这里就是{1..25}语法,是shell的扩展,shell扩展有以下几种,并按以下顺序处理,当然如果没找到匹配的扩展格式,那就不处理:
不过对于其它物种,猫狗猪,甚至其它你叫不出来名字的昆虫,鱼类,这个分析策略还是蛮常见的。比如发表在Front. Genet., 18 March 2019 | https://doi.org/10.3389/fgene.2019.00196的文章
CNS图表复现之旅前面我们已经进行了9讲,你可以点击图表复现话题回顾。如果你感兴趣也想加入交流群,自己去:你要的rmarkdown文献图表复现全套代码来了(单细胞)找到我们的拉群小助手哈。
虽然有点难度,但其实确实是可以的,对生信工程师来说,就是整理流程(把Linux命令替换成为R语言代码)工作量比较大。如果大家感兴趣而且确实有需求,不妨看看这个文档:《RNASeqR : RNA-Seq analysis based on one independent variable》
该数据库有自主开发的下载软件Edge turbo客户端主要包含两部分:linux 命令行工具和 edgeturbo service。命令行工具为用户提供了简洁的命令行语法,用户可以快速上手以体验传输服务。edgeturbo service 是传输核心组件,它提供了具体的传输能力,用户不需要关
这篇主要记录linux下写简单shell脚本调用bwa对fastq文件作mapping
更详细的介绍和安装见推文seqkit:序列梳理神器-统计、格式转换、长度筛选、质量值转换、翻译、反向互补、抽样、去重、滑窗、拆分等30项全能。
前面提到,已经有两家公司通过宏转录组(Metatranscriptomics)测序检测肠道微生物,面向消费者提供检测服务。对宏转录组充满了好奇,有这样的比方说,宏基因组可以告诉我们这个微生物群落可能有什么样的功能(潜能),宏转录组就是告诉我们群落正在做什么,相比宏基因组的眉毛胡子一把抓,宏转录组是更针对当下的结果。由于测序的目标序列少了很多,结果不是变态大,对计算机的配置要求也相对降低。苦于想学宏基因组暂时没有服务器的我,就退而求其次试试宏转录组了,相信不会让我失望。之前学习过单转录组数据的分析,一般的笔记本(双核,8g ram)扛了下来。鉴于中文网络上能找到的宏转录组教程基本没有,只在Github上搜索到两个,选其中一个学习下。
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。
之所以选取这个模块,是因为这部分包含了scRNAseq的上游实验部分,掌握好这部分能够更好帮助我们了解scRNAseq的结果文件,进行下游分析
Linux命令中有一些常用符号,看到时不一定好查询它们的功能和含义,这里列举一些常见的符号和解释,欢迎大家补充完善。
"bowtie2 -p 10 -x genome_index -U input.fq | samtools sort -O bam -@ 10 -o - > output.bam
其实这个项目背后的故事还有很多,我安排给一个萌新负责跑这个流程。因为确实超级简单,我写了一个脚本,文件名是 run-cellranger.sh ,内容如下所示 :
在上游分析中,多个样本常常要同时分析,为了节省时间我们常常会通过写一个简单的脚本去运行。 比如对于这样的一个accessionlist,样本数较少
本文翻译自 KubeCon+CloudNativeCon Europe 2022 的一篇分享:Better Bandwidth Management with eBPF。
跑完一个RNA-SEQ项目,下意识的看了看bam文件大小,还有最后的文库统计情况,发现非常的 诡异,首先是bam文件大小就很奇特:
查看文件信息的几种命令 ll -rth 可以显示当前目录下的文件,及其简单信息,但是无法查看具体大小等信息 [yelx@localhost rawdata]$ ll -rth total 19G -rw-rw-r--. 1 yelx yelx 1.5G Mar 26 12:20 DX20210308_RNA_seq-2-pLVX-ShRNA-2-H1975_BKDL210012906-2a-A46-AK4544_1.fq.gz -rw-rw-r--. 1 yelx yelx 1.5G Mar 26 12:2
下面总结一下,查看文件信息的几种命令 ll -rth 可以显示当前目录下的文件,及其简单信息,但是无法查看具体大小等信息 [yelx@localhost rawdata]$ ll -rth total 19G -rw-rw-r--. 1 yelx yelx 1.5G Mar 26 12:20 DX20210308_RNA_seq-2-pLVX-ShRNA-2-H1975_BKDL210012906-2a-A46-AK4544_1.fq.gz -rw-rw-r--. 1 yelx yelx 1.5G Mar
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!
工欲善其事必先利其器,这一节课主要以Windows系统为例,介绍了用Linux编程之前需要下载并安装的软件:Xshell,git,markdown,Winscp,幕布以及notepad++。介绍了如何下载并安装R及R的操作软件Rstudio,在Rstudio里进行了简单的命令演示以及如何安装并调用包,需要注意的是,所有软件推荐从官网进行下载,并且在安装的时候默认进行,基本不需要改动任何选项。对于Windows用户要把所有软件装在C盘,对于Mac用户则默认安装,安装软件时勿出现中文路径。
在NGS数据分析中,常常需要对fasta/fastq文件进行一些处理,fastx_toolkit是一款综合性的工具,提供了很多有用的功能,能够简单方便的处理序列文件。官网如下
历史上第一次(经指正是第二次。第一次是十年前)让Android系统运行到iPhone手机上。目前(2020年3月6日)的版本只支持iPhone7/7 Plus。(iOS系统版本无要求)
本文翻译自 LPC 2021 的一篇分享:BPF datapath extensions for K8s workloads[1]。
现在ChIP-seq的数据基本是最常见的测序数据类型之一,主要有Transcription factor ChIP-seq和Histone ChIP-seq。前者是看转录因子的结合位置,后者是组蛋白修饰发生的位置。下面分享一下一般流程。
最近各个交流群总是看到大家询问一些单细胞公共数据集处理,居然是从bam文件开始,可能是因为都是从ENA数据库下载吧。 比如文章:《Defining the emergence of myeloid-d
安装SRA tools Linux环境下按照以下步骤怎样获得一个自己的服务器请看以下教程“站长,没钱买高配置电脑咋做转录组分析?” 下载SRA toolswget "ftp://ftp-trace.ncbi.nlm.nih.gov/sra/sdk/current/sratoolkit.current-centos_linux64.tar.gz"解压tar -xzf sratoolkit.current-centos_linux64.tar.gz添加环境变量export PATH=$PATH:~/downlo
入门级做好配置文件命令脚本文件提交至后台进阶级做好配置文件命令脚本文件提交至后台补充一个错误的例子
https://bioinformatics.uconn.edu/genome-size-estimation-tutorial/
CNS图表复现之旅前面我们已经进行了10讲,你可以点击图表复现话题回顾。如果你感兴趣也想加入交流群,自己去:你要的rmarkdown文献图表复现全套代码来了(单细胞)找到我们的拉群小助手哈。
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
随便找几个文件进行练习,只是为了说明问题,这些其实是RNA-seq数据,但无所谓,只是看脚本的处理 有以下几个文件
安装bcbio框架 软件安装 配置参考基因组 流程配置 手动创建 脚本创建 简单实战 总结 当我跑完一些分析流程,比如说RNA-Seq,重测序分析以后,我就想到一句名言 能自动化的都要自动化,不能自动化的要实现半自动化 高通量数据分析发展到现在,大部分上游分析,比如说qc, alignment, snp-calling等都已经实现了自动化,这些部分如果再自己一行一行输命令,不但浪费时间,而且缺少重复性。因此,我希望有那么一个框架,能够帮我完成所有的上游分析,从而集中精力解决生物学问题。 bcbio是一个
自从锐速发布以来,这款牛逼的单边加速神器的确为一些线路不太优秀的服务器带来了更优秀的体验。但是呢,过高的价格和不再低端售卖。导致了我们并无法实现一个免费好用的单边加速功能。
hello,hello!小伙伴们大家下午好,我是小编豆豆,之前小编给大家分享了NC学宏基因组分析流程,今天小编再给大家分享一篇宏基因流程,文章提供完整的分析流程和代码,是一篇学习宏基因组数据分析不错的素材。文章是2023年3月份发表在 npj biofilms and microbiomes,题为:Gut microbiome determines therapeutic effects of OCA on NAFLD by modulating bile acid metabolism。
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
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。
Github作为全球最大的“同性交友”社区,深受广大程序员朋友的喜爱;但由于是国外的网站,很多时候不是慢就是访问不上,比如我的网络环境,访问Github看到的永远是下面的效果:
其中FGFR3--TACC3这个融合基因事件我们比较熟悉了,就拿它为例子讲解如何理解这个融合现象, 首先查看具体信息:
Simply put, a qdisc is a scheduler (Section 3.2). Every output interface needs a scheduler of some kind, and the default scheduler is a FIFO. Other qdiscs available under Linux will rearrange the packets entering the scheduler's queue in accordance with that scheduler's rules.
自从 Linux 内核 4.9 开始已经封装了这个新的 TCP 控制算法 BBR。
本次给学徒讲解的文章是 :The landscape of accessible chromatin in mammalian preimplantation embryos. Nature 2016
Cut &Run 和 Cut & Tag的常规流程多数步骤是一致的,我的全部流程主要参考了三篇教程,在此致谢。
STAR 天下武功唯快不破,STAR就是这样一个神器,人家mapping几个小时,STAR只要15分钟~~~~ 干货的流程 安装 如果你按照下面的教程已经获得了一台云服务器,那么按照如下操作进行。10元转录组分析:这次真的是干货了~灰常干 cd ~/binhttps://github.com/alexdobin/STAR/archive/2.5.3a.tar.gztar -xzf 2.5.3a.tar.gzcd STAR-2.5.3aln -s ~/bin/STAR-2.5.3a/bin/Linux_x8
一般来说,二进制软件已经是预编译的版本了,这类软件对新手非常的友好,也是最方便的,解压就可以直接使用了。(zip, gz, bzip2等等压缩类型)
研究者们做了棉花材料的表观测序,主要是比较最新的技术 cleavage under targets and tagmentation (CUT&Tag)和以前的 chromatin immunoprecipitation with sequencing (ChIP-seq) 技术,结论是 CUT&Tag技术实验流程更快,对peaks的分辨率更高,而且背景噪音更小。
老板最近比较痴迷于各种seq,由于俩师姐外加一师妹的chip-seq建库老不成功,于是改成了CUTTAG建库,其实读了文献,发现都是相似的原理,只不过是CUTTAG用的细胞起始量远低于chip-seq,同时用的酶不同,建库的时间相对少很多。具体可以参考一下这篇文献CUT&Tag for efficient epigenomic profiling of small samples and single cell(doi:10.1038/s41467-019-09982-5)。
现在我就分享一下我自己mac电脑的conda等生物信息学环境配置,提高大家的生产力!
本人 以fastq.gz文件计数为例分别以perl语言和c语言实现了代码,具体如下:
碎碎念:今天马拉松入门课程已经结课了,而我才补课到12天,呜呼!原本觉得自己R学的很好想直接跳到转录组,没有linux的基础根本听不懂,还得一步一步慢慢来。直播课连上3小时已经很难坚持了,补课的时候没有互动更加难熬,唯一的好处是听不懂的地方可以反复拖回来看,只能用这个勉强安慰一下自己了(;′⌒`)
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