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

  测序产生的bam文件,有一些reads在cigar值里显示存在softclip,有一些存在hardclip,究竟softclip和hardclip是怎么判断出来的,还有是怎么标记duplicate的reads的,我怀着这些问题进行了探究. 测试步骤 编辑两个bed文件,分别含有我们需要的read1和read2位置,这里每个文件包含两条read1或者两条read2,read1.read2一对作为原始的reads(序列名primer_pri),另一对作为截取的材料(这里取序列名为other) 使

NGS又称为下一代测序技术,高通量测序技术 以高输出量和高解析度为主要特色,能一次并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列读取,在提供丰富的遗传学信息的同时,还可大大降低测序费用.缩短测序时间的测序技术. Sanger法测序(一代测序):是一种利用DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物的测序技术.每一次序列测定由一套四个单独的反应构成,每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP),并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP).由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团,使延长的

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

1)  产生背景---------------------------------------------------2002年的时候,随着人类基因组项目不断推进,需要将大量ESTs(300万) 及mouse基因组的reads (130万)比对到人类基因组来进行注释,而这项任务需要在2周内完成 (90 CPU  Linux 集群),因为blast工具速度相对偏慢,结果也不易处理,无法提供intron 的信息等,因此一款新的比对软件的开发迫在眉睫.为了完成这项任务,W.James Kent(UCS

对FPKM/RPKM以及TPM的理解 2018年07月03日 16:05:53 sixu_9days 阅读数:559 标签: FPKM/RPKMTPMRNA-Seq 更多 个人分类: RNA-Seq   虽然一直在接触FPKM/RPKM以及TPM,但是仅仅是知道它们是转录本定量的值,并未究其根本.最近看了几篇文献,对其深层次的含义有了进一步的理解,因而在这里记录下来. 首先来看FPKM/RPKM的起源: 在RNA-Seq中,最简单的定量基因表达量(gene expression)的方法就是将RN

RNA_seq pipline RNA_seq pipline PeRl 2018年3月7日 首先说明一下我做RNA-seq处理流程的文件树格式: RNA-seq/ data/ GRCh38.gtf chroms/ hg38/ samples/ SraAccList.txt sra/ fasta/ fastqc/ cufflinks_result/ tophat_result/ HTSeq_result/ tools/ Trimmomatic-0.36/ 1. 下载参考基因组序列信息及注释文件G

定义:融合基因是指两个或者多个基因联合起来,一起转录形成一个转录本: 检测的意义:融合基因可以作为某些疾病的特异分子标记,比如 bcr/abl融合基因存在于95%以上的慢性粒细胞白血病患者中: AML1/ETO融合基因主要见于急性粒细胞白血病部分分化型患者中: CBFβ/MYH11融合基因是M4Eo型白血病的分子标志: PML/RARα融合基因是急性早幼粒细胞白血病(APL)的分子标志: 检测方法: 只有少数的融合基因是因为染色体易位等原因,在DNA水平上联合在一起,而大多数的融合基因在DNA水

英文名:Genetic architecture of artemisinin-resistant Plasmodium falciparum 中文名:疟原虫青蒿素抗药性的全基因组关联分析 期刊:Nature Genetics影响因子:29.352一.研究背景以青蒿素为主的联合疗法一直以来都是治疗疟疾的有效方法,值得关注的是横跨亚洲到非洲都出现了对一线药物的抗药性.阻止出现更高水平的抗药性以及阻止抗药性扩散到非洲刻不容缓.为了更好同抗药性进行斗争,了解遗传因素在抗药性的混合和传播中的作用非常重要

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

什么是soft-clipped reads 当基因组发生某一段的缺失,或转录组的剪接,在测序过程中,横跨缺失位点及剪接位点的reads回帖到基因组时,一条reads被切成两段,匹配到不同的区域,这样的reads叫做soft-clipped reads,这些reads对于鉴定染色体结构变异及外源序列整合具有重要作用. 什么是multi-hits reads 由于大部分测序得到的reads较短,一个reads能够匹配到基因组多个位置,无法区分其真实来源的位置.一些工具根据统计模型,如将这类reads

Assembling large genomes with single-molecule sequencing and locality-sensitive hashing 好好读读,算法系列的好文章! Assembling large genomes with single-molecule sequencing and locality-sensitive hashing - NATURE BIOTECHNOLOGY marbl/MHAP  - Github MinHash Alignme

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

SOAPdenovo是一个新颖的适用于组装短reads的方法,能组装出类似人类基因组大小的de novo草图. 该软件特地设计用来组装Illumina GA short reads,新的版本减少了在图创建时的内存消耗,解决了contig组装时的重复区域的问题,增加了scaffold组装时的覆盖度和长度,改进了gap closing,更加适用于大型基因组组装. (SOAPdenovo是为了组装大型植物和动物基因组而设计的,同样也适用于组装细菌和真菌,组装大型基因组大小如人类时,可能需要150G内存

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

RNAseq测序reads定位 发表评论 3,210 A+ 所属分类:Transcriptomics   收  藏 获得RNA-seq的原始数据后,首先需要将所有测序读段通过序列映射(mapping)定位到参考基因组上,这是所有后续处理和分析的基础.在读段定位之前,有时还需要根据测序数据情况对其做某些基本的预处理. 例如,过滤掉测序质量较差的读段,对miRNA测序读段数据去除接头序列等. 高通量测序的海量数据对计算机算法的运行时间提出了很高的要求.针对诸如Illumina/Solexa等测序平台

转载:https://mp.weixin.qq.com/s/xsL9GuLs7b3nRF8VeRtinQ 建立在高通量测序基础上的微生物群落研究,当前主要有三大类:基于16S/18S/ITS等扩增子做物种分类的Metataxanomics.鸟枪法打断全基因组DNA序列的Metagenomics和基于mRNA信息的宏转录组方法Meta-transcriptomics. 16S,也即是我们通常所说的微生物多样性,是一种相对快速和经济适用的方法,但是PCR导致了偏好的产生,这就降低了注释准确度.此外,

这么多工具和基因组版本,选择困难症犯了,到底用哪个好呢? 2018 nature - Developmental diversification of cortical inhibitory interneurons : ENSEMBL release 84 Mus musculus genome 2017 Molecular Cell - Single-Cell Alternative Splicing Analysis with Expedition Reveals Splicing Dyn

对于植物等真核生物基因组来说,重复序列, 多倍体,高杂合度等特征在利用二代数据进行组装的时候都会有很大的问题: 利用二代数据组装出来的基因组,大多达不到完成图的水准,通常只是覆盖到编码蛋白的基因区域,还是会有很多的区域覆盖不到,而这些区域正是发挥调控功能的非编码基因区域,近年来,非编码功能的研究越来越多,如果拼接出来的基因组上缺少这部分序列,无法进行后续的研究: 而且由于测序读长的限制和拼接算法的原因,对于重复序列,GC异常区域,会存在组装错误,甚至组装不出来: 三代测序,其长读长和无GC偏好性

下载地址:ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/pub/agarwala/windowmasker/ 在这个目录下 其中windowmasker 为linux 平台的可执行文件 windowmasker 只需要根据基因组序列本身,就可以识别并标记高重复序列和低复杂度序列, 其有两种工作模式, 第一种为WinMasker模式, 用于识别重复序列:第二种为DUST模式,用于识别低复杂度序列: windowsmasker 的处理过程分为两步: 第一步先生成一个count文件,通过指定