一.BED 文件格式 BED 文件格式提供了一种灵活的方式来定义的数据行,以用来描述注释的信息.BED行有3个必须的列和9个额外可选的列. 每行的数据格式要求一致. 必须包含的3列: 1.chrom, 染色体名字(e.g. chr3, chrY) 2.chromStart, 目标区段在染色体起始位置,染色体第一个碱基的位置是0 3.chromEnd, 目标区段在染色体结束位置,染色体的末端位置没有包含到显示信息里面.例如,首先得100个碱基的染色体定义为chromStart =0 . chrom

为什么二代测序的原始数据中会出现Read重复现象? 要搞清楚这个read重复(duplicate)的问题,我想我们需要从NGS数据的产出过程说起,具体来说如下: 基因组DNA提取: DNA随机打断,最常用的是超声打断: 对被打断的DNA片段进行末端修复(通常是3'加A),然后在两端加接头,选择特定长度的片段文库进行PCR扩增(通过PCR的扩增会选!择!性!地提高加上了接头的文库分子数量): 文库上机与测序芯片(Flowcell)上的引物结合,经过桥式PCR扩增,在芯片上形成测序所需的cluste

Pysam可用来处理bam文件 安装: 用 pip 或者 conda即可 使用: Pysam的函数有很多,主要的读取函数有: AlignmentFile:读取BAM/CRAM/SAM文件 VariantFile:读取变异数据(VCF或者BCF) TabixFile:读取由tabix索引的文件: FastaFile:读取fasta序列文件: FastqFile:读取fastq测序序列文件 一般常用的是第一个和第二个. 例子: 1 import pysam 2 3 bf = pysam.Alignm

最近接触的数据都是靶向测序,或者全外测序的数据.对数据的覆盖深度及靶向捕获效率的评估成为了数据质量监控中必不可少的一环. 以前都是用samtools depth 算出单碱基的深度后,用perl来进行深度及捕获效率的计算.今天无意中看到了bamdst(https://github.com/shiquan/bamdst)这个软件,用起来也很方便,参考GitHub,在此记录使用方法. 下载并安装:下载安装包并解压后, cd ./bamdst-master make 安装好后,需要准备.bed文件及.b

当测序得到的fastq文件map到基因组之后,我们通常会得到一个sam或者bam为扩展名的文件.SAM的全称是sequence alignment/map format.而BAM就是SAM的二进制文件(B取自binary). 那么SAM文件的格式是什么样子的呢?如果你想真实地了解SAM文件,可以查看它的说明文档.SAM由头文件和map结果组成.头文件由一行行以@起始的注释构成.而map结果是类似下面的东西: HWI-ST1001:137:C12FPACXX:7:1115:14131:66670

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]

  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

ST-E00211::H5L3NCCXY:::: chr14 141M = - ACTTCACCTCCTGGAGTCCTGGACTTCCCCACATCTCCCCTGCCCCTCCCACGTTTCCATAGTCCAAGGGCCAGAGTAAATGAAAATACAGCAGCCGCCCAAGCAATGGGGCCCATGCTGGGGCTTCAGTCATCCCCATGT JFJFJFJJJJJJJJJJJJJJJFAJJJJJJJJJFFJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJ

测序数据中经常会接触到fastq格式的文件,比如说拿到fastq格式的原始数据后希望查看测序碱基的质量并去除低质量碱基.一般而言大家都是用现有的工具,比如说fastqc这个Java写的小程序,确实很好用,运行速度快,检查的项目也多.有时候我们也需要对这些数据进行个性化的分析,那么这个时候这些小工具就不能胜任了,需要我们自己写程序(脚本)来处理.本人目前才疏学浅,因此只有一下三种方案: 1.完全自己写脚本,读取每一行,手动解析,然后实现个性化分析.(显然这个比较慢,相当于重造了一个转速很慢的轮子)

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

[怪毛匠子 整理] samtools学习及使用范例,以及官方文档详解 #第一步:把sam文件转换成bam文件,我们得到map.bam文件 system"samtools view -bS map.sam > map.bam"; #第二步:sort 一下 BAM 文件,得到map.sorted.bam system"samtools sort map.b/am map.sorted"; #第三步:创建一个关于bam的索引文件,我们得到一个map.sorted.b

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 ./

vcf文件的全称是variant call file,即突变识别文件,它是基因组工作流程中产生的一种文件,保存的是基因组上的突变信息.通过对vcf文件进行分析,可以得到个体的变异信息.嗯,总之,这是很重要的文件,所以怎么处理它也显得十分重要.它的文件信息如下: 文件的开头是一堆以“##”开始的注释行,包含了文件的基本信息.然后是以“#”开头的一行,共9+n个部分,前九部分标注的是后面行每部分代表的信息,相当于表头.后面部分是样本名称,可以有多个.注释行结束后是具体的突变信息,每一行分为9+n个部

pacbio 采用hdf5文件格式保存原始的下机数据,对于RS 测序系统而言,会产生一个 bas.h5 的文件; 以bas.h5 文件为例,看一下有下机数据中保存了那些信息 h5dump 工具可以用来查看h5 文件的内容: 我从HGAP的wiki 页面下载了一个测试用的h5文件,文件名为 m120729_040044_42134_c100384402550000001523033010171256_s1_p0.bas.h5 运行下面命令: h5dump -n m120729_040044_421

二代测序的分析过程中,经常需要统计原始下机数据的数据量,看数据量是否符合要求:另外还需要统计q20,q30,GC含量等反应测序质量的指标: 在kseq.h 的基础上稍加改造,就可以实现从fastq 文件中统计这些指标的功能,而且速度非常的快 #include <zlib.h> #include <stdio.h> #include <string.h> #include "kseq.h" // STEP 1: declare the type of

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

文章转载于 Original 2017-07-06 Jolvii 生信百科 介绍一下如何理解 FastQC 各模块的结果 FastQC 的使用 FastQC的安装介绍请看这里.FastQC 支持 fastq.gzip 压缩的 fastq.SAM.BAM 等格式,在不指定文件类型的情况下,FastQC 会根据文件的名字来推测文件的类型: 以 .sam 或者 .bam 结尾的文件会被当作 SAM/BAM 文件来打开,并统计 mapped 和 unmapped reads 在内的所有 reads:其它

Sam&bam文件 SAM是一种序列比对格式标准, 由sanger制定,是以TAB为分割符的文本格式.主要应用于测序序列mapping到基因组上的结果表示,当然也可以表示任意的多重比对结果.当测序得到的fastq文件map到基因组之后,我们通常会得到一个sam或者bam为扩展名的文件.SAM的全称是sequence alignment/map format.而BAM就是SAM的二进制文件(B取自binary). SAM由头文件和map结果组成.头文件由一行行以@起始的注释构成:而map结果是类似

vcf格式示例 ##fileformat=VCFv4.1 ##FILTER=<ID=LowQual,Description=”Low quality”> ##FORMAT=<ID=AD,Number=.,Type=Integer,Description=”Allelic depths for the ref and alt alleles in the order listed”> ##FORMAT=<ID=DP,Number=1,Type=Integer,Descripti

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

1. DNA测序技术 https://www.jianshu.com/p/6122cecec54a 2.FASTA和FASTQ文件格式 https://www.jianshu.com/p/50ff302d049f 3.数据质控 https://www.jianshu.com/p/36891a89ed6e 4.构建WGS分析主流程 https://www.jianshu.com/p/859c0345624c 5. 理解并操作BAM文件 https://www.jianshu.com/p/364e6