GTF文件的全称是gene transfer format,主要是对染色体上的基因进行标注.怎么理解呢,其实所谓的基因名,基因座等,都只是后来人们给一段DNA序列起的名字而已,还原到细胞中就是细胞核里面的一条长长的染色体(DNA序列).而这个GTF文件的主要功能,就是指出我们所谓的基因在染色体上的位置(coordinate),并且还标注了这一段区间的其他信息. GTF文件我一般喜欢去ensembl下载,gencode也可以. 这里给出链接: ftp://ftp.ensembl.org/pub/r

ensembl/release91: cat Homo_sapiens.GRCh38.91.gtf | grep -v "#" | cut -f9 | cut -f1,3,6,8 -d\; | grep gene_biotype | sed -e 's/\"//g' | sed -e 's/\;//g' | cut -f2,6,8 -d" " | sort | uniq > GRCh38.feature.info ENSG00000000003 TS

基因组注释工具ANNOVAR是一款非常好用的注释软件,功能强大,输出数据简单美中不足就是对于非人类物种来说UI不够完善,因此总结一下整个注释的过程,帮助别人快乐自己. 首先我们需要明确我们需要的数据和软件: 数据包括: all.gff3 #MSU的v7.0版本组装的注释文件 all.con #基因组序列 这样就是所有的输入文件了,现在我们列举一下需要用到的软件: gffread #gff3 to gtf gtfToGenePred #gtf to genePred (建库需要的文件) annov

来自:https://www.jianshu.com/p/e6a5e1f85dda 使用BRAKER2进行基因组注释 BRAKER2是一个基因组注释流程,能够组合GeneMark,AUGUSTUS和转录组数据. 在使用软件之前,有几点需要注意下 尽量提供高质量的基因组.目前随着三代测序价格下降,这一点问题不大. 基因组命名应该简单,最好就是">contig1"或">tig000001" 基因组需要屏蔽重复序列 默认参数通常表现效果就很好,但是也要根据物种

关于如何在eclipse.myeclipse导入本地注释文件 [xxx.xml]   请看操作方式 下面是code templates文件的内容 注意  把文件中的 @@@@@@@@@@@@@@@  替换为  作者名称即可   各注释详细可在eclipse工具中修改 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?><templates><template a

目录 问题 思路 问题 原问题来自:How to calculate overlapping genes between two genome annotation versions? 其实可分为两个问题: 一是我组装了一个新的基因组,做了多个注释版本,如何比较它们的feature?比如gene 二是我组装了一个新的参考基因组,并做了注释,想和其他已有的同物种参考基因组比较,如何寻找共有和特有的基因(或其他feature)? 思路 第一个问题是比较好解决的,使用bedtools即可. bedto

生命组学: 细菌和其他物种比,容易发生基因漂移,duplication和重排. 泛基因组学研究的一般思路是通过comparison找到特殊基因区域orspecific gene,研究其调控机制(即通过一维发现特殊三维结构,再利用一维结构解释特殊结构的形成机制eg:基因保守与保守空间结构vs非保守空间结构,同时找两种不同结构的物理位置分布),并向应用上扩展. 重测序与泛基因组的差异在于,重测序是将新测得的genome与referencegenome比较,辨别其中的差异,而泛基因组是将同一个物种中不

目录 1. ncRNA 2. 软件 tRNA注释 rRNA注释 其他ncRNA注释 3. 注释 tRNA rRNA snRNA.miRNA等 4. snRNA.miRNA等结果的统计 1. ncRNA 非编码RNA(Non-coding RNA, ncRNA) 包括rRNA,tRNA,snRNA,snoRNA 和microRNA 等不编码蛋白质的RNA,它们转录后直接在RNA 水平上就能行使各自的生物学功能,并不需要翻译成蛋白质. 2. 软件 tRNA注释 一般用tRNAscan-SE,老牌软件

基因结构预测中同源注释策略,将mRNA.cDNA.蛋白.EST等序列比对到组装的基因组中,在文章中通常使用以下比对软件: tblastn gamp exonerate blat 根据我的实测,以上软件整体都比较慢.gmap可设置多线程来提升速度.tblastn虽然也可以,但对提速没什么影响.exonerate和gamp巨吃内存. 以下是跑的资源情况.我的组装基因组约400Mb.tblastn的查询序列311764条,gmap的查询序列1483791条,exonerate的查询序列43632条.

目录 1.conda安装 2.配置RepBase 3.RepeatMasker避坑 4.RepeatProteinMask避坑 5.RepeatModeler避坑 6.自定义重复序列库 后记 1.conda安装 conda安装虽然简单,但还是有很多坑,而且很多都是隐形的坑. # conda install -c bioconda repeatmasker conda install -c bioconda repeatmodeler repeatmodeler依赖于repeatmasker,因此

后记: cufflinks安装: 下载安装包, 不要下载source code ,直接下载binary.    Source code    Linux x86_64 binary http://cufflinks.cbcb.umd.edu/downloads/cufflinks-2.2.1.Linux_x86_64.tar.gz 下载好后解压,解压后将cuff* 复制到/usr/local/bin中即可. 步骤: 第一步: 产生各自的gtf文件 cufflinks -p 30 -o ROOT

CONTENTS *_annoTable.txt (ANNOVAR) *_annoTable.txt (SnpEff) *_genelist.txt (ANNOVAR & SnpEff) dbNSFP Information We provide here detailed Description about the files outputted from the somatic mutation annotators via ANNOVAR and SnpEff. *_annoTable.t

hg19有哪些染色体? chr1 chr2 chr3 chr4 chr5 chr6 chr7 chr8 chr9 chr10 chr11 chr12 chr13 chr14 chr15 chr16 chr17 chr18 chr19 chr20 chr21 chr22 chrX chrY chrM 其实还有其他“染色体”,只是我们的研究一般用不到,所以就没有合并进来.比如做同源分析,找变异什么的,还是要选好基因组. gene_type有哪些? cat gencode.v27.annotation

类注释: 如下图所示

homology策略预测基因结构,下载了公共mRNA/CDS序列,考虑用gmap比对.本来是个很简单的脚本,但总是不那么顺利. 无论是用conda安装,还是源码安装较新版本,都存在问题. gmap_build -D ./ -d reference reference.fa gmap -t 10 -D ./ -d reference -f gff3_gene cds.fa > cds_gene.gff3 第一步建立索引都没问题.但比对时,没报错,出现如下: Pre-loading ref posi

R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数. fread 做基因组数据分析时,常常需要读入处理大文件,这个时候我们就可以舍弃read.ta

工具推荐:https://github.com/openvax/gtfparse 真不敢相信,Linux自带的命令会这么强大,从gtf中提取出需要的transcript,看起来复杂,其实一个grep就搞定了. grep -F -f out.list gffcmp.combined.gtf > test.out 本文出自于http://www.bioinfo-scrounger.com转载请注明出处 gffcompare官网 gffcompare和gffread可以认为是专门开发出来用于处理gff

使用Tophat+cufflinks分析差异表达  2017-06-15 19:09:43     522     0     0 使用TopHat+Cufflinks的流程图 序列的比对是RNA分析流程中核心的一步.序列的比对,或者说是字符串的比对本身就是计算机科学中的一个经典问题,在生物信息学中更加频繁的出现.序列比对中的错配,插入.缺失可以识别出样本和基因组之间的多态性,甚至可以找出肿瘤样本中的gene fusion.而map到没有注释的基因可能是新的编码基因,或者是非编码RNA.同时RN

转录组的组装Stingtie和Cufflinks Posted: 十月 18, 2017  Under: Transcriptomics  By Kai  no Comments 首先这两款软件都是用于基于参考基因组的转录组组装,当然也可用于转录本的定量.前者于2016年的 protocol上发表的转录组流程HISAT, StringTie and Ballgown后被广泛使用,后者则是老牌的RNA分析软件了.在算法上来说Stringtie使用的是流神经网络算法,Cufflinks则是吝啬算法:

RNA-Seq differential expression analysis: An extended review and a software tool   RNA-Seq差异表达分析: 扩展评论和软件工具 正确鉴定特定条件之间的差异表达基因(DEG)是理解表型变异的关键.高通量转录组测序(RNA-Seq)已成为这些研究的主要选择. 因此,用于RNA-Seq数据的差异表达分析的方法和软件的数量也迅速增加. 但是,对于最合适的管道还是没有达成共识用于从RNA-Seq数据鉴定差异表达基因的方