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 流程使用 问题 记录下braker2的使用要点,以备忘记. 流程使用 braker2有很多流程,根据你的数据:组装的基因组.转录组.蛋白(同源,包括近缘或远缘)选择不同流程,官网有说明: https://github.com/Gaius-Augustus/BRAKER 现在的动植物组装,大多数都含有以上三类数据吧,因此可选择如下流程,用公共数据库OrthoDB中的直系同源蛋白,根据自己的物种选择,有动物植物微生物等,如我选择植物就有300多万条序列. 作者指出,braker2并非证据越多越

参考: 分子生物学教材 再一次,翻看真核生物基因结构! mRNA基本结构特点 Structure and function of Messenger RNA (mRNA ) 基因结构 其实这个结构不完整,完整的如下: 主要注意UTR这个结构 真核生物的基因结构包括编码区和非编码区. 编码区 编码区其实是断裂基因结构,也就是不连续基因.具有蛋白编码功能的不连续 DNA 序列称为外显子,外显子之间的非编码序列为内含子. 每个外显子和内含子接头区都有一段高度保守的一致序列,即内含子5'末端大多数是 G

基本上新版本的discuzX系列目录结构都差不多,刚好大神整理出来了,就拿来看吧. |-- /api        uc.php   UCenter通信文件        |-- /api/addons  应用中心        |-- /api/connect  腾讯互联        |-- /api/google  Google引擎接口处理        |-- /api/javascript  数据和广告的 JS调用        |-- /api/manyou  manyou应用及搜索

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ORF和CDS的区别 ORF的英文展开是open reading frame(开放阅读框). CDS的英文展开是coding sequences (编码区). CDS:DNA转录成mRNA,mRNA经剪接等加工后翻译出蛋白质,所谓CDS就是与蛋白质序列一 一对应的DNA序列,且该序列中间不含其它非该蛋白质对应的序列,不考虑mRNA加工等过程中的序列变化,总之,就是与蛋白质的密码子完全对应. ORF:理论上的氨基酸编码区,一般是在分析DNA核酸图谱中(主要是利用电脑程序)得到的.程序会自动在DNA

背景: mitoMaker是一款线粒体/叶绿体组装的pipeline软件,可以从原始的下机数据开始,自动化的组装基因组,注释基因结构,最终生成genebank, fasta 等文件. 整个pipeline 可以分成6个主要步骤: 1)基于不同大小的kmer 值进行denovo 组装 2)查找对应的结构基因,并检测第一步组装的结果是否环化: 3) 从所有的组装结果中,挑选一个最佳的组装结果: 4)将最佳的组装结果作为参照,调用Mira 和 MITObim, 延长组装结果,并进行gap  close

PASA, acronym for Program to Assemble Spliced Alignments, is a eukaryotic genome annotation tool that exploits spliced alignments of expressed transcript sequences to automatically model gene structures, and to maintain gene structure annotation cons

1)gff3及gtf2简介 一个物种的基因组测序完成后,需要对这些数据进行解读,首先要先找到这些序列中转录起始位点.基因.外显子.内含子等组成元件在染色体中的位置信息(即注释)后才能再进行深入的分析.gff/gtf是贮存这些注释信息的两种文件格式. GFF(general feature format):这种格式主要是用来注释基因组. 现大部分利用的是第三版,即gff3. GTF(gene transfer format):主要是用来对基因进行注释.当前所广泛使用的gtf格式为第二版,即gtf2

  目前的从头预测软件大多是基于HMM(隐马尔科夫链)和贝叶斯理论,通过已有物种的注释信息对软件进行训练,从训练结果中去推断一段基因序列中可能的结构,在这方面做的最好的工具是AUGUSTUS它可以仅使用序列信息进行预测,也可以整合EST, cDNA, RNA-seq数据作为先验模型进行预测. 安装 安装较为复杂,可选用conda进行安装 使用 (1)若存在已经被训练的物种(augustus --species=help查看),则直接使用一下代码进行预测基因,以拟南芥为例: 1 augustus

Resequencing 302 wild and cultivated accessions identifies genes related to domestication and improvement in soybean 中文名:基于GWAS与群体进化分析挖掘大豆驯化及改良相关基因 发表期刊杂志:nature biotechnology影响因子:41.514发表时间:2015年2月发表单位:中科院遗传与发育生物学研究所 一.      研究取材62株野生大豆.130株地方种和110个

https://www.jianshu.com/p/6284f57664b9 目前对于variant进行注释的软件主要有4个: Annovar, SnpEff, VEP(variant Effect Predictor), Oncotator, 选择合适的软件注释variants对于下游分析是很关键的, 今天我们来比较下这4种软件在variants 注释上的差异,进而帮助我们选择更合适的注释软件. 首先简要介绍下这4个软件的一些特点: Oncotator: 主要用于癌症特异性突变位点的注释,下面

1.GO资源简介 由于生物系统的惊人复杂性和需要分析的数据集的不断增加,生物医学研究越来越依赖于以可计算的形式存储的知识.基因本体论(GO)项目为基因功能和基因产物的可计算知识提供了目前最全面的资源.GO知识库由两个主要部分组成: 基因本体论Gene Ontology (GO),提供了生物功能(“术语”)及其相互关系的逻辑结构,表现为有向无环图. GO注释(GO annotations)的语料库,将特定的基因产物(蛋白质.非编码RNA或大分子复合物,为简单起见,我们通常将其称为“基因”)与特定的

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

  UML是一种通用的建模语言,其表达能力相当的强,不仅可以用于软件系统的建模,而且可用于业务建模以及其它非软件系统建模.UML综合了各种面向对象方法与表示法的优点,至提出之日起就受到了广泛的重视并得到了工业界的支持. 本章将按视图.模型元素.图以及公共机制依次介绍UML的构造和基本元素,以使得读者对UML有一个总体了解,其具体细节将在后续章节中详细描述.   画图工具:eDraw.jude   欢迎大家继续支持和关注我的博客: http://hoojo.cnblogs.com http://b

SVM软件包 LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines(本项目所用到的SVM包)(目前最新版:libsvm-3.21,2016年7月8日) C-SVC(C-support vector classification), nu-SVC(nu-support vector classification), one-class SVM(distribution estimation), epsilon-SVR(epsilon-support vec

UML是一种通用的建模语言,其表达能力相当的强,不仅可以用于软件系统的建模,而且可用于业务建模以及其它非软件系统建模.UML综合了各种面向对象方法与表示法的优点,至提出之日起就受到了广泛的重视并得到了工业界的支持. 本章将按视图.模型元素.图以及公共机制依次介绍UML的构造和基本元素,以使得读者对UML有一个总体了解,其具体细节将在后续章节中详细描述. 画图工具:eDraw.jude    欢迎大家继续支持和关注我的博客: http://hoojo.cnblogs.com http://blog

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

Version:0.9 StartHTML:-1 EndHTML:-1 StartFragment:00000099 EndFragment:00018736 在软件开发的过程中总是强调注释的规范,但是没有一个具体的标准进行说明,通常都是在代码编写规范中简单的描述几句,不能作为一个代码注释检查的标准和依据,做什么都要有一个依据吗:),现在我特整理了一个<Java的注释规范>,内容来自网络.书籍和自己的实际积累.JAVA注释规范 版本/状态 作者 版本日期 1.0 ghc 2008-07-02

sk_buff结构用来描述已接收或者待发送的数据报文信息:skb在不同网络协议层之间传递,可被用于不同网络协议,如二层的mac或其他链路层协议,三层的ip,四层的tcp或者udp协议,其中某些成员变量会在该结构从一层向另一层传递时发生改变,从上层向下层传递需要添加首部,从下层向上层传递需要移除首部: /* skb头结构 */ struct sk_buff_head { /* These two members must be first. */ /* 通过下面两个指针成员将skb连接成双向链表