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?
BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) 是我们常用的短序列比对工具,直接输入fastq格式的序列文件就可进行比对。
muscle是最为广泛使用的多序列比对工具之一,其速度和准确度比clustal都要更加优秀,在几秒钟的时间就可以完成上百条序列的比对,而且用法简单。官网如下
我们在写代码的过程中,免不了会对代码进行一些修修改改。但经常会出现改着改着,就不知道改完后与源文件的差异是怎样的。这里,我们就需要一个文本比对工具来进行文本比对。
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。
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
1. 书签(Bookmarks) 描述:这是一个很有用的功能,让你可以在某处做个标记(书签),方便后面再跳转到此处。 调用:Menu → Navigate → Bookmarks 快捷键: 添加/移除书签:F3(OS X) 、F11(Windows/Linux); 添加/移除书签(带标记):Alt + F3(OS X)、Ctrl + F11(Windows/Linux); 显示全部书签:Cmd + F3(OS X) 、Shift + F11(Windows/Linux),显示所有的书签列表,并且是可以搜索的
大家好,我是技能树的老朋友啦,三年前在群主的第一波RNA-seq入门8步活动中因为表现优异获得群主青睐成为技能树VIP一员,也开启了自己的学习经验分享人生,考虑到技能树过于偏重于肿瘤等疾病领域经验分享,我有必要自告奋勇推荐一下自己的我们植物学领域的生物信息学应用心得体会,会以4个头条的形式发布,也欢迎大家点击原文直达我的博客!
前几期,小编已经教大家完成了RNA-seq数据的质控,下面就要正式开始转录组分析啦!
近日,来自中科院计算所的人工智能国家队中科视拓宣布,开源商用级SeetaFace2人脸识别算法。
网址:https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi 运行方式:本地或web
"bowtie2 -p 10 -x genome_index -U input.fq | samtools sort -O bam -@ 10 -o - > output.bam
训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换过程对模型进行优化,包括算子消除、算子融合算子拆分,这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准算子(如TensorFlow、ONNX、 Caffe ) 运算结果存在偏差。
目前新冠病毒的鉴定可以采用抗体抗原反应的快速鉴定,荧光定量 PCR 以及宏基因组测序等方法。这里我们主要介绍宏基因组测序的方法如何来鉴定新冠病毒。该方法无需扩增,通过测序的方法直接测序新冠病毒序列,可以得到全基因组序列,准确性更高。但该方法受限于成本,目前主要用于科学研究中。
首先谷歌找到这个教程:http://nix-bio.blogspot.com/2013/10/installing-blat-and-blast.html
HISAT2是一款是由Daehwan Kim、Christopher Bennett和Steven Salzberg(Johns Hopkins University)等人开发的高效的基因组比对软件,专为高通量测序数据设计,用于比对大规模RNA序列数据到参考基因组。HISAT2是HISAT的升级版,引入了几个关键技术,如使用分层索引(hierarchical indexing)和全局Ferragina-Manzini (FM)索引结合多个局部FM索引,这些技术使得HISAT2能够以极高的速度和较低的内存消耗完成大规模数据集的比对任务。其优势主要包括:
当拿到一条未知序列时,可以直接与 ncbi nt 库或者 nr 库进行 blast 比对,鉴定未知序列。
RSeQC是发表于2012年的一个RNA-Seq质控工具,属于python包。它提供了一系列有用的小工具能够评估高通量测序尤其是RNA-seq数据,比如一些基本模块,检查序列质量, 核酸组分偏性, PCR偏性, GC含量偏性,还有RNA-seq特异性模块: 评估测序饱和度, 映射读数分布, 覆盖均匀性, 链特异性, 转录水平RNA完整性等。该软件的使用命令非常多,但很多功能并不是用来诊断转录组测序的,所以不在我们的考虑范围内。你可以参考官方教程文档:
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。
转录组分析是目前应用最广的高通量测序分析技术之一。常见设计是不同样品之间比较,寻找差异基因、标志基因、协同变化基因、差异剪接和新转录本,并进行结果可视化、功能注释和网络分析等。
Kallisto是由Nicolas Bray主导开发的一款专门用于从 RNA-Seq 数据中量化转录本的表达丰度的工具。发表于 2016 年的《Nature Biotechnology》期刊,其具有以下特性:
由于测序仪机器读长的限制,在构建文库的过程中首先需要将DNA片段化,测序得到的序列只是基因组上的部分序列。为了确定测序reads在基因组上的位置,需要将reads比对回参考基因组上,这个步骤叫做mapping。
基因组点图(Genome Dot Plot)是一种用于比较两个或多个基因组的工具。它通过在一个二维矩阵中绘制基因组序列的相似性来显示基因组之间的相对关系。点图中的每个点代表一个基因组中的一段序列,而整个图像则反映了序列之间的相似性和差异性。
利用转录组数据比对到细胞器参考基因组得到vcf文件,比对工具使用GSNAP或者BWA,检测变异使用GATK或者SAMtools.
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)
生物数据的处理本质上有两条路线:其中一条是序列本身具有结构特征,那么就可以通过软件算法来实现,比如预测基因,非编码 RNA,重复序列的分析等;另一条路线是序列本身没有结构特征,只能通过与已有序列进行比对,根据已知信息来推测未知信息,比如基因功能注释,16SrRNA 物种鉴定等,常见的一个例子就是得到一条序列,需要判断序列来自于哪个物种,就只能与数据库进行比对。
由于三代 nanopore 测序质量比较低,原始数据中存在大量测序错误,即使拼接前进行了纠错,组装结果中仍会存在错误,用长读长或短读长的数据对组装结果进行矫正可以,提高准确率,减少 Miscalls,Indels,改善由错装(mis-assemblies)导致的低比对区域。因此,序列拼接完需要对拼接结果进行优化,根据文献报道,经过 polish 之后,拼接结果与真实基因组(其他测序数据拼接结果)的一致性可以达到 99.99%以上。即使组装工具带有纠错功能,仍建议再次进行一轮或多轮的矫正。
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。
转录组分析是目前应用最广的高通量测序分析技术之一。常见设计是不同样品之间比较,寻找差异基因、标志基因、协同变化基因、差异剪接和新转录本,并进行结果可视化、功能注释和网络分析等。 转录组的测序分析也相对成熟,从RNA提取、构建文库、上机测序再到结果解析既可以自己完成,又可以在专业公司进行。 概括来看转录组的分析流程比较简单,序列比对-转录本拼接 (可选)-表达定量-差异基因-功能富集-定制分析。整个环节清晰流畅,可以作为最开始接触高通量测序学习最合适的技术之一。 但重点和难点在于理解这些过程都是怎么做的,有
kallisto 是2016年发布的一款无须比对的转录本定量工具,采用了名为pseudo-alignment的算法。传统的定量算法是根据reads的比对位置来确认其属于哪个转录本或者基因,而pseudo-alignment 算法不关系reads具体的比对位置,而是通过reads的kmer特征来判断其属于哪一条转录本,示意图如下
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。
我是武汉大学基础医学专业第一届的学生,2016年9月刚进大学的时候就选了导师进入实验室接受科研训练。虽然我们实验室不是专门做生物信息学的,但第一次和导师正式交流的时候,她就建议我要学点生信。(巧合的是2016年9月也是生信菜鸟团转型生信技能树的时间点,如果所有的导师都如此明智就好了)
fz因为工(ban)作(zhuan)无暇更新文章,我是接下来比较长一段时间的公众号编辑,也欢迎各位粉丝投稿,直接后台联系。因为我最近在研究提权的一些内容,这里整理相关的文档,发出来用作以后的参考。内容资源来自网络,侵删!!!
sambamba 主要是由Artem Tarasov开发的一款高效的生物信息学工具,主要用于处理大规模的测序数据,尤其是针对SAM/BAM格式的文件。这个软件的设计目的是为了提供比现有工具(samtools)更快的性能,特别是在多核处理器系统上,它利用多核处理并显著缩短处理时间。其具有以下特性:
生信分析人员如何系统入门linux? linux系统在生物信息学数据处理中的重要性就不用我多说了,鉴于一直有学生问我一些很显而易见的问题,对应系统性的学习并理解了linux系统操作的专业人士来说是显而易见的。 我在这里仅以过来人的角度给大家总结一下linux该如何学,该学什么,该花多少工夫,学习重点是什么? 就我个人这么多年处理生物信息学数据经验来看,可以把linux的学习过程分成三个阶段: 一是把linux系统玩得跟windows系统一样顺畅。 这一阶段的主要目的就是去可视化,熟悉黑白命令行界面。 左右鼠
防火墙,其实就是用于实现Linux下访问控制的功能的,它分为硬件和软件防火墙两种。无论是在哪个网络中,防火墙工作的地方一定是在网络的边缘。而我们的任务就是需要去定义到底防火墙如何工作,这就是防火墙的策略、规则,以达到让它对出入网络的IP、数据进行检测。
生信的作用越来越大,想学的人越来越多,不管是为了以后发展,还是为了解决眼下的问题。但生信学习不是一朝一夕就可以完成的事情,也许你可以很短时间学会一个交互式软件的操作,却不能看完程序教学视频后就直接写程序。也许你可以跟着一个测序分析流程完成操作,但不懂得背后的原理,不知道什么参数需要修改,结果可以出来,却把握不住对还是错。
一、简介 1. 关于防火墙 防火墙,其实就是用于实现Linux下访问控制的功能的,它分为硬件和软件防火墙两种。无论是在哪个网络中,防火墙工作的地方一定是在网络的边缘。而我们的任务就是需要去定义到底防火墙如何工作,这就是防火墙的策略、规则,以达到让它对出入网络的IP、数据进行检测。 目前市面上比较常见的有三、四层的防火墙,叫做网络层的防火墙,还有七层的防火墙,其实是代理层的网关。对于TCP/IP的七层模型来讲,我们知道第三层是网络层,三层的防火墙会在这层对源地址和目标地址进行检测。但对于七层的防火墙,不管
系统发育推断(phylogenetic inference)的算法五花八门,从最简单的UPGMA法,到邻接法(neighbor joining)、最大简约法(maximum parsimony),再到复杂的的最大似然法(maximum likelihood)与贝叶斯推断法(Bayesian inference),每种方法都有不少可选择的实现工具。这些方法无一例外都遵循一个规律:越精确则速度越慢。而随着分析的数据越来越庞大,对于用户来说,需要寻找一个尽可能快速而且错误率可以容忍的算法是十分必要的。
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
代码比较是日常开发经常需要做的工作,比如说源代码对比、文档对比,甚至是excel表格对比。
Blast(basic local alignment search tool) 局部序列比对基本检索工具,是NCBI开发的一款基于序列相似性的数据库搜索程序。主要的BLAST程序有以下几种: 📷 BLAST的在线版https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi可以方便的进行单一的同源性序列搜索,但是不方便进行大批量的数据操作,也不能建立自己的数据库。接下来小编就要教大家如何建立本地的BLAST数据库。 基于BLAST优秀的算法,BLAST程序可以轻松的在普通的个人电脑中运
作为技术宅的我,日常最大的爱好就是逛论坛。某日看到论坛里有一款基于主机的漏洞扫描工具,用来查找主机上公开EXP的CVE。嗯嗯,我想还是叫提权辅助工具可能会更顺口一些。在我印象中,类似的工具其实还蛮多的,比如我们熟知的Linux_Exploit_Suggester和Windows-Exploit-Suggester。
CIRCexplorer是一款环状RNA预测软件,专门用于预测exonic circRNA,网址如下
我猜测主要是因为单细胞基因组测序的分析手段有点少,看拷贝数变异就足够了,比如发表于2022年6月份的nature的文章:《cGAS–STING drives the IL-6-dependent survival of chromosomally instable cancers》,里面就有 shallow single-cell whole-genome sequencing. 数据在 https://www.ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJEB49800 ,很容易下载里面的测序fastq数据:
什么是数据?数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。数据可以是连续的值,也可以是离散的。
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