非原创 参考资料: 一文掌握GO和pathway分析 - 生物信息学讨论版 -丁香园论坛http://www.dxy.cn/bbs/thread/34904124#34904124 GO富集 GO是Gene ontology的缩写,GO数据库分别从功能.参与的生物途径及细胞中的定位对基因产物进行了标准化描述,即对基因产物进行简单注释,通过GO富集分析可以粗略了解差异基因富集在哪些生物学功能.途径或者细胞定位. Pathway Pathway指代谢通路,对差异基因进行pathway分析,可以了解实

1.SOAPDenovo配置文件示例 软件下载安装和使用:http://soap.genomics.org.cn/soapdenovo.html asm.cfg #maximal read lengthmax_rd_len= [LIB] avg_ins=450 #if sequence needs to be reversed reverse_seq=0 #in which part(s) the reads are used asm_flags=3 #use only first 100 bp

本文首发于“生信补给站”公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/ZEjaxDifNATeV8fO4krOIQ更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号. 为了能更方便的查看,检索,对文章进行了精心的整理.建议收藏,各取所需,当前没用也许以后就用到了呢! 一 R资料+计划 R语言精品资料年中无套路赠送 R-plotly|交互式甘特图(Gantt chart)-项目管理/学习计划 二 Bioinfo R|fastqcr QC数据处理 :测序结果的数据质控及

使用NCBI进行目的基因的引物设计 全文概述 利用生信工具进行目的基因的引物设计,使用了NCBI进行筛选与设计引物,使用 idtdna对筛选出的DNA进行检查.本文分享了如何筛选出高质量的基因引物,帮助想通过生信进行引物设计的学生.从业者找出合适的基因,毕竟购买引物也比较烧钱,避免设计出的基因质量偏低. NCBI查找基因 1.查询目的基因:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/?term=zbed3 备注:这里需要注意的是,要找到合适的目的基因!如果找智人,一

ORACLE数据库的systemstat dump生成trace文件虽然比较简单,但是怎么从trace文件中浩如烟海的信息中提炼有用信息,并作出分析诊断是一件技术活,下面收集.整理如何分析解读systemstat dump产生的trace文件. 如果要人工去解读systemstat dump生成的trace文件,真是一件体力活,因为这些trace文件动不动就几百M甚至更大,它产生的跟踪文件包含了系统中所有进程的进程状态等信息.每个进程对应跟踪文件中的一段内容,反映该进程的状态信息,包括进程信息,

各种生信工具: https://omictools.com/

http://mp.weixin.qq.com/s/nK1Kkf9lfZStoX25Y7SzHQ 这篇文章主要适用于Linux平台,当然MacOS也行,不过它有更好安装方法. 此外网上也会许多更好的关于biconda的教程,这里还是抛砖应用,提供一种除了编译源码和直接下载二进制文件外安装生信软件的一种思路 bioconda是什么 官方介绍是: Bioconda is a channel for the conda package manager specializing in bioinform

negroni-gzip源码简单分析解读 这是一个为Negroni设计的gzip压缩处理中间件,需要用到已有的compress中的gzip,阅读了不长的源码之后,总结了一些关键要点和注意点. 检查是否有潜在的已经被预先解码的但却不可用的response.在主体部分被写之前,要先写头.注意:Discard 是一个 io.Writer,对它进行的任何 Write 调用都将无条件成功.ioutil.Discard不记录copy得到的数值. func (grw *gzipResponseWriter)

本节课程,需要先完成<扩增子分析解读>系列之前的操作 1质控 实验设计 双端序列合并 2提取barcode 质控及样品拆分 切除扩增引物 3格式转换 去冗余 聚类 4去嵌合体 非细菌序列 生成代表性序列和OTU表 分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾:我们学习了嵌合体的形成,以及基于参考数据库去嵌合体:也学习了基于数据库比对来筛选细菌或真菌:最后基于最确定的OTU,我们生成代表性序列和OTU表,这是每种高通量测序都有的结果,后续的结果将全部基于这两个文件.

本节课程,需要先完成 扩增子分析解读1质控 实验设计 双端序列合并 2提取barcode 质控及样品拆分 切除扩增引物 3格式转换 去冗余 聚类   先看一下扩增子分析的整体流程,从下向上逐层分析 分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾:我们制作了Usearch要求格式的Fasta文件,对所有序列进行去冗余和低丰度过滤,并聚类生成了OTU.   接下来我们对OTU进一步去除嵌合体,并生成代表性序列和OTU表.   什么是chimeras(嵌合体)? 嵌合体序列

本节课程,需要完成扩增子分析解读1质控 实验设计 双端序列合并 先看一下扩增子分析的整体流程,从下向上逐层分析 分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾:我们拿到了双端数据,进行了质控.并对实验设计进行了填写和检查.最后将双端数据合并为单个文件进行下游分析.   接下来我们将序列末端的barcode标签切下来,因为它们是人为添加的,不属于实验对象:再根据标签序列与实验设计文件比对,对每条序列属于哪个样品进行分类:最后我们切除掉扩增使用的引物,因为它们是人工合成的

转自:https://wenku.baidu.com/view/8d6a95d20d22590102020740be1e650e52eacf2a.html 输出包含3个文件:转录组的组装.gtf      转录本表达水平.fpkm_tracking      基因表达水平.fpkm_tracking 1.转录组的组装.gtf   ——transcripts.gtf 转自:http://yangl.net/2016/06/03/cufflinks/ 1.chrX来源染色体名称 2.来源,产生此文件

套路 这通常就是基因组组装后的必做分析,通过比较基因组学的手段进行分析,可以知道所研究物种在进化过程中哪些核心基因家族发生了变化,从而导致了其特殊的适应性机制的形成. 参考: Extremotolerant tardigrade genome and improved radiotolerance of human cultured cells by tardigrade-unique protein. – Nature Communication 基因家族收缩和扩张分析 青稞适应性强系正向选择

分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾:我们的OTU获得了物种注释,并学习OTU表的各种操作————添加信息,格式转换,筛选信息.   接下来我们学习对OTU序列的进化分析.同时计算Alpha和Beta多样性值.   16. 进化树构建 进化树是基于多序列比对的结果,可展示丰富的信息,我们将在R绘图中详细解读.此处只是建树,用于Alpha, Beta多样性分析的输入文件. # clustalo多序列比对,如果没有请安装Clustal Omega clustal

前言: 又是一个大好的周末, 可惜今天起来有点晚, 扒开HashMap和HashTable, 看看他们到底有什么区别吧. 先来一段比较拗口的定义: Hashtable 的实例有两个参数影响其性能:初始容量 和 加载因子.容量 是哈希表中桶 的数量,初始容量 就是哈希表创建时的容量.注意,哈希表的状态为 open:在发生“哈希冲突”的情况下,单个桶会存储多个条目,这些条目必须按顺序搜索.加载因子 是对哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一个尺度.初始容量和加载因子这两个参数只是对该实现的提示.

转自:https://baike.baidu.com/item/RPKM/1197657 均反应基因的表达水平 1.RPKM的计算公式 分母是总共比对到这个基因的reads的数目(条 为单位),分母是:比对上的reads的总数(百万条为单位):外显子的长度也就是基因的长度(KB为单位). 2.举个计算的例子 3.为什么需要这样计算呢? Reads Per Kilobase of exon model per Million mapped reads 具体含义是:每百万reads中来自于某基因每千

4.NGS中的reads mapping 顾名思义,就是将测序的得到的DNA定位在基因组上. 因为二代测序的得到的序列是较短的,reads mapping很好地解决了这个问题. 本质上reads mapping是一个双序列比对问题,但和之前讲的NW和SW的不一样,后者适用于两者长度相差不大的. 现在问题有几个特征: 1.reads和ref的长度有着跨数量级的差异,reads长度通常不超过100bp,而ref基因组通常在上百Mb. 2.数据量,NGS测序产生的数据量达到几百Gb,相当于几十个人的人

http://blog.csdn.net/weiwangsisoftstone/article/details/7614430 1.AWR报告头信息 DB Name :数据库名字 DBid: 数据库id Elapsed:采样时间段 DB Time:用户操作花费的时间,不包括Oracle后台进程消耗的时间 DB Time远小于Elapsed Time说明数据库比较空闲 2.AWR负载概要信息 Per Second 和Per Transaction:这两部分是数据库资源负载的一个明细列表,分割成每秒

unique reads:在参考组上只有一个匹配点 multi-mapping reads:在参考组上有多个匹配点 下面是tophat的一个结果案例: Reads: Input : Mapped : (96.2% of input) of these: ( have >) 96.2% overall read mapping rate. the quantity of unique reads  :25159791-1027691= the quantity of multi-mapping r

1.官网下载GATK. (学校网速实在是太慢了,下载几个小时到自闭) 下载地址:https://software.broadinstitute.org/gatk/download/ 下载完成后文件夹中有如下内容. 2.docker的下载. 因为我的电脑配置的Windows10,而GATK仅支持Linux和MacOSX(这个时候要注意一定要多查看documentation),询问老师后决定使用虚拟机.在GATK的入门指南上有明确建议使用docker,但是我从来没有接触过这一方面(卑微),所以下面主