关于RNA-Seq数据去接头(Adapter)这事需要讲一讲 RNA-Seq adapter barcode cutadapt 首先来了解一下三个概念: 1.adapter是一段短的序列已知的核酸链,用于链接序列未知的目标测序片段. 2.barcode,也称为index,是一段很短的寡居核酸链,用于在多个样品混合测序时,标记不同的样品. 3.insert是用于测序的目标片段,因为是包括在两个adapter之间,所以被称为“插入”片段. 首先来了解一下三个概念: 1.adapter是一段短的序列已

两种RNA seq的基因表达量计算方法: 1. RPKM:http://www.plob.org/2011/10/24/294.html 2. RSEM:这个是TCGAdata中使用的.RSEM据说比RPKM更有优势.anyway,原来还以为TCGA 的data需要重新换算成RPKM,现在不需要了~:)

1.adapter是一段短的序列已知的核酸链,用于链接序列未知的目标测序片段. 2.barcode,也称为index,是一段很短的寡居核酸链,用于在多个样品混合测序时,标记不同的样品. 3.insert是用于测序的目标片段,因为是包括在两个adapter之间,所以被称为“插入”片段. 一个常见测序片段类似与adapter--barcode--insert--adapter.测序开始时前几个碱基无法测得,第一个adapter在数据输出时被去除:由于测序仪读长限制,第二个adapter通常无法测得.

RNA -seq RNA-seq目的.用处::可以帮助我们了解,各种比较条件下,所有基因的表达情况的差异. 比如:正常组织和肿瘤组织的之间的差异:检测药物治疗前后,基因表达的差异:检测发育过程中,不同的发育阶段,不同的组织之间的基因表达差异 等 在所有检测的差异类型中,最常用的一种检测就是:检测所有mRNA的表达量的差异. 还可以检测 RNA 的结构上的差异.例如:mRNA的剪接方式的差异,即“可变剪接”:还可以检测“融合基因”,同时还可以检测基因单点突变导致的SNP. 测序方法.步骤:人的细胞

RNA测序相对基因表达芯片有什么优势? RNA-Seq和基因表达芯片相比,哪种方法更有优势?关键看适用不适用.那么RNA-Seq适用哪些研究方向?是否您的研究?来跟随本文了解一下RNA测序相对基因表达芯片有什么优势? 无假设的研究设计和更高的发现能力RNA-Seq是一种基于测序的强大方法,让研究人员能够打破传统技术的低效和花费,如实时定量PCR(RT-PCR)和芯片.无论是将RNA-Seq添加到现有的研究方法中,还是从一种方法彻底转换到另一种,RNA-Seq都带来了许多显而易见的优势.这种方法不

之前讲过预测植物miRNA的一款软件miR-PREFER, 今天在介绍一款软件miRDeep-p2, 也叫miRDP2 安装 在此之前,应安装一下软件 Bowite, Bowtie2, Vienna (RNA二级结构预测软件大礼包) 安装以上软件以后,在mirdp2下载最新版的miRDP2,以及ncRNA_rfam.tar.g 1 tar -xf miRDP2-v1.1.4.tar 2mv 1.1.4 miRDP2-v1.1.4 在TestData下载测试数据集--TestData.tar.gz

 人类全基因组测序06 SNP(single nucleotide polymorphism):有了10倍以上的覆盖深度以后,来确认SNP信息,就相当可靠了. 一个普通黄种人的基因组,与hg19这个参考基因组序列相比,会有350万个左右的SNP.又有大概2万个是落在外显子上的,而非同义的SNP有大概9千个. 所谓非同义的SNP,就是这些SNP是会引起蛋白质的序列变化的. indel:(insertion & deletion)是指小于50个bp以内的微小的插入.和缺失突变.一个普通黄种人的基因组

生物信息学 Sanger采用链终止法进行测序 带有荧光基团的ddXTP+其他四种普通的脱氧核苷酸放入同一个培养皿中,例如带有荧光基团的ddATP+普通的脱氧核苷酸A.T.C.G放入同一个培养皿,以此类推,存在4种不同类型碱基的识别机制,同时,该ddXTP一旦结合在互补链上则会迫使复制停止. 高通量测序是二代测序,先建库后测序: 建库方法: 单末端测序:将DNA双链打碎并接上接头序列,通过改变条件使双链变单链,将待测的单链固定在flowcell上,再加入游离的脱氧核苷酸,采用边合成边测序方法比配并

高通量测序数据下机后的原始fastq文件,包含4行,其中一行为质量值,另外一行则为对应序列,我们都了解高通量的数据处理首先要进行质量控制,这些过程包括去接头.过滤低质量reads.去除低质量的3'和5'端,去除N较多的reads等,而针对高通量测序数据的质控软件也有很多,在这里给大家介绍一款"老牌子"的质控工具fastx_toolkit,它是一个软件包,包含了多个质控命令,下面我们就逐个讲解其参数及使用: 1. fastq_quality_converter [-h] [-a] [-n

Although adapter and other technical sequences can potentially occur in any location within reads, by far the most common cause of adapter contamination is sequencing of a DNA fragment which is shorter than the read length. In this scenario, the begi

我的原始测序数据是双端测序,在用trim_galore软件去接头的这一步,使用的命令行是 time nohup trim_galore R17002628-SKOV3-m6A_combined_R1.fastq.gz R17002628-SKOV3-m6A_combined_R2.fastq.gz & 相当然的以为软件会默认为双端测序,结果接下来一步用tophat软件mapping到参考基因组上的时候,发现mapping率只用10%,低的惊人.后来排除建库失败的可能,我去查看了trim_galo

我们回到matchRun方法中去尝试第一次修改,部分代码如下: CCActionMoveBy *moveBy = [CCActionMoveBy actionWithDuration:duration position:ccp(0.9f, 0)]; CCActionJumpBy *jump = [CCActionJumpBy actionWithDuration:duration position:ccp(0, 0) height:0.05 jumps:20]; //略去回调block中的方法.

featuresCounts 软件用于定量,不仅可以支持gene的定量,也支持exon, gene bodies, genomic bins, chromsomal locations的定量: 官网 : http://bioinf.wehi.edu.au/featureCounts/ 只需要输入reads的比对情况,就是BAM 文件,再输入一个你感兴趣的区间的注释(通常是基因或者转录本的注释gtf 文件,就可以了),所以不论是DNA seq 还是RNA seq, 这个软件都是可以定量的. fea

Trim Galore是一个非常流行的用于「去接头序列」的软件,用于处理高通量测序得到的原始数据.通常我们从测序公司拿到数据后,第一步就是评估数据的质量以及对raw data去接头处理.公司拿来的数据通常附带了clean data以及去接头的说明文件,我自己重新实现了一下trim的过程.参数都是根据公司的说明文件来设定的. 软件说明 版本信息 Trim Galore version: 0.4.1 Cutadapt version: 1.11 FastQC version:0.11.3 依赖环境

单细胞在脑科学方面的应用 Session 1: Deciphering the Cellular Landscape of the Brain Using Single Cell Transcriptomics Single cell/nucleus transcriptomics has emerged as a powerful approach to classify cell types and dynamic cell states in any multicellular organ

SRA数据的的处理流程大概如下 一.SRA数据下载. NCBI 上存储的数据现在大都存储为SRA格式. 下载以后就是以SRA为后缀名. 这里可以通过三种方式下载SRA格式的数据. 1.通过http方式,2.通过ftp方式,3.通过Aspera Aspera可以在NCBI网站上下载. 参阅:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK47540/ 二.SRA格式转换成FASTQ格式 ./fastq-dump -A SRR058977 ~/project/yanzi/d

渲染页面 图中框起来的部分,vue会根据响应式变化的通知生成一颗新的 Virtual Dom Tree,然后将新的Virtual Dom Tree 和之前的 Virtual Dom Tree 做 diff patch 实现. Virtual Dom Tree 为什么要使用 VirtualDom? 通常,我们认为操作Dom 是很耗费性能的一件事情,我们可以考虑通过JS对象来模拟Dom对象,毕竟操作JS对象比操作Dom省时很多,但是在VirtualDom 中 也不能减少对Dom操作,而这一对Dom的

灵敏度高 == 假阴性率低,即漏检率低,即有病人却没有发现出来的概率低. 用于判断:有一部分人患有一种疾病,某种检验方法可以在人群中检出多少个病人来. 特异性高 == 假阳性率低,即错把健康判定为病人的概率低. 用于:被某种试验判定为患病的人中,又有多少是真的患了这种病的. 好的检测方法:有高的灵敏度(低的假阴性率).同时又有高的特异性(低的假阳性率). ROC 曲线: 横轴:100 — 特异性..即100减去特异性,特异性高,100减去特异性就低,故越小越好. 纵轴:灵敏度值. ROC分析图的

  坚持完成这套学习手册,你就可以去 Google 面试了 系统 指针 value Google 面试 阅读6138    本文为掘金投稿,译文出自:掘金翻译计划 原文地址:Google Interview University 原文作者:John Washam 译者:Aleen,Newton,bobmayuze,Jaeger,sqrthree 友情提醒:文章较长,需耐心阅读. 这是? 这是我为了从 Web 开发者(自学.非计算机科学学位)蜕变至 Google 软件工程师所制定的计划,其内容历时

作者:Glowin链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22881223来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 原文地址:Google Interview University 原文作者:John Washam 译文出自:掘金翻译计划 (翻译不易,欢迎 Star 支持) 译者:Aleen,Newton,bobmayuze,Jaeger,sqrthree 这是? 这是我为了从 web 开发者(自学.非计算机科学学位)蜕变至 Goog