高通量测序数据下机后得到了fastq的raw_data,通常测序公司在将数据返还给客户之前会做"clean"处理,即得到clean_data.然而,这些clean_data是否真的"clean"呢?首先,我们应该做一下质控.如果质控不合格,就需要一些处理,比如去接头.去除量的reads.(1)去除测序数据中的接头(用到的是fastx_toolkit里面的fastx_clipper工具): Usage: fastx_clipper [-h] [-a ADAPTER]

操作:需要用安装好的sratoolkit把sra文件转换为fastq格式的测序文件,并且用fastqc软件测试测序文件的质量 作业:理解测序reads,GC含量,质量值,接头,index,fastqc的全部报告,搜索中文教程 具体步骤 [1]SRA文件转换成fastq文件 -----单个文件转换 fastq-dump -- -O outputdir -A file1.sra -----多个文件批量转换 # .编写一个脚本 sra_to_fq.sh ` do fastq-dump -- -O ./

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

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.

通常我们下机得到的数据是raw reads,但是公司通常会质控一份给我们,所以到很多人手上就是clean data了.我们再次使用fastqc来进行测序数据质量查看以及结果分析. fastqc的操作: 1. FastQC使用 fastqc -f [bam | sam | fastq] -o [output] [filename1 filename2] 常用选项: -f --format:输入文件格式.[bam,sam,fastq文件格式] -o --outdir:输出文件夹指定 -t --thr

二代测序原理: 1.DNA待测文库构建. 超声波把DNA打断成小片段,一般200--500bp,两端加上不同的接头2.Flowcell.一个flowcell,8个channel,很多接头3.桥式PCR扩增.每个DNA片段将在各自位置集中成束,每一束含有单个DNA模板的很多拷贝,目的:将碱基的信号强度放大,达到测序所需的信号要求.4.测序.边合成边测序.反应所需材料,dNTP的3’端特殊处理,不能继续反应,因此每次只能添加一个碱基,另外每个碱基有一种颜色.dNTP添加到链上后,所有未使用游离dNT

sra文件转换为fastq格式 1 fastq-dump -h --split-3 也就是说如果SRA文件中只有一个文件,那么这个参数就会被忽略.如果原文件中有两个文件,那么它就会把成对的文件按*_1.fastq,*_2.fastq这样分开.如果还出现了第三个文件,就意味着这个文件本身是未成配对的部分.可能是当初提交的时候因为事先过滤过了一下,所以有一部分数据被删除了.   --gzip 输出文件压缩成gzip格式(通常gzip仅用来压缩单个文件.多个文件的压缩归档通常是首先将这些文件合并成一个

sra文件转换为fastq格式 fastq-dump -h --split-3 也就是说如果SRA文件中只有一个文件,那么这个参数就会被忽略.如果原文件中有两个文件,那么它就会把成对的文件按*_1.fastq,*_2.fastq这样分开.如果还出现了第三个文件,就意味着这个文件本身是未成配对的部分.可能是当初提交的时候因为事先过滤过了一下,所以有一部分数据被删除了.   --gzip 输出文件压缩成gzip格式(通常gzip仅用来压缩单个文件.多个文件的压缩归档通常是首先将这些文件合并成一个ta

可变剪接(alternative splicing),在真核生物中是一种非常基本的生物学事件.即基因转录后,先产生初始RNA或称作RNA前体,然后再通过可变剪接方式,选择性的把不同的外显子进行重连,从而产生不同的剪接异构体(isoform).这种方式,使得一个基因可产生多个不同的转录本,这些转录本分别在细胞/个体分化发育的不同阶段,在不同的组织中有各自特异的表达和功能,从而极大地丰富了编码RNA和非编码RNA种类和数量,进而增加了转录组和蛋白质组的复杂性. 可变剪接主要有以下五种常见的形式: 1

细胞状态转换轨迹构建示意图(Trapnell et al. Nature Biotechnology, 2014) 在各种生物系统中,细胞都会展现出一系列的不同状态(如基因表达的动态变化等),这些状态(state)之间会按照一定的时间顺序转换.最典型的比如细胞的分化过程,从不成熟的细胞逐渐分化为成熟细胞.此外,细胞在受到外界刺激或扰动时,细胞内基因的表达也可能发生一系列的变化,从而呈现出一系列状态的转换. 这些特别提一下,细胞状态(cell state)和细胞亚型(cell subtype)是两

最近一篇NG中使用到的软件,用来去除冗余的contigs,现简单记录. CD-HIT早先是一个蛋白聚类的软件,其主要的特定就是快!(ps:不是所有快的都是好的) 其去除冗余序列的大概思路就是: 首先对所有序列长度进行排序,从最长的开始,形成一个序列类,然后依次对序列进行处理,如果下一条序列和代表的序列相似性在cutoff,则将其加入同一类,否则得到新的类. 所以快主要是两个方面的原因:一个是使用了word过滤方法,即如果两条序列之间的相似性在80%(假设序列长度为100),那么它们至少有60个相

做数据比较的时候,由于同一个样本测序数据量不一致,需要抽取数据,控制数据量基本一致. 自己写脚本速度较慢,后面发现一个不错的工具:seqtk 原始数据抽取 如果只控制原始数据量一致,过滤低质量数据后直接使用seqtk (Version: 1.3-r106) 的子模块seq, 配合参数 -s 设定随机种子,默认11: 配合参数 -f 设定抽取数据量比例. 例如: 1 seqtk seq -s 11 -f 0.6805888 $dir/CNR01/WGS.read1.fq.gz |gzip >new

输入 input.txt ATTCGATTATAAGCTCGATCGATCGATCGATCGATCGATCGATCGATCGATCGATC ATTCGATTATAAGCACTGATCGATCGATCGATCGATCGATGCTATCGTCGT ATTCGATTATAAGCATCGATCACGATCTATCGTACGTATGCATATCGATATCGATCGTAGTC ATTCGATTATAAGCACTATCGATGATCTAGCTACGATCGTAGCTGTA ATTCGATTATAAGCACT

Eecel对一个数据进行操作后按住右下角的十字架往下拉就可以对下面的操作进行相同 的操作,所以只需先对一个数据进行操作,再拉下来就可以了 通过公式处理的数据跟其它数据有关联 需要对这些数据进行去除它们的关联只需要它们的值,复制之后,不直接粘贴,点击右键,有粘贴的 选项,一般我选择值粘贴,快捷键是Ctrl+Alt+v 筛选出重复数据 筛选下面的条件格式,突出显示单元格规则,重复值,将重复值标注上颜色,然后开始下面的排序有自定义排序,按颜色进行排序就ok了. 筛选 筛选能筛选出指定每一个相同内容 排

问题描述:反转序列,但是有重复的元素,例如序列13111. 算法思路:如果元素有重复,那么left-mid,就不一定是有序的了,所以不能利用二分搜索,二分搜索必须是局部有序.针对有序序列的反转,如果有重复数据的话,那么必然是nums[left]=nums[mid]=nums[right],增加对这种情况的讨论即可. public boolean search(int[] nums, int target) { return binarySearch(nums, 0, nums.length -

转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_670445240101nidy.html 网址:http://cd-hit.org :http://www.bioinformatics.org/cd-hit/ : 下载:http://www.bioinformatics.org/cd-hit/ CD-HIT  去冗余,也可以叫做相似序列的聚类. 简介:CD-HIT stands for Cluster Database at High Identity with Toler

由于mysql不支持同时对一张表进行操作,即子查询和要进行的操作不能是同一张表,因此需要通过临时表中专以下. 1.单字段重复 生成临时表,其中uid是需要去重的字段 create table tmp_uid as (select uid from user_info group by uid having count(uid)) create table tmp_id as (select min(id) from user_info group by uid having count()uid

摘要:如果不设置任何过滤标准的话,SOAPsnp会call出更多的SNVs:AtlasSNP2算法比较严格,因此call出来的SNVs数量是最少的,GATK 和 SAMtools call出来的数量位于SOAPsnp 和 Atlas-SNP2之间:四种calling算法的整体一致性是很低的,尤其在non-dbSNPs数据库中:GATK 和 Atlas-SNP2有较高的阳性call率和灵敏性,GATK call出来的SNVs数量比较多. 1.dbSNP数据库和non-dbSNPs在用四种不同软件c

在很多情况下,由于我们的疏忽,导致忘记了锁屏密码.也没有开启 USB 调试,内置存储中还有要保留的数据.我们需要在不清除数据的情况下删除锁屏密码.接下来我们就介绍该如何做. 注意事项 首先要注意,这个方法不能用于已经绑定了 data 加密的设备.例如 Motorola,设置了输入锁屏密码才能启动设备,这种方法就不再适用了.原因是这种类型的设备,使用了锁屏密码加密了 data 分区,导致无法修改 data 分区. 适用 Android Android 7.0+ 已测试机型 Moto Z Andro

D:\javaNettyAction\NettyA\src\main\java\com\test\HexDumpProxy.java package com.test; import io.netty.bootstrap.ServerBootstrap;import io.netty.channel.ChannelOption;import io.netty.channel.EventLoopGroup;import io.netty.channel.nio.NioEventLoopGroup;