横坐标代表每个每个碱基的位置,反映了读长信息,比如测序的读长为150bp,横坐标就是1到150: 纵坐标代表碱基质量值, 图中的箱线图代表在每个位置上所有碱基的质量值分布, 中间的红线代表的是中位数 用黄色填充的区域的上下两端分别代表上四分位数和下四分位数: 箱线图最上方的短线代表90%,最下方的短线代表10% 蓝色的线代表平均值 背景色从上到在下依次为green, orange, red; 分别代表very good, reasonable, poor;将碱基质量分成3个不同的标准 当有一个位

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

关注代码质量是高效开发必须要做的一件事,那么在 Ruby 开发的过程中,是否有什么好的代码质量检测工具呢?下面由 Ruby 工程师路英瑞介绍一下 RubyCritic--一款还不错的代码质量检测工具. 最近在开发 Cloud Insight API(一款能够优雅监控多种操作系统.数据库.中间件.云主机的解决方案) 时,发现一个可以检测 Ruby 代码质量的工具-RubyCritic. RubyCritic 集成 Reek, Flay 和 Flog 这3个分析代码的工具,能够对你的 Ruby 代码

有时我们不仅需要查看单个变量的分布,同时也需要查看变量之间的联系,这时就需要用到联合分布图. 这里利用Jake Vanderplas所著的<Python数据科学手册>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://raw.githubusercontent.com/jakevdp/marathon-data/master/marathon-data.csv 先来看一下这个数据文件(此处只摘取部分): age gender split final 0 33 M 01:05:38 02:08:5

Fastqc 能够自动识别序列的碱基编码格式,我查看一下源代码,发现是碱基编码格式一共分为 1)sanger/illumina 1.9 2) illumina 1.3 3) illumina 1.5 其核心的代码为 public static PhredEncoding getFastQEncodingOffset(final char lowestChar) { if (lowestChar < '!') { throw new IllegalArgumentException("No

(Evaluate):检查reads,可使用比对软件:使用SOAPaligner重新排列:采用massively parallel next-generation sequencing technology,效果很好(因为覆盖率高,精度高) 重新做有何意义:此时不需要过高的测序深度,因为用原来的read向之前assembly的基因组上比对,此时的测序深度也可以自己设定,20X以上就很好. massively parallel next-generation sequencing technolo

yuanwen:http://blog.csdn.net/javacoffe/article/details/5578206 Oracle直方图解析 一.    何谓直方图: 直方图是一种统计学上的工具,并非Oracle专有.通常用于对被管理对象的某个方面的质量情况进行管理,通常情况下它会表现为一种几何图形表,这个图形表是根据从实际环境中所收集来的被管理对象某个方面的质量分布情况的数据所绘制成的,通常会画成以数量为底边,以频度为高度的一系列连接起来的矩形图,因此直方图在统计学上也称为质量分布图.

高通量测序数据下机后的原始fastq文件,包含4行,其中一行为质量值,另外一行则为对应序列,我们都了解高通量的数据处理首先要进行质量控制,这些过程包括去接头.过滤低质量reads.去除低质量的3'和5'端,去除N较多的reads等,而针对高通量测序数据的质控软件也有很多,在这里给大家介绍一款"老牌子"的质控工具fastx_toolkit,它是一个软件包,包含了多个质控命令,下面我们就逐个讲解其参数及使用: 1. fastq_quality_converter [-h] [-a] [-n

软件下载与说明:http://www.broadinstitute.org/software/allpaths-lg/blog/?page_id=12 原始数据的深度要达到100以上. 至少要两个库,大库和小库, 小库的一对reads要有重叠部分.并且小库的插入片段大小分布差异要在20%以内. 大库插入片段要接近3000,并且长度分布可以有较大的差异. ALLPATHS‐LG requires a minimum of 2 paired‐end libraries – one short and

近期在学习视频检索领域的镜头切割方面的知识,发现经常使用的方法是直方图的方法,所以才专门有时间来学习下.查看到这两种直方图的时候,感觉有点接近,好像又不同,放在这做个比較.大部分还是百科的内容,只是对基本理解还是够了.OK,開始正文~ 首先,介绍下什么是直方图 在统计学中,直方图(英语:Histogram)是一种对数据分布情况的图形表示(数据分布如:如物体的色彩分布.物体边缘梯度模板,以及表示目标位置的概率分布.),是一种二维统计图表,它的两个坐标各自是统计样本和该样本相应的某个属性的度量.又称

注:上一小节对随机变量做了一个概述,这一节主要记录一维离散型随机变量以及关于它们的一些性质.对于概率论与数理统计方面的计算及可视化,主要的Python包有scipy, numpy和matplotlib等. 以下所有Python代码示例,均默认已经导入上面的这几个包,导入代码如下: import numpy as np from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt 0.  Python中调用一个分布函数的步骤 scipy是Pytho

[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

Bowtie和Bowtie2使用 [怪毛匠子整理] Source URL: http://www.bbioo.com/lifesciences/40-112837-1.html Bowtie和Bowtie2使用 碱基 序列 种子 前导链 错配 基因组 末端 标题: Bowtie和Bowtie2使用 摘要: [Bowtie和Bowtie2使用]bowtie 比对http: bowtie-bio sourceforge net index shtmlhttp: www ncrna net bowti

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 ./

http://blog.sciencenet.cn/blog-1469385-819498.html 文章目录 一.准备工作 二.流程概览 三.流程 首先说说GATK可以做什么.它主要用于从sequencing 数据中进行variant calling,包括SNP.INDEL.比如现在风行的exome sequencing找variant,一般通过BWA+GATK的pipeline进行数据分析. 要run GATK,首先得了解它的网站(http://www.broadinstitute.org/

工作中有个真理:如果你连自己所做的工作的来龙去脉都讲不清楚,那你是绝对不可能把这份工作做好的. 这适用于任何行业.如果你支支吾吾,讲不清楚,那么说难听点,你在混日子,没有静下心来工作. 检验标准:随时向别人解释你的工作,让别人提出尖锐的问题,看你是不是答不上来. 16S概念 什么是16S?S是什么意思? 16S分析是用来干嘛的?能分析什么? 16S大致的分析原理是什么? 有点生物学基础的会知道16S和核糖体有关,但大多数还是搞不清楚它们之间的关系. 先明确一些概念: 核糖体:Ribosome,由

Oracle直方图解析 一.    何谓直方图: 直方图是一种统计学上的工具,并非Oracle专有.通常用于对被管理对象的某个方面的质量情况进行管理,通常情况下它会表现为一种几何图形表,这个图形表是根据从实际环境中所收集来的被管理对象某个方面的质量分布情况的数据所绘制成的,通常会画成以数量为底边,以频度为高度的一系列连接起来的矩形图,因此直方图在统计学上也称为质量分布图.比如下图所示,是一个以关学生化学考试成绩分数分布情况绘制的直方图:              二.       Oracle中

RNA_seq pipline RNA_seq pipline PeRl 2018年3月7日 首先说明一下我做RNA-seq处理流程的文件树格式: RNA-seq/ data/ GRCh38.gtf chroms/ hg38/ samples/ SraAccList.txt sra/ fasta/ fastqc/ cufflinks_result/ tophat_result/ HTSeq_result/ tools/ Trimmomatic-0.36/ 1. 下载参考基因组序列信息及注释文件G

一.简介 以下引用自百度百科 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形 . 通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等. 二.流程 1. 明确要研究的问题 2. 选择需要使用什么图形(折线图.直方图--)来呈现 3. 准备相应的数据 4. 绘制图形和完善美化图形 在某些情况下,个人认为还有最后一点,是从图中可以得出什么结论. 以下只是简单的示例,就没

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