(组装方面):SOAPdenovo ,因为采用de Bruijn graph algorithm算法和stepwise strategy ,所以排错能力高,所以我们获得高质量数据. de Bruijn graph algorithm算法???? reads到contig :多个reads比对,比对后reads之间有重叠(overlap)区,拼接获得的序列称为Contig. contig到scaffold:把mate-pair得到的用于确立位置的短reads和insert组合,将原本孤立的cont…

假设想要计算ATP1A4基因上的外显子碱基覆盖度 首先查询这个基因所有exon的起始和终止位置,查询链接:http://grch37.ensembl.org/Homo_sapiens/Transcript/Exons?db=core;g=ENSG00000132681;r=1:160121360-160156767;t=ENST00000368081 如下图所示,可以看到该基因有6个转录本,假定选择第二个转录本ENST00000470705.1,点击进去,显示该转录本有5个外显子 具体外显子的详…

1. For the Impatient # Download bwakit (or from <http://sourceforge.net/projects/bio-bwa/files/bwakit/> manually) wget -O- http://sourceforge.net/projects/bio-bwa/files/bwakit/bwakit-0.7.15_x64-linux.tar.bz2/download \ | gzip -dc | tar xf - # Genera…

Falcon Falcon: a set of tools for fast aligning long reads for consensus and assembly The Falcon tool kit is a set of simple code collection which I use for studying efficient assembly algorithm for haploid and diploid genomes. It has some back-end c…

Created by Benjamin M Goetz, last modified on Jun 29, 2015 Assembly of RNA-seq short reads into a transcriptome.  1. Quality Assessment Quality of data assessed by FastQC. Deliverables Reports generated by FastQC. Tools Used FastQC: (Andrews 2010) us…

sequencing:使用二代测序原因:高通量,短序列 不用长序列原因: 1.算法错误率高 2.长序列测序将嵌合体基因错误积累.嵌合体基因:通过重组由来源与功能不同的基因序列剪接而形成的杂合基因 sequencing: 增多的total length>N>gap>missing in genome The reads with a frequency > 1 were called duplicated reads, and we defined the duplication r…

1.官网简介 http://cab.spbu.ru/software/quast-lg/ QUAST- lg是QUAST的一个扩展,用于评估大型基因组装配(直至哺乳动物大小).QUAST- lg从5.0.0版本开始包含在QUAST包中(下载最新版本).像往常一样运行QUAST,不要忘记在您的命令中添加‐large选项! 新功能的简短列表(参见所有更改): 通过使用新的快速比对(minimap2)和重构对齐分析模块,显著提高了速度 新的基于k-mer的评估基因组完整性和正确性度量 BUSCO增加了…

Reference Genome Components 1. GRCh38 is special because it has alternate contigs that represent population haplotypes. Don't know alternate contig from alternate dimension? Spend five minutes now to review terminology in our Dictionary entryReferenc…

配置文件中的=号两边不能有空格,否则会报错 SOAPdenovo-63mer_v2.0 all -s TongJiN2.config -p 25 -K 63 -d 1 -R  -F -o Lily_2 1>ass.log 2>ass.err -s config file -o prefix of output file name -K kmer size -p number of cpu to use -d no larger than this value will be deleted -…

0. 该软件原理 它以kerm为节点单位,利用de Bruijn图的方法实现全基因组的组装.何为de Bruijn............... contig 的构建过程: (1)选取初始Kmer, 满足两个条件. ①给定阈值,min_read_num, 出现在几条reads上面: ②Kmer出现在reads的第一位,就可以开始参与拼接:如图2-4. 表中,Kmer为4, reads长12,出现在5条reads上 (2)选取后继Kmer 满足一下条件: ①后继Kmer的前k-1个碱基与当前Kme…

目录 1. 组装算法 1)基于OLC算法 2)基于DBG算法 3)OLC vs DBG 2. 组装软件 3. 组装策略 4. 组装项目实施 1)测序前的准备 2) 测序样品准备 3)测序策略的选择 4)质控.基因组组装.质量评估 5)基因组注释 6)生物学分析 7)更多参考内容 5. 动植物Denovo测序项目的主要分析内容 1. 组装算法 一般有基于OLC(Overlap-Layout-Consensus, 先重叠后扩展)和基于DBG(De Brujin Graph)两种组装算法.基于OLC的…

之前一直用jbrowse  发现有些信息展示的不准确,如浏览一个bam文件的比对情况.在某一位点,深度为1000,但是浏览器显示的小于1000,并且read也经常会缺少.所以果断放弃jbrowse,用tablet.经过对比发现,在jbrowse显示错误的地方tablet显示的是正确的. 并且tablet可以在windows系统下.安装更加容易,也不需要什么配置文件.下面说说tablet的主要使用方法. 准备好参考基因组,bam以及bam的index文件 ctrl + o 先导入bam文件 然后再…

转自公众号Eric生信小班.学习群体遗传套路 中科院昆明动物园吴东东研究团队联合国外研究团队2019年在Genome Biology发表题为Whole genomes and transcriptomes reveal adaptation and domestication of pistachio的研究论文,利用全基因组和转录组数据,系统研究了开心果在驯化与环境适应上的遗传机制,研究内容和方法采用群体基因组学的常规分析,包括基因组de novo.转录组.群体进化.选择位点分析,可作为群体基因…

At this point, we’ve sent draw calls down from our app all the way through various driver layers and the command processor; now, finally we’re actually going to do some graphics processing on it! In this part, I’ll look at the vertex pipeline. But be…

mono环境变量 2013-05-11 01:14:33|  分类: mono|举报|字号 订阅     下载LOFTER我的照片书  |     Name mono - Mono's ECMA-CLI native code generator (Just-in-Time and Ahead-of-Time) Synopsis mono [options] file [arguments...] Description   mono is a runtime implementation of…

Strand Specific mRNA sequencing 之重要性与分析 发表评论 2,761 A+ 所属分类:Bioinformatics   收  藏 研究生物基因转录体的方法有许多种,而使用次代定序仪系统进行转录体定序是目前相当热门的一种方式,科学家们使用 RNA-seq 分析转录体表现主要期望能够获得三种重要信息: 1. 了解整个转录体构造.splicing 位置以及批注基因的功能. 2. 将所有转录体的表现量多寡定量. 3. 找出 alternative splicing 的可能…

此篇文章主要讲一些小技巧,针对前面转载的D3D9 GPU Hacks,我们可以做的一些优化. 在做延迟渲染或者其它需要深度的地方使用INTZ格式的纹理,这样可以直接对纹理进行操作,节省了显存和带宽,这样即使在前向渲染的时候也可以获取深度,有了深度信息我们就可以做很多效果,如水的柔边,水边泡沫,景深等效果. 注:以下示例代码均摘自http://developer.amd.com/wordpress/media/2012/10/Advanced-DX9-Capabilities-for-ATI-Ra…

外显子后续分析研究思路一般有以下几种(Methods for follow-up research of exome analysis): 1.对突变频率.突变类型.突变方式进行统计分析 Mutations statistical analysis 具体见下图: 参考文献:Di, Jiabo, et al. "Whole exome sequencing reveals intertumor heterogeneity and distinct genetic origins of sporad…

生物信息学 Contig是reads拼成的连续的DNA片段,连续表达一个gene.通过双端测序的contig可确定contig之间的关系得到scaffold,Scaffold是reads拼成的有gap的DNA片段.理想情况下,一条染色体用同一个scaffold的表达.整个genome存在很多零碎片段,可舍弃.因为duplication产生很多overlap. N50,L50和NG50是评价genome assembly的quality的标准,评价长度时使用N50,N50是一个contig的长度.…

鲤鱼基因组:http://www.ntv.cn/a/20140923/52953.shtml   关于鲤鱼基因组的测定,数据质量控制遭到质疑. Why you should QC your reads AND your assembly?   Graham Etherington http://grahametherington.blogspot.co.uk/2014/09/why-you-should-qc-your-reads-and-your.html The genome sequenc…

最近从公共数据库下载了一堆bam文件和reference 基因组文件,重新分析外显子流程时,跑出了“Exception in thread "main" picard.PicardException: New reference sequence does not contain a matching contig for NC_007605”这个错误. 源代码是这样的: java -jar picard.jar ReorderSam \ I=original.bam \ O=reor…

主页:github: PacificBiosciences/FALCON 简介 Falcon是一组通过快速比对长reads,从而来consensus和组装的工具. Falcon工具包是一组简单的代码集合,我使用它们来研究单倍体和二倍体基因组的高效组装算法. 为了提高计算速度,它有一些后台代码是使用C来实现的,为了方便一些简单的前端是用Python编写的. Falcon不是一个傻瓜的组装工具(除了很小的基因组),为了得到最好的结果,你可能需要了解各种分布式计算系统和一些基本的基因组组装理论.FAQ…

Assembly and diploid architecture of an individual human genome via single-molecule technologies 文章链接:专业版" PacBio 遇到 BioNano" (三代测序那些事儿 第十二期) 前两天发表在Nature Mehtods一篇联合PacBio与BioNano数据组装人类基因组的文章在行业里引起了不小的震动(这其实也不是PacBio在动植物组装中的第一次表现了),大家惊讶的发现,原来大型…

组装技术的新进展 1.测序和组装 很难想象今天距离提出测序和组装已经有40年啦.我们回头来看一下这个问题. “With modern fast sequencing techniques and suitable computer programs it is now possible... 1.测序和组装 很难想象今天距离提出测序和组装已经有40年啦.我们回头来看一下这个问题. “With modern fast sequencing techniques and suitable compu…

总是跑数据,却对数据一无所知,这说不过去吧. 看几篇文章吧 Sequencing depth and coverage: key considerations in genomic analyses(只讲二代) Assembly of large genomes using second-generation sequencing(参考文献) Identification of optimum sequencing depth especially for de novo genome asse…

原文链接:Large Genome Assembly with PacBio Long Reads 可以以多种方式利用PacBio长reads来生成和改进大型基因组的de novo组装. 你可以用几种不同的方法: PacBio-only de novo 组装.long insert library; preprocessed; Overlap-Layout-Consensus algorithm 混合de novo组装.combination of PacBio and short read d…

Design based on biology 通过比较基因组学的方法,将脊椎动物基因组的数据,解决生物学各方面问题.新的调控注释(在脊椎动物的进化过程中的出现的)可以丰富物种树(比如不同功能蛋白质进化速度上的差异(因为编码蛋白质基因和早期进化基因的发现)). Sequencing 需要以下两种策略叠加: 1.Pooled genome sequence strategies :测同一物种的不同个体,不同个体叠加. 2.representative genome assembly approac…

注:写在前面,这是一篇翻译文章,本人的英文水平很有限,但内嵌汇编是学习操作系统不可少的知识,本人也常去查看这方面的内容,本文是在做mit的jos实验中的一篇关于内嵌汇编的介绍.关于常用的内嵌汇编(AT&T格式)的语法都有介绍,同时在篇末还列出了常用的一些内嵌汇编代码的写法.看了很有益处.大牛就不必看了.当然非常欢迎对文章中的翻译错误或不当之处进行指正. ps:这是这篇文章的原地址:http://www.delorie.com/djgpp/doc/brennan/brennan_att_inlin…

三代纠错的重要性不言而喻,三代的核心优势就是长,唯一的缺点就是错误率高,但好就好在错误是随机分布的,可以通过算法解决,这也就是为什么现在有这么多针对三代开发的纠错工具. 纠错和组装是分不开的,纠错就是为了组装,单纯的为了纠错而纠错是没有意义的. 目前的算法大致可以分为三种:1.三代数据自纠:2.二代对三代纠:3.二代三代混合纠错. 目前已有的三代纠错程序: PacBioToCA 自纠(falcon也是用MHAP,SMRT的HGAP使用的是另一种速度慢的自纠算法,自纠的核心是多重序列比对) CCS…

MVC提供了基本的CRUD Scaffold Template模板,创建视图的时候,只要勾选创建一个强类型视图 , 并选择模型类,就可以选择支架模板了,这些模板包括List,Detail,Create,Edit,Delete,Empty等.这种方式大大简化了实现一个简单的增删改查,但是这些模板过于单一,根本没法直接使用,或者还要花更多的时间去修改,所以还是打造适合自己的模板吧,节省你的时间去和业务打交道. 一.使用nuget安装mvc支架模板 mvc3: Install-Package Mvc3…