主要是参考这个进行的，https://github.com/humanlongevity/HLA 其文章在这：http://www.pnas.org/conte...
所以分析要点就是哪些已知的外显子覆盖度不够好，是探针捕获失败还是样本本身变异呢？外显子的哪些区域跟参考基因组序列不一样呢？ 所以分析要点是哪些外显子被连接起来了？每个外显子都被覆盖了吗？ ChIP-seq测的是目标蛋白结合的DNA序列，取决于目标蛋白的结合能力，所以它的分析要点就是这些DNA序列在基因组的位置。 最上面的是ChIP-seq数据，首先，测序深度都不高，而且测序深度极度的不稳定，深浅不一；其次，整个STAT3基因区域似乎都有覆盖到。 但是它肯定不能像ChIP-seq数据那些很明显形成一些峰，下面可以看比较差异。 ? 其实还有关于这几个组学数据分析的异同点， 暂时还没有时间来整理： ? （1）使用范围有所不同。外显子组测序只能对已知基因组序列信息的物种进行测序，而转录组测序没有这样的限制。
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Objective 0 A*03:01 A*31:01 B*15:11 B*48:01 C*03:03 C*08:01 15556.0 15135.987999999903 HLA-LA 1.软件安装和数据库准备 # 安装 conda install hla-la # 数据库下载 cd ~/miniconda3/opt/hla-la/ mkdir graphs wget http://www.well.ox.ac.uk /downloads/PRG_MHC_GRCh38_withIMGT.tar.gz tar -xvzf PRG_MHC_GRCh38_withIMGT.tar.gz # 数据库索引，这步要耗30G的内存
值得一提的是对肿瘤外显子来分析CNV， 我测试过很多工具了: WES的CNV探究-conifer软件使用 单个样本NGS数据如何做拷贝数变异分析呢 肿瘤配对样本用varscan 做cnv分析 使用cnvkit 综合考虑到二代测序的优势，研究者们开发了一系列基于不同算法适用于不同测序策略的 somatic CNV 分析软件! 基于NGS数据的检测CNV 一般来说有三种主要的检测CNV的算法： 1) read count； 2) paired-end； 3) assembly 随着测序成本的降低以及测序深度的增加，read count Read count 分析方法包括两个步骤：预处理 (preprocessing) 和分段处理 (segmentation)。 NGS数据的CNV检测的挑战 虽然测序技术逐步在提高，检测 CNV 的软件也一直在更新，但是肿瘤样本中 somatic CNV 的检测依然存在一些挑战。基本挑战包括：测序数据质量和测序策略选择。
kmer计数是许多比对工具、基因组组装程序和各种各样的基因组分析工具（例如基因分型、宏基因组学分析等）的基础。它是生物信息学中最重要的一类算法。 最近生信大神李恒开源了其kmer-cnt工具在https://github.com/lh3/kmer-cnt，大家可以自行下载并分析测试。 本人列出了kmer分析的一些应用领域，欢迎大家补充: 病原微生物快速定性定量 RNAseq表达量分析 CNVseq/NIPT/PGS之read计数 rRNA或其他特定序列数据库的反向过滤等 CRISPR guide RNA设计 基于kmer的NGS数据压缩 fastq/fasta格式数据冗余度分析 序列比对（blast、MAQ、Mosaik等） 基因组组装 测序深度估算 基因组大小评估 评估基因组杂合度及重复序列
生物或医学中涉及高通量测序的论文，一般会将原始测序数据上传到公开的数据库，上传方式见测序文章数据上传找哪里；并在文章末尾标明数据存储位置和登录号,如 The data from this study was NCBI的SRA (Sequence Read Archive) 数据库(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra/) 是最常用的存储测序数据的数据库。 在Facets下拉框中先勾选Assay Type，等待页面相应后勾选wxs，即全外显子组数据，等待页面相应。 下载的数据集一般比较大，放入后台不中断下载 (nohup cmd &)。 NGS基础 - FASTQ格式解释和质量评估 NGS基础 - 高通量测序原理 NGS基础 - 参考基因组和基因注释文件 NGS基础 - GTF/GFF文件格式解读和转换
链接是：https://bioconductor.org/packages/devel/bioc/vignettes/RNASeqR/inst/doc/RNASeqR.html 首先是基于Linux的ngs 2021的综述 接下来是基于R语言的统计可视化 再怎么强调生物信息学数据分析学习过程的计算机基础知识的打磨都不为过，我把它粗略的分成基于R语言的统计可视化，以及基于Linux的NGS数据处理： 《生信分析人员如何系统入门 R(2019更新版)》 《生信分析人员如何系统入门Linux(2019更新版)》 把R的知识点路线图搞定，如下： 了解常量和变量概念 加减乘除等运算（计算器） 多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子） 多种数据结构 （向量，矩阵，数组，数据框，列表） 文件读取和写出 简单统计可视化 无限量函数学习 表达量矩阵的一系列可视化 密度图，箱线图，小提琴图，PCA图，相关性图，这些本来就是R语言，属于下游分析，所以并不需要 所以仍然是不太可能使用自己的笔记本电脑就跑ngs的上游流程哈。
Trimmomatic 软件可以对NGS测序数据进行质量过滤，其去除adapter的功能只是针对illumina的序列，从reads的3’端识别adapter序列并去除，相比cutadapt，少了几分灵活性 对于数据量很多的reads, 滑动窗口算法比cutadapt的算法运行速度更快。官网如下 http://www.usadellab.org/cms/? 对于单端测序数据，基本用法如下 java -jar trimmomatic-0.38.jar SE -phred33 input.fq.gz output.fq.gz ILLUMINACLIP: TruSeq3-SE:2:30:10 LEADING:3 TRAILING:3 SLIDINGWINDOW:4:15 MINLEN:36 对于双端测序数据，基本用法如下 java -jar trimmomatic
PCR-SBT方法是世界卫生组织WHO推崇的HLA 分型的金标准，其实就是指的直接测序，无论是WGS, WES, RNA_seq 数据都可以。 近几年来涌现了很多的软件，支持从NGS测序数据直接确定HLA Allel, HLAminer 就是其中之一。 ，rnaseq代表转录组数据; class I和class II分别对应HLA I型和II 型基因，根据测序数据的类型和预测的HLA基因的类型，选择对应的bash脚本就可以了。 HPRAwgs_classI_SE.sh HPRAwgs_classI-II.sh HPRAwgs_classI-II_SE.sh 脚本中不同文字的含义和HPTASR相同，以HPRArnaseq_classI.sh为例，分析步骤如下 33,3555.00,2.66e-63,625.8 HLA-B Prediction #1 - B*55 B*55:29,2960.00,2.36e-54,536.3 对于每个HLA 基因，会给出对应的分析结果
fastp是最近新出的一款NGS数据质量过滤工具，相比传统的QC工具，有两个主要特点，第一个就是运行速度快，第二个就是提供了质控前后数据详细统计结果。 对于单端数据，用-i参数指定输入的序列文件，-o参数指定输出的序列文件；对于双端数据，用-i和-I分别指定R1端和R2端的序列。 该软件可以对数据进行以下几种过滤 1. 对双端数据进行校正 通常情况下，reads的3’端质量较差，双端测序的数据，可以根据overlap部分的序列，对低质量的测序结果进行校正。 UMI 预处理 由于文件构建过程中，存在PCR的过程， 会影响定量结果的准确性，最近出现了UMI这样的技术，本质上对未扩增之前的片段进行标记，建库之后，拥有相同UMI标记的reads来自于同一份模板，在数据分析时 分析过表达序列 在reads中存在的过表达序列可能是adapter序列，分析过表达序列有助于我们发现测序和建库中可能出现的问题，通过添加-p参数可以使fastp进行过表达序列的分析。
而接下来的分析则需要有顺序的数据，也就是要按这些reads在基因组的位置排好。所以就要把这些reads和该物种的参考基因组比较，把每一条reads在参考基因组上进行定位，然后按顺序排好。 也就是说PCR就是用来复制DNA片段的，最理想的NGS数据分析，就是尽可能把通过PCR获得的子链出数据全部去除，当PCR没发生过一样。
发现wegene的NGS HLA分型报告是用的这个软件的参考文献，估计还是权威些的。 软件使用方法也有了一些变化，之前只是一个脚本，现在直接编译成了一个独立的可执行文件，运行效率应该也有很大的提高。 github.com/SyntekabioTools/HLAscan/releases/download/v2.0.0/dataset.zip #解压 unzip dataset.zip #循环运行分型数据
NGS系列文章包括NGS基础、转录组分析、ChIP-seq分析、DNA甲基化分析、重测序分析五部分内容。 NGS基础系列文章包括高通量测序原理，测序数据获取和质量评估，常见文件格式解释和转换4部分。
cutadapt软件可以对NGS数据进行质量过滤，FastQC软件可以查看NGS数据的质量分布，trim_galore将这两个软件封装到一起，使用起来更加的方便。 官网如下 https://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/trim_galore/ 该软件会对数据进行以下4步处理 1. 去除reads 3’端的低质量碱基 illumina平台的测序数据，通常3’端质量较差。trim_galore首先会过滤掉3’端的低质量碱基，本质上是调用了cutadapt的质量过滤算法。 对于单端测序数据，基本用法如下 trim_galore --quality 20 -a AGATCGGAAGAGC --length 20 -o out_dir input.fq 对于双端测序数据
在NGS的数据分析，尤其是chip_seq类型的数据分析汇总，经常会看到这样一个概念blacklist regions，直译过来就是黑名单区域。 什么样的区域称之为blacklist呢，它对数据分析又有什么样的影响，带着这两个问题，我们来了解下这个概念。 在比对时不同的软件会有不同算法，或者随机选择一个位置，或者两个位置都计算一次测序深度，造成的结果就是重复区域的测序深度无法准确衡量，这对于后续的数据分析肯定会有一定程度的影响。 科学家通过分析各种实验处理，不同样本类型的NGS数据，找出了在所有样本中测序深度普遍偏高的基因组区域，将其定义为blacklist region，这些区域是二代测序技术的软肋，其中的reads信息无法有效利用 关于各个物种的blacklist区域，可以从以下链接下载 http://mitra.stanford.edu/kundaje/akundaje/release/blacklists/ 在chip_seq的数据分析中
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 Varseq学习兴趣小组 2017-12-10 21:44 当回到岗位上，你会发现还需要考虑这些问题 大部分人的关注的点往往是当前单批次的分析数据和分析结果。那么当这些数据和结果积累到了一定的量，能不能为以后所用? 一旦数据库注释更新，哪些报告中的变异分类需要改变？ <! 体会一下这位软件工程师的设计理念：我们自己所掌握的数据和信息要有形成数据库的意识，这样的数据库里的信息是我们自己的数据和分析结果，可以被用于一批数据的单次分析，但是仅仅满足于分析完成单批次的数据还远远不够 通过时间的积累和数据、报告、评估的积累，有必要建立或者优化自己机构或者组织的NGS检测数据库检索平台，获得每个变异/CNV在我们自己所收集测序分析的人群库中的突变信息，以及在各个类型（比如健康、肿瘤、遗传病等 数据积累到一定程度，构建自己的数据库(比如下图打勾的两个私有库)，用到下一次的分析中。 可以作为注释筛选过滤的条件，像其他的数据库一样，加载到自己的常规分析流程中。
灵活的单细胞系统，高效的组织解离液，开源的数据分析工具，端到端的单细胞解决方案是未来发展的趋势。 我们知道单细胞技术体系中最成熟的要数scRNA-seq了，数据分析也基本上是围绕RNA展开的。 测序数据可以通过分析管道快速处理。 例如，在一项研究中，NODES算法和基因组分析工具包变体调用管道分别用于分析scRNA-seq和scDNA-seq数据。 另一半转化为双链cDNA，然后利用体外转录进行扩增，制备NGS RNA文库进行转录分析。DR-Seq被发现与现有的scRNA-seq方法一样有效，包括CEL-seq MALBAC。
很多《生信技能树》的粉丝虽然一直在关注我们，但是他们总觉得我们这样的数据处理很遥远，感觉自己可能一辈子都不会接触ngs组学，纯粹的动物实验分子实验操作。 现在，哪怕是全新细胞系模型的提出也需要ngs数据支持啦，比如文章：《Establishment and Characterization of a Brca1−/−**, p53**−/− Mouse 但是仍然是大篇幅描述了他们是如何利用好ngs数据来完善他们的生物学故事。主要是一个WGS测序数据，其数据分析描述如下： ? WGS测序数据数据分析 数据也是公开可以获取的， 可以参考：使用ebi数据库直接下载fastq测序数据 , 需要自行配置好，然后去EBI里面搜索到的 fq.txt 路径文件： 项目地址是：https: 主要的数据分析结果图表，如下所示 ： ?
背景介绍 一些常见的泛癌分析思路都是基于TCGA的表达数据、甲基化数据进行的，从而筛选一些显著的肿瘤标志物，今天小编给大家推荐的文章，作者基于NGS数据，目的是为了研究复制修复相关DNA聚合酶基因中的变异对不同癌症的突变负荷和预后的影响 数据介绍 研究用到了两个独立的不同癌症类型的患者队列。 1、12266个样本的NGS数据。 （样本来自多家医院） 2、从TCGA数据库中选择了4679例癌症患者的全外显子组测序数据，进行突变和生存分析 结果解析 01 POL家族变异的患者特征和患病率 作者分析了12266名不同实体肿瘤患者的测序数据 首先分析了POLE、POLD1、POLH中体细胞和种系变异的分布情况，如图1B所示。 分析的DDR通路基因如图4a所示。POLE/POLD1/POLH的变异代表了一个很强的预后因素(图5A)，有驱动突变的患者比VUS携带者显示出更高的生存概率(图5B)。
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