由于需要,最近得重新运行一个CUDA项目,但我苦于没有经验,只能从编译开始入门一下,不过还是不算难的,难的是原项目代码不保证质量,而且有若干无关文件,且运行环境未知、各模块的运行版本也不是很清楚,导致搞了一大堆操作(应该是正确的)最后却没跑起来,是的,这是一篇翻车笔记。
为了方便的执行命令,不用每次都sudo,我们可以直接修改root账户的密码,继而切换到root账户执行相关操作,并且在后续过程中,一旦出现开机异常,在具有root账户密码的情况下,我们可以方便的通过Ctrl+Alt+F4(或其他F1~F6)进入tty4通过命令行的方式修复相关的配置文件,从而修复开机失败的情况。
大家好,我是邓飞,对于动植物育种而言,我之前写过PRS和MAS以及GS的关系,有老师评论说PRS更类似GS,因为它可以利用已有的GWAS信息,直接预测候选群的表型,如果按照动植物的GS方法,几十万几百万的样本做GS显然不现实,而PRS提供了这种思路,就可以利用已有的GWAS结果,通过一些质控,来预测候选群的表现(目标群体的风险得分)。
/由于工作需要,必须换操作系统了,一想到笔记本已经冗杂不堪,所以就索性重装成Linux系统,虽然显卡性能不如实验室的机器,但完全可以当做试验机,同时本身机子性能也不差,所以装个乌班图应该体验还不错。以上是我开始时的想法,后来装完了之后呢,体验总体也不错,但总归是有写麻烦,我总结一下放在开头。
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
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!
纳米孔是一个纳米级的小孔,在其设备中,Oxford Nanopore 使离子电流通过纳米孔,并测量当生物分子通过或靠近纳米孔时的电流变化。由于纳米孔的直径非常细小,仅允许单个核酸聚合物通过,而ATCG单个碱基的带电性质不一样,因此不同碱基通过蛋白纳米孔时对电流产生的干扰不同,通过实时监测并解码这些电流信号便可确定碱基序列,从而实现测序。
这里,总结一下GWAS的学习笔记,GWAS全称“全基因组关联分析”,使用统计模型找到与性状关联的位点,用于分子标记选择(MAS)或者基因定位,这次学习的教程是plink做GWAS,plink是个很好的软件,但是我之前做GWAS都是使用R包,听说plink和EMMAX做GWAS更快,更好,更容易写出pipeline。就利用网上的信息写一个操作笔记,先操作plink,然后是EMMAX。对于一些有模型基础的同学,理解起来应该不难。
《java项目部署到linux服务器,微信小程序后台部署到服务器》:https://juejin.im/post/5d6b206bf265da03ae788d01
多基因风险评分(Polygenic Risk Score)分析过程概览。PRS 分析需要两个输入数据集:i)base data(GWAS):全基因组范围内遗传变异的基因型-表型关联的摘要统计信息(例如 beta,P值) ;ii)target data:目标样本中个体的基因型和表型。基于 base data 得到的 SNP 效应值计算 target data 中样本的 PRS。
我们公司经常有这样的需求,而且安全部明令禁止明文传输与用户名和密码相关的信息。这里可以用mysecureshell来满足这个需求。
scanpy和seurat是最常用的分析的单细胞的工具,seurat基于R,而scanpy基于python。 linux下用pip安装scanpy
线上有个数据库主从环境的MySQL版本是5.5.19版本的,由于5.5.19环境的MySQL在运维侧的支持不太好,例如:不能动态修改buffer_pool的值,alter table增加列的操作会长时间锁表等等。所以经过商量,需要对它进行升级,这次我采用的是在线升级的办法。我总结了一下在线升级过程中的总体步骤:
高通量的原始数据通常情况下会上传到NCBI的SRA(Sequence Read Archive)数据库。
主要参考自:Hail | GWAS Tutorial[1]本笔记旨在提供Hail功能的概述,重点是操作和查询遗传数据集的功能。我们进行了全基因组SNP关联测试,并证明了需要控制由群体分层引起的混杂。
在R语言中可以使用png()等函数生成图片,例如: png(“aa.png”)可以生成图片。
GISTIC软件的使用有两个难点,一是在linux下面安装matlab工作环境,二是如何制作输入文件。
作者是生信技能树组建的表观遗传学学习小组的小组长,前面已经发过一个: 学员分享-Chip-seq 实战分析流程 本文是看到生信技能树有个450K甲基化芯片数据处理传送门,我呢,恰好不久前用一个集成度很高的ChAMP包分析过850K的甲基化芯片数据。所以,就想着把自己的笔记整理下,可以和更多的小伙伴学习交流,还有个原因可能是因为这是四月份打算学生信时,接手的第一个任务,曲曲折折好几个月才跑通流程,遇到的坑也比较多,想记录下来。 我之前分析时是参考ChAMP包的源文档,非常详细的整个流程的介绍,但是,在笔记快整
备注:docker运行的操作系统,推荐为Linux,windows,macOS系统改下docker可能部分功能(网络)不能正常运行
本章开始介绍SCP各模块的使用教程,这里建议将SCP升级至v0.5.3之后的版本,包含了更完善的函数文档和示例。注意,目前SCP仅支持SeuratV4,后续版本计划与SeuratV5兼容。
大家好,我是飞哥,本章节是理论+实操,干货满满,这里我将书中的数据用代码进行了实现,你可以下载相关的数据,用我整理好的代码进行操作,666!
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
HP QC(Quantity Center)是一款不错的测试管理工具,最近把公司的操作系统从Windows XP升级到Windows 7之后,发现登录到QC Server的Addin页面,很多客户端组
最近(2019-05-08 )很多人反映conda镜像挂掉的问题,所以我有必要给粉丝测试一下:
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。
火币和ZB网站域名经常换,页面也经常改,只保证发布文章时能用,将来要用自己改改URL地址一类的。
没有原视频中文件,我用了下载的三个文件做例子。乳腺癌的组织样本。所以原视频中命令我也用不上,但是还是列出来
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)
在本章中,我们将继续使用Tung前一章中生成的过滤数据集。我们将探索可视化数据的不同方法,以便您在质量控制步骤之后评估表达式矩阵发生的情况。scaterpackage提供了几个非常有用的功能来简化可视化。
前期推文Python中gdal栅格影像读取计算与写入及质量评估QA波段筛选掩膜详细介绍了基于Python语言gdal等模块实现遥感影像栅格数据的读取,以及基于质量评估(QA)波段实现栅格像元筛选与掩膜的全部操作。而在本文,我们依据前述这一篇推文的代码,结合大家更为熟悉的MODIS系列遥感影像产品,基于其质量评估波段进行具体的对照讲解。也就是说,本文重点不在于代码的讲解(具体代码在前述这一篇推文中已经很详细地介绍了),而是将上述代码在更为具体的一个实践中加以应用,告诉大家该如何选择波段、处理质量评估QA波段并进行筛选操作等。同时,这里还有一点需要注意:在MODIS系列遥感影像中,质量评估波段更应该称为质量控制波段,因为其官方手册中将其写作Quality Control,因此后文就写作质量控制波段或QC波段。
新鲜出炉(2023年5月)的文章:《Fueling sentinel node via reshaping cytotoxic T lymphocytes with a flex-patch for
如果你现在(2020)做人类数据分析,比如lncRNA的鉴定啥的,当然是走hisat2+stringTie流程啦,取代已经十多年了的tophat+Cufflinks流程。但是我这两天假期无聊刷文献,看到发表在Theranostics 2020,的研究文章:Long noncoding RNA PiHL regulates p53 protein stability through GRWD1/RPL11/MDM2 axis in colorectal cancer里面的RNA-seq数据居然还是在走十几年前的tophat流程哦,有趣,而且写的不清不楚那个FPKM是如何计算的。在广州锐博公司?
接下来又认识了免疫组库测序数据,知道了免疫组库测序数据的一些特性,现在就面临免疫组库数据分析流程的搭建啦,这个其实非常复杂, 今天我只能勉强介绍一下使用igblast进行免疫组库分析,希望大家能跟上来。其实igblast这个软件早在六年前我就介绍过,差不多是重新看着自己的教程,一点一滴复现了一遍。真的要吹爆生信技能树和生信菜鸟团教程,极大的便利了生信工程师的工作。
记得下载JS SDK到根目录 在文章里下载,也可以到官方网站里面下载 JS_SDK实现网站应用QQ登录功能-QQ互联(小白易懂)
-多年互联网运维工作经验,曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维,曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台(功能如下): 1)整合了各个公有云API,自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机,连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
1, A 口充电器,就是我们常见的 USB 口,如下图,这种通用快充协议叫: QC3.0,QC2.0 快充,是属于快充刚开始的充电协议,支持 5V,9V,12V 和 20V 电压输出充电器,充电器功率一般为 18W.
Yum是由Duke University团队修改Yellow Dog Linux的Yellow Dog Updater开发而成,是一个基于RPM包管理的字符前端软件包管理器。能够从指定的服务器自动下载RPM包并且安装,可以处理依赖性关系,并且一次安装所有依赖的软件包,无须繁琐地一次次下载、安装。被Yellow Dog Linux本身,以及Fedora、Red Hat Enterprise Linux采用。
ATAC-seq或者ChIP-seq等表观测序数据,需要比对到参考基因组并且找其峰值(peaks)并且进行基因功能元件注释或者motif注释,我们仅仅是收取一个计算机资源的费用,800-1600元人民币(根据样品数量不同收费不一样)即可,并且提供全套代码。不管是公共数据集还是你自己的实验测序数据,一样的费用!我们会代替你跑如下所示的流程:
在基因表达定量后,需要将这些数据导入到 R 中,以生成用于执行 QC(质控)。下面将讨论定量数据的格式,以及如何将其导入 R,以便可以继续工作流程中的 QC 步骤。
作者往期投稿: 高通量数据下载还能这样操作? 本次目的与任务:了解fastq测序数据 需要用安装好的sratoolkit把sra文件转换为fastq格式的测序文件,并且用fastqc软件测试测序文件的
ROCK Pi 4 是瑞莎生产的一款基于国产芯片厂家瑞芯微RK3399的单板计算机。它可以运行Android和Linux系统。ROCK Pi 4拥有一个64位6核处理器(A72*2+A53*4),64位双通道3200Mb/s的LPDDR4内存,HDMI最高输出4K@60帧,另外还有CSI摄像头和DSI屏接口,双频ACWiFi和蓝牙5.0,四个USB接口,千兆以太网,40PIN扩展GPIO接口。ROCK Pi 4采用USB type C接口供电,支持USB PD协议和高通QC协议。
在influxDB的CLI界面执行precision rfc3339即可,但是显示是UTC的时区,与中国时区差了8个小时,需要在查询语句的最后加上tz('Asia/Shanghai'),这样查询的时间才是纠正为中国时区显示。
毕竟在文章《A scalable SCENIC workflow for single-cell gene regulatory network analysis》,有这个时间消耗对比,不服不行!
在量化基因表达之后,我们需要将该数据导入R,以生成用于执行QC的矩阵。在本课中,我们将讨论盘点数据可以采用的格式,以及如何将其读入R,以便我们可以继续工作流程中的QC步骤。我们还将讨论我们将使用的数据集和相关的元数据
其中中国医科大的“小高”同学给大家带来的就是ChIP-seq数据分析实战视频课程的配套笔记,希望可以帮助大家更好的吸收消化课程内容!
1 USB Type-C 1.1 电气参数 Rd: 5.1kΩ Ra: 1.0kΩ Rfrswap: 5Ω,for PD 3.0 FR_Swap 4b5b bit rate: 300kbps BMC bit rate: 600kbps Rp: Reference to the Figure 1-1
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