bwa的使用需要两中输入文件:    Reference genome data(fasta格式 .fa, .fasta, .fna)    Short reads data (fastaq格式 .fastaq, .fq)step 1: 建立 Index根据reference genome data(e.g. reference.fa) 建立 Index File    bwa index -a bwtsw reference.fabwa index 指令更多的用法及 options,通过以下的

bwa的使用需要两中输入文件:    Reference genome data(fasta格式 .fa, .fasta, .fna)    Short reads data (fastaq格式 .fastaq, .fq) step 1: 建立 Index根据reference genome data(e.g. reference.fa) 建立 Index File    bwa index -a bwtsw reference.fa bwa index 指令更多的用法及 options,通过以

http://bio-bwa.sourceforge.net/bwa.shtml http://www.plob.org/?p=25 bwa的使用需要两中输入文件: Reference genome data(fasta格式 .fa, .fasta, .fna) Short reads data (fastaq格式 .fastaq, .fq) step 1: 建立 Index根据reference genome data(e.g. reference.fa) 建立 Index File bwa

一 建立索引 比对之前,需要对fasta文件构建FM-index索引:bwa index -a bwtsw hg19.fasta 生成 hg19.fasta.amb.hg19.fasta.ann.hg19.fasta.bwt.hg19.fasta.pac.hg19.fasta.sa四个文件. 起可参数 -a 有两种构建index算法: bwtsw 大的基因组数据,必须大于10MB,比如人的全基因组. is 默认的算法,速度较快,需要较大的内存,不能构建大于2GB的数据库 -P  str  输出数

一.使用GATK前须知事项: (1)对GATK的测试主要使用的是人类全基因组和外显子组的测序数据,而且全部是基于illumina数据格式,目前还没有提供其他格式文件(如Ion Torrent)或者实验设计(RNA-Seq)的分析方法. (2)GATK是一个应用于前沿科学研究的软件,不断在更新和修正,因此,在使用GATK进行变异检测时,最好是下载最新的版本,目前的版本是2.8.1(2014-02-25).下载网站:http://www.broadinstitute.org/gatk/downloa

bwa的安装流程安装本软体总共需要完成以下两个软体的安装工作:1) BWA2) Samtools1.BWA的安装a.下载BWA (download from BWA Source Forge ) http://bio-bwa.sourceforge.net/bwa.shtmlb.安装BWA$ tar -jxvf bwa-*.tar.bz2c.编译BWA$ make2.Samtools的安装a.下载Samtools (download from Samtools Source Forge ) ht

bwa的安装流程安装本软体总共需要完成以下两个软体的安装工作:1) BWA2) Samtools 1.BWA的安装a.下载BWA (download from BWA Source Forge ) http://bio-bwa.sourceforge.net/bwa.shtmlb.安装BWA$ tar -jxvf bwa-*.tar.bz2c.编译BWA$ make 2.Samtools的安装a.下载Samtools (download from Samtools Source Forge )

一.bwa比对软件的使用 1.对参考基因组构建索引 bwa index -a bwtsw hg19.fa   #  -a 参数:is[默认] or bwtsw,即bwa构建索引的两种算法,两种算法都是基于BWT的(BWT search while the CIGAR string by Smith-Waterman alignment.).-a bwtsw对于短的参考序列是不工作的,必须要大于等于10Mb:-a is 不适用于大的参考序列,必须要小于等于2G: output:hg19.fa.am

chip-seq 流程图 书籍资料 工具 UCSU 安装 使用 原理 手册 Swiss在线分析工具 短序列比对工具 BWA 流程 格式处理 序列比对 peak-calling motif 可视化 输出文档 上下游分析 chip-seq 流程图 [怪毛匠子] [独家整理-怪毛匠子] 书籍资料 生物信息学 许忠能 生物信息学——计算的视角 李岭 译 工具 UCSU http://genome.ucsc.edu 安装 获得源文件 http://liulab.dfci.harvard.edu/MACS/

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/

1,Fastq数据质控 2,Fastq转化成bam,包含头文件 bwa aln ref.fa test_1.fq > test_1.sai bwa aln ref.fa test_2.fq > test_2.sai bwa sampe ref.fa -r "@RG\tID:<ID>\tLB:<LIBRARY_NAME>\tSM:<SAMPLE_NAME>\tPL:ILLUMINA" test_1.sai test_2.sai test_1

1. 对原始下机fastq文件进行过滤和比对(mapping) 对于Illumina下机数据推荐使用bwa进行mapping. Bwa比对步骤大致如下: (1)对参考基因组构建索引: 例子:bwa index -a bwtsw hg19.fa.最后生成文件:hg19.fa.amb.hg19.fa.ann.hg19.fa.bwt.hg19.fa.pac和hg19.fa.sa. 构建索引时需要注意的问题:bwa构建索引有两种算法,两种算法都是基于BWT的,这两种算法通过参数-a is 和-a bwt

转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6721167201018jik.html Change Logs: 13/01/12: 增加了一篇文献,外加一些无聊的修改.12/08/20: 修正了一个代码错误:增加了对-rf(Read filters)参数的说明.12/08/14: 补充了2.x版本有改动的一些地方.12/08/10: 更正一个错误.12/11/06:因为后面一直都没什么时间,同时也觉得没有什么好讲的了就一直搁置了,在这边再补充说明一下,其实GATK毕竟只

1,SAM文件格式介绍 SAM(The Sequence Alignment / Map format)格式,即序列比对文件的格式,详细介绍文档:http://samtools.github.io/hts-specs/SAMv1.pdf SAM文件由两部分组成,头部区和主体区,都以tab分列.头部区:以’@'开始,体现了比对的一些总体信息.比如比对的SAM格式版本,比对的参考序列,比对使用的软件等.主体区:比对结果,每一个比对结果是一行,有11个主列和一个可选列. 2,头部区简要介绍 @HD V

reference:https://davetang.org/wiki/tiki-index.php?page=SAM @SQ SN:contig1 LN:9401 (序列ID及长度) 参考序列名,这些参考序列决定了比对结果sort的顺序,SN是参考序列名:LN是参考序列长度:每个参考序列为一行. @PG ID:bowtie2 PN:bowtie2 VN:2.0.0-beta7 (比对所使用的软件及版本) 这里的ID是bwa,PN是bwa,VN是0.7.12-r1039版本.CL可以认为是运行程

名称    bwa –   Burrows-Wheeler  Alignment Tool 内容摘要描述命令行与选项SAM 比对格式短序列比对注意事项  比对精确性  估计插入大小分布  内存需求  速度Bwa-0.6中的改变其他作者引用与授权历史 摘要 b w a   i n d e x   r e f . f ab w a   m e m   r e f . f a   r e a d s . f q   >   a l n - s e . s a mb w a   m e m   r e

一.背景 最近在Azkaban的测试工作中,需要在测试环境下模拟线上的调度场景进行稳定性测试.故而重操python旧业,通过python编写脚本来构造类似线上的调度场景.在脚本编写过程中,碰到这样一个需求:要在测试环境创建10000个作业流. 最开始的想法是在一个azkaban project下循环调用10000次create job接口(每个Flow只包含一个job).由于azkaban它本身没有增加/删除作业流的接口,所有的作业流修改.增加.删除其实都是通过重新上传项目zip包实现的,相应地

前面的文章:多线程爬坑之路-学习多线程需要来了解哪些东西?(concurrent并发包的数据结构和线程池,Locks锁,Atomic原子类) 多线程爬坑之路-Thread和Runable源码解析 前面大致的了解了Thread的一些方法和属性下面对一些方法进行运用看看具体效果<下面可能还是会贴很多的源代码,其实我是拒绝的,我只想贴每个方法的代码,但是有时候看到一个方法里面有调用了方法,但是笔者有没有给出来,很蛋疼,有种爽到一半的感觉,所以我还是会把它贴出来,希望一次就能挖到底,不论有没有全懂,但至

前言:刚学习了一段机器学习,最近需要重构一个java项目,又赶过来看java.大多是线程代码,没办法,那时候总觉得多线程是个很难的部分很少用到,所以一直没下决定去啃,那些年留下的坑,总是得自己跳进去填一次. 思路:大概看了线程相关的一些知识,对线程的运行机制,同步机制,以及整个系统都做一个全面的了解.在深入每一个部分去看一下线程及其相关包的源码做深入了解. 目标:线程,并发包(线程池,并发的数据结构,锁,原子类). 通过一些资料的查看最终把目标定位在线程和并发包上,线程是核心,并发包是辅助工具,

一:进程与线程 概述:几乎任何的操作系统都支持运行多个任务,通常一个任务就是一个程序,而一个程序就是一个进程.当一个进程运行时,内部可能包括多个顺序执行流,每个顺序执行流就是一个线程.   进程:进程是指处于运行过程中的程序,并且具有一定的独立功能.进程是系统进行资源分配和调度的一个单位.当程序进入内存运行时,即为进程.   进程的三个特点: 1:独立性:进程是系统中独立存在的实体,它可以独立拥有资源,每一个进程都有自己独立的地址空间,没有进程本身的运行,用户进程不可以直接访问其他进程的地址空间