平台得到的数据。GATK的主要功能包括针对单核苷酸多态性(SNPs)和小型插入删除(indels)的变异检测,质量控制,以及数据处理和分析。
annnovar filter-based annotaton用于分析哪些变异位点是数据库中的已知位点,在判断时,除了染色体位置之外,allel也必须相同。region-based annotation 在分析时只考虑基因组位置,只要是存在overlap关系就会输出结果,而filter-based annotation会更加严格,首先要求基因组上的起始和终止位置必须完全一致,其次变异位点的allel也必须完全相同才行。
Bwa 0.7 版本和GATK 3.4将fastq文件碱基比对至hg19(GRCh37)人类参考基因组上生成bam文件,并根据基因组坐标对bam文件进行排序,然后对基因组复杂区域进行序列比对优化。
传统化疗是对抗癌症的常见方法,但它会攻击全身,造成不必要的副作用,如脱发,恶心和疲劳。 靶向治疗选择性地杀死癌细胞而不影响健康组织。靶向药物开发将成为治疗癌症的重要手段。 肿瘤的生物信息学数据库对肿瘤基础研究的发展、临床治疗水平提供具有重要作用。
1、Introduction to Bioinformatics and Computational Biology (liulab-dfci.github.io)
这些人群层面的差异绝大部分并不重要,因为本来就是个体的多样性而已,它们这些差异会影响高矮胖瘦,肤色,头发等等,但是不影响生存本身。但是每个人它自己在成长过程中,自己的本来应该是固定的基因信息会缓慢积累突变,这个变异通常是被称作是somatic 突变,它就很重要了,尤其是是患癌后个人的癌症部位积累的突变可以达到成百上千个,它也有自己的生物学意义。
基因组结构变异(structure variant, SV)是基因组变异的重要组成部分,大片段插入(Insertion, INS)、缺失(Deletion, DEL)、倒位(Inversion, INV)、易位(Translocation)、重复(Duplication, DUP)等类型的变异。第三代基因组测序因其读长较长,可轻松跨越重复区域和基因组复杂区域,能够更全面的检测基因组的SV。结构变异往往会对基因结构和表达产生更大的影响,在遗传病和肿瘤的发生发展中扮演了重要角色,因此发现和正确注释结构变异对于疾病的诊断有着至关重要的意义。
直播我的基因组前面的上游分析到此为止了,这里是一个分界线,经过孜孜不倦的探索挖掘我已经拿到了我个人基因组跟hg19参考基因组的全部差异位点,而且可以肯定方法学上面没有毛病。现在到了解释这些差异位点的时候,或者说是注释它们。 754755 indel.vcf3784343 snp.vcf 三百多万的snp和近100万的indel仍然是天文数字,前面我多次强调人类的hg19参考基因组并不意味着都是好的,我的DNA跟参考基因组不一样反而是好事,而且更多的位点,仅仅是多态性而已,那么我们就应该在数据分析的过程中把
COSMIC,即:Catalogue Of Somatic Mutations In Cancer。官网:
可能还有一些教程我漏掉了,毕竟这些年发布了近万篇教程了,大家直接我去我博客,生信菜鸟团就可以搜索,去我们的论坛,生信技能树里面也可以搜到。
React-router 笔记 官方文档 基本思路 react-router 通过react 组件的方式实现, 路由相关的数据,通过props传递给组件调用, 路由层级关系, 通过标签嵌套实现 基础标签 BrowserRouter : 路由容器 该组件只能包含单个元素 Route : 组件渲染出口 必须包含在 BrowserRouter 中 exact 精确匹配 Link : 跳转链接 必须包含在 BrowserRouter 中 基本使用 // react-router-demo import
最初开发 ANNOVAR 时,几乎所有 call 突变的软件都有自己的一套输出格式(SamTools,SOAPSNP,SOLiD BioScope,Illumina CASAVA,CG ASM-var,CG ASM-masterVAR 等),因此 ANNOVAR 就决定采用一种最简单的格式(仅包含 chr, start, end, ref, alt 以及 optional fields)作为输入。现将其称为 avinput 文件。我们也在 ANNOVAR 软件包中提供了 convert2annovar.pl 程序,以方便进行格式转换。
使用 ANNOVAR 进行的一项常见任务就是将 dbSNP 标识符分配给 VCF 文件中的突变。我经常会遇到这样的问题,即 ANNOVAR 没有为特定突变分配 dbSNP rs标识符,但该突变确实是“已知的” SNP。这种情况一般发生在 indel 中,但有时也发生在 SNV 中。
转载: http://kuaibao.qq.com/s/20171210G0MCZX00?refer=cp_1026 了解NGS临床数据仓库VSWarehouse—出完报告是否分析人员的工作就能翻篇了
我在我在04-转录组笔记推文任务列表(半年期)里面安排了6个经典综述和10篇转录组应用文献给大家,可惜愿意沉下心了认真苦学的并不多。(https://share.mubu.com/doc/14uneHKvPg)
本来以为这是一个小应用,试用完后给我的感受是这是一个基因组的应用商店,它涵盖了无数的研究结果,一个大大的赞!
一般来说,肿瘤体细胞突变的分析都要求需要肿瘤与正常配对样本,采用如 MuTect2、MuSE、Varscan2、SomaticSniper、Strelka2 之类的工具来 call 体细胞突变。 对于得到的体细胞突变位点,以 vcf 文件的形式保存,需要进一步过滤,突变过滤主要有以下几种策略:
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在项目开发环境下,我们会把 JS 代码尽可能模块化,方便管理和修改,这就避免不了会出现一个项目自身 JS 文件数量达到 10 个或者更多。 而项目上线后,会要求将所有 JS 文件合并为 1 个或者几个,手动的操作虽然也不是问题,但每次修改更新都要手动操作合并一遍,这就肯定是个噩梦了。 这种情况下,一些工具也就随之产生,比如在线合并,一些网站提供js文件上传,然后合并,但这还是很麻烦,如果开发环境没有网络呢? 这会我就想到了 windows 系统下的 cmd 里的 copy 命令,它虽然是个复
这两道题真是太有趣了!虽然标签是逆向,但是以前端为载体,有很多JS/CSS奇淫巧计,我已经迫不及待地想要和大家分享了。
1,找到http://www.xinhuanet.com 图片显示不了的原因,curl没打开zip宏
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1,修复两处小崩溃,主要是多线程渲染页面时,devtools调试下断点再执行会触发。
为了提高网站的访问速度,现在一般会将静态资源放在 CDN 下,而不是放在网站的域名之下。以腾讯课堂为例,其域名为 ke.qq.com,打开控制台,访问 ke.qq.com,我们可以看到 js 文件放在了 CDN 7.url.cn 下,css 文件放在了 CDN 8.url.cn 下。尽管 CDN 的服务可用性一般宣称 99.9% 甚至 99.999%,然而实际上监测结果比该数值要小一些。为了应对这种情况,需要做到当发现 css 或 js 文件从 CDN 加载失败时,能再次从网站的域名加载。
api explorer工具里的6种sdk,我都是用的获取cdn访问日志下载链接的DescribeCdnDomainLogs接口。
Github开源地址:https://github.com/DawnMagnet/JSInterpreter-TencentOS
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