Bedtools genomecov 计算覆盖度】的更多相关文章

简单说明: 从2.28.0版开始,bedtools使用htslib库支持CRAM格式 除了BAM文件,bedtools默认所有的输入文件都以TAB键分割 除非使用-sorted选项,bedtools默认不支持大于512M的染色体 如果没有使用-sorted参数对染色体按编码顺序进行排序(e.g., sort -k1,1 -k2,2n ),则必须使用-g参数输入相同排序染色体 bedtools要求染色体命名方案在比较文件中是相同的(例如'chr1'和'1'不能同时存在) 1 genomecov 计…
我们生信技能书有一篇介绍bedtools的文章,可以在微信里搜着看下,非常有用. http://bedtools.readthedocs.io/en/latest/ gtf转bed用Linux命令完全可以实现,因为gtf每一行比较规律,不像fasta和fastq. cat gffcmp.combined.gtf | grep -v exon | cut -f1,4,5,9 | cut -f1 -d";" | awk '{print $1, $2, $3, $5}' | sed -e '…
原文:https://cloud.tencent.com/developer/article/1078324 前言: bedtools等工具号称是可以代替普通的生物信息学数据处理工程师的!我这里用一个专题来讲解它的用法,其实它能实现的需求,我们写脚本都是可以做的,而且我强烈建议正在学编程的小朋友模仿它的各种功能来增强自己的脚本功力. BEDTools是可用于genomic features的比较,相关操作及进行注释的工具.而genomic features通常使用Browser Extensib…
一般人都知道 H 和 S 的表面上的区别,即 S 就是 soft, H 就是 hard,S 后,序列里还是会保留序列的信息,而 H 则不会. -------------------------------------------后面都不用看了,H和S没有区别,比对软件不能发现嵌合体-------------------------------------- 但这只是表面上的,在深层次的意义上, H 和 S 又有什么本质的不同呢? 首先要了解嵌合体的概念: 嵌合体就是两个不同的序列错误的拼接到了一…
by Umer Zeeshan Ijaz The purpose of this tutorial is to introduce students to the frequently used tools for NGS analysis as well as giving experience in writing one-liners. Copy the required files to your current directory, change directory (cd) to t…
1.下载安装 https://bitbucket.org/mroachawri/purge_haplotigs/wiki/Install 1.Dependencies (in no particular order) bedtools $ sudo apt install bedtools $ bedtools --version bedtools v2.26.0 samtools $ sudo apt install samtools $ samtools --version samtools…
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…
详细的使用说明:http://bedtools.readthedocs.org/en/latest/ Collectively, the bedtools utilities are a swiss-army knife of tools for a wide-range of genomics analysis tasks. The most widely-used tools enable genome arithmetic: that is, set theory on the genom…
目录: 一.简介: 1.用户意图识别概念 2.用户意图识别难点 3.用户意图识别分类 4.意图识别方法: (1)基于规则 (2)基于穷举 (3)基于分类模型 二.意图识别具体做法: 1.数据集 2.数据处理 3.query分析 query纠错.[query rewrite] query 词自动提示.[query相关性计算] query扩展,[query相关性计算] query自动分类.[query类目预测] 语义标签.[query tagging] 4.特征工程 5.分类训练 三.应用场景 四.…
摘要:‍‍本文尝试从‍‍边缘计算的角度来阐述了‍‍为什么‍‍要把边缘计算当做一种新的生产关系来构建,‍‍以及如何用开源来构建这种新的生产关系. 5G推动新一轮工业革命 过去‍‍人类经历了三次工业革命,‍‍每一次都带来了‍‍‍‍物质.能量或者信息的自由移动.第一次工业革命,‍‍有了蒸汽机和铁路作为管道,‍‍把煤炭运到各个地方,实现了物质的自由移动.‍‍第二次工业革命,‍‍有些地方‍‍没有路可以‍‍把煤运进去,‍‍通过‍‍电网作为传输能量的网络,‍‍实现了能量的自由移动,‍‍也使得没有煤没有路的地方…