什么是高通量测序技术中的多重测序? 多重测序是指将带有特殊分子标签(barcode或者index)的不同来源的DNA标本,放入一个反应体系进行测序的方法.与一次检测一种来源的DNA相比,多重检测通过分子标签来区分不同的DNA标本,从而在提高测序的高效性的同时也确保测序的准确性. 人类个体的基因组是30亿个碱基对,即3Gb(3 giga base pairs,即3X109碱基对).目前的高通量测序仪,单次测序反应可以获得200Gb以上的数据量.例如,BGISEQ1000可以达到2300Gb.这种数

目录 1.混合测序基础 2. 点突变检测 3. BSA 4. BSR 5. 混合样本GWAS分析 6. 混合样本驯化研究 7. 小结 1.混合测序基础 测序成本虽然下降了,但对于植物育种应用研究来说还是很高,动不动就上百群体,小小植物个体价值又低,测完了很可能后面就用不到了.这时,混合样本测序是一种省钱的好办法. 混池测序(Pool-seq)相对于GWAS或其他精细定位策略而言,其实是一个初定位产品,其结果很有可能是跟性状相关的候选区域. 概念: 混合样本测序一般是选择表型极端或目标性状差异的个

参考: 独占鳌头的Illumina仪器(二代测序篇) HiSeq2000测序原理.流程与仪器 NGS文库制备的方法比较[心得点评] 各种测序文库构建方式 样本:就是待测的DNA.RNA或蛋白序列,样本来源单一的就是单样本,样本来源于多处就是多样本,一般我们测序用的样本都是单样本,但有时候有特殊需求,我们会把一些样本混合在一起测序,也就是多样本测序. 文库:二代三代读长都是有限的,为此我们必须将全长的序列打断成小片段的文库才能进行测序.总的来说,在NGS分析之前,制备RNA或DNA的主要步骤包括:

本文首先阐述pooling所对应的操作,然后分析pooling背后蕴含的一些道理,最后给出pooling的Python实现. 一.pooling所对应的操作 首先从整体上对pooling有一个直观的概念(也就是对pooling的输入.输出以及具体功能进行描述,但是忽略具体的实现细节):pooling的输入是一个矩阵,输出是一个矩阵:完成的功能是,对输入矩阵的一个局部区域进行运作,使得该区域对应的输出能够最佳的代表该区域的特性.如图1所示,左图黄色矩阵代表输入矩阵,右图蓝色矩阵代表输出矩阵:动态的

针对PacBio单分子测序——第三代测序技术的测序原理和读长     DNA基因测序技术从上世纪70年代起,历经三代技术后,目前已发展成为一项相对成熟的生物产业.测序技术的应用也扩展到了生物.医学.制药.健康.农林.园艺.花卉.环保.法医等许多领域,并成为一项与我们衣食住行密切相关的高技术产业.据最新统计,2012年全球基因测序市场的产值已超过百亿,按最近几年增长速度,预计2017年市场产值将加倍.因此可以说,基因测序在我国生物科技领域具有非常重要的战略意义.        “第三代测序技术”的

文章转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 经过R-CNN和Fast RCNN的积淀,Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN,在结构上,Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能有较大提高,在检测速度方面尤为明显. 图1 Fa

Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2015. 本文是继RCNN[1],fast RCNN[2]之后,目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年的又一力作.简单网络目标检测速度达到17fps,在PASCAL

转自: https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 faster rcnn的基本结构 Faster RCNN其实可以分为4个主要内容: Conv layers.作为一种CNN网络目标检测方法,Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的feature maps.该feature maps被共享用于后续RPN层和全连接层. Region Proposal Networks.RPN网络用于生成region proposa

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 经过R-CNN和Fast RCNN的积淀,Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN,在结构上,Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能有较大提高,在检测速度方面尤为明显. <img

Faster RCN已经将特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能有较大提高,在检测速度方面尤为明显. 图1 Faster CNN基本结构(来自原论文) Faster RCNN其实可以分为4个主要内容: Conv layers.作为一种CNN网络目标检测方法,Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+poolin

https://blog.csdn.net/a8039974/article/details/77592389 Faster RCNN github : https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn Faster RCNN paper : https://arxiv.org/abs/1506.01497 Bound box regression详解 : http://download.csdn.net/download/zy1034092330/994

faster rcnn中的rpn网络: 特征可以看做一个尺度51*39的256通道图像,对于该图像的每一个位置,考虑9个可能的候选窗口:三种面积{1282,2562,5122}×三种比例{1:1,1:2,2:1}.这些候选窗口称为anchors.下图示出51*39个anchor中心,以及9种anchor示例. 讲解RPN网络比较好的博客:https://blog.csdn.net/sloanqin/article/details/51545125 RCNN的缺点: 1.图像wrap的问题 2.计

原文:http://blog.csdn.net/zy1034092330/article/details/62044941 原文大神有很多经典之作,并且讲解得很透彻,建议前往,这里仅当学习使用. Faster RCNN github : https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn Faster RCNN paper : https://arxiv.org/abs/1506.01497 Bound Box Regression详解 : http://d

有 R-CNN SPPNet Fast R-CNN Faster R-CNN ... 的论文翻译 现在已经不能访问了...     [私人整理]空间金字塔池化网络SPPNet详解 SPP-Net是出自2015年发表在IEEE上的论文-<Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition>,这篇论文解决之前深度神经网络的一个大难题,即输入数据的维度一定要固定,SPP-Net网络架构在目标分类,目

感谢知乎大神的分享 https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN,在结构上,Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能有较大提高,在检测速度方面尤为明显. Faster RCNN其实可以分为4个主要

论文名称:CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detectiontection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1904.08189 代码链接:https://github.com/Duankaiwen/CenterNet 简介 该论文是由中科院,牛津大学以及华为诺亚方舟实验室联合提出.截至目前(2019.04.19),CenterNet应该是one-stage目标检测方法中性能(精度)最好的方法. 传统的基于关键点的目标检测方法

想直接看公式的可跳至第三节 3.公式修正 一.为什么需要SPP 首先需要知道为什么会需要SPP. 我们都知道卷积神经网络(CNN)由卷积层和全连接层组成,其中卷积层对于输入数据的大小并没有要求,唯一对数据大小有要求的则是第一个全连接层,因此基本上所有的CNN都要求输入数据固定大小,例如著名的VGG模型则要求输入数据大小是 (224*224) . 固定输入数据大小有两个问题: 1.很多场景所得到数据并不是固定大小的,例如街景文字基本上其高宽比是不固定的,如下图示红色框出的文字. 2.可能你会说可以

NGS基础 - 高通量测序原理 原创: 赑屃 生信宝典 2017-07-23 NGS系列文章包括NGS基础.转录组分析.ChIP-seq分析.DNA甲基化分析.重测序分析五部分内容. NGS基础系列文章包括高通量测序原理,测序数据获取和质量评估,常见文件格式解释和转换4部分. 本文 (高通量测序原理) 涉及测序文库构建原理.连特异性文库的构建方式和识别方法.测序簇生成过程.双端测序过程.测序接头产生.PCR duplicate.测序通量选择标准等.

手头有一套完整的PacBio技术资料,会慢慢的总结到博客上. 写在前面:PacBio公司主要有两个测序平台一个是RS,一个是最新的Sequel,下面如果没有指明则是在讲RS平台. SMRT测序技术总览(SMRT® Sequencing Technology Overview) 首先必须对下面几个东西形成概念: 1.SMRT Cell:纳米制造的,不可回收的消耗品,每个 cell 里有 1M 的well(即ZMW),ZMW是单分子实时测序的最小场所. Sequel SMRT Cell 1M are

一些常用基本概念的介绍: flowcell流动池 是指Illumina测序时,测序反应发生的位置,1个flowcell含有8条lane lane通道 每一个flowcell上都有8条泳道,用于测序反应,可以添加试剂,洗脱等等 tile 每一次测序荧光扫描的最小单位 reads 指测序的结果,1条序列一般称为1条reads bp base pair碱基对,用于衡量序列长度 双端测序 指一条序列可能比较长如500bp,我们可以两端每端各测150bp junction 上面说的双端测序,中间会留有20