文章转载于 Original 2017-06-08 Jolvii 生信百科 由于生物信息的大部分工作都是在没有 root 权限的集群上进行的,本期我主要介绍一下非 root 用户怎么安装常用的软件.工欲善其事,必先利其器! 准备工作 1 首先我们建一个文件夹,用来存储我们自己编译的程序 ($HOME/software/bin) 和预编译的程序 ($HOME/software). mkdir -p $HOME/software/bin 2 用 vim 或 nano 等编辑器修改 ~/.bash_p

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

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 ./

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

实验材料 构建的群体,或自然群体,如各地方品种. RAD文库构建 提取DNA后,构建文库,简要步骤如下: ① 限制性内切酶TaqI酶切: ② 连接P1接头: ③ DNA随机打断片断化: ④ 目的片段回收与末端修复: ⑤ 连接P2接头: ⑥ RAD片段富集: ⑦ 上机测序. 参考:Rapid and cost-effective polymorphism identification and genotyping using restriction site associated DNA (RAD

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

cutadapt 参考:用cutadapt软件来对双端测序数据去除接头 fastqc可以用于检测,检测出来了怎么办? 看了几篇高水平文章,有不少再用cutadapt,虽然有时候数据真的不错,但是还是要质控一下,修剪一下. cutadapt -a ADAPTER_FWD -A ADAPTER_REV -o out.1.fastq -p out.2.fastq reads.1.fastq reads.2.fastq 待续~

版权声明:本文源自 解螺旋的矿工, 由 XP 整理发表,共 13781 字. 转载请注明:从零开始完整学习全基因组测序(WGS)数据分析:第4节 构建WGS主流程 | Public Library of Bioinformatics 转载地址:https://www.plob.org/article/11698.html WGS数据分析的目的是准确检测出每个样本(这里特指人)基因组中的变异集合,也就是人与人之间存在差异的那些DNA序列.我把整个分析过程按照它们实际要完成的功能,将其分成了三个大的

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

参考文章:http://weibo.com/p/23041883f77c940102vbkd?sudaref=passport.weibo.com 软件连接:https://github.com/alexdobin/STAR/ 因为不连续的转录本结构,相对短的片段长度,和测序技术持续增加的通量,高通量RNA-seq数据的准确比对是一个有挑战性且仍未解决的问题.当前可用的RNA-seq比对器遭受高比对错误率,低比对速度,片段长度限制和比对偏差.结果:为了比对我们的大量(> 800亿片段)ENCOD

PacBio® RS Software Overview PacBio运行的整个流程是什么?每一步都用到了什么软件? PacBio软件套件 RS Remote:Design runs remotely,Can assign multiple SMRT® Cells per well with different movie times RS Touch:Loading a Run,Monitor at the instrument or remotely,View real-time base

我的原始测序数据是双端测序,在用trim_galore软件去接头的这一步,使用的命令行是 time nohup trim_galore R17002628-SKOV3-m6A_combined_R1.fastq.gz R17002628-SKOV3-m6A_combined_R2.fastq.gz & 相当然的以为软件会默认为双端测序,结果接下来一步用tophat软件mapping到参考基因组上的时候,发现mapping率只用10%,低的惊人.后来排除建库失败的可能,我去查看了trim_galo

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

背景: 1.为什么要从头测序组装基因组? 基因组是不同表型的遗传基础:获得参考基因组是深入研究一个生物体全基因组的第一步也是必须的一步:从头测序组装能够对新的测序物种构建参考基因组: 2.为什么要研究全基因组? 确定基因组中缺失了什么:确定难以生化研究的基因和pathways:研究感兴趣的pathway通路中的每一个基因:研究基因组的非编码区域(introns内含子.promoters启动子.telomeres端粒等)的调控机理和结构特征:基因组提供了一个可以进行各种统计的大型数据库(provi

1)samtools简介--------------------------------------------------------------------------背景:前面我们讲过sam/bam格式,sam文件虽然是可读的文本文件形式,但是通常是非常大,因此一般会对其压缩来节省磁盘空间,且对于很多软件来说,相比于对sam文件,对bam文件进行处理更加有效.SAMtools 是一款优秀的用以解析.处理sam/bam格式文件的一种软件包工具.其详细的文档可以在其官网里面找到.它主要包含以下

1)知识简介--------------------------------------------------------1.1)测序质量值 首先在了解fastq,fasta之前,了解一下什么是质量值.phred软件在对reads进行base calling的时候会给出每一个碱基的质量值,这个质量值的计算与测序预期错误率相关(estimated probability of error): Phred Quality Score     Probability of incorrect bas

1.bowtie 短序列比对工具,blast也是短序列比对工具,速度快,结果易理解. 输入可以是fastq或者fasta文件. 生成比对结果文件sam格式的吧. 2.bwa 转自:https://www.jianshu.com/p/1552cc6ac3be 将DNA序列比对到参考基因组上的软件,包含三种算法: BWA-backtrack:适合比对长度不超过100bp的序列: BWA-SW:合于长度为70-1M bp的序列: BWA-MEM:合于长度为70-1M bp的序列,高质量的测序数据,其比

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

字符串变量的处理 参考链接:SHELL字符串处理技巧 计算字符串的字符数量: ${#str} str="xxx-Lane1_S2_L001_R1_trim.fastq" echo $str ### xxx-Lane1_S2_L001_R1_trim.fastq echo ${#str} ### 31 删除VALUE字符串中以分隔符“.”匹配的右边字符,保留左边字符: ${str%.*}或${str%%.*} str2=`ls xxx-Lane1_S2_L001_R1_trim.fast

Illumina Nextseq500 Miseq HiseqXten 测序仪 Q-score均采用下面的编码格式,仅作简要介绍. Q-score Q-score 在fastq中每个序列的第4行,代表测序错误的概率. Quality Score Q(X) ## Error Probability P(~X) Q40 ## 0.0001 (1 in 10,000) Q30 ## 0.001 (1 in 1,000) Q20 ## 0.01 (1 in 100) Q10 ## 0.1 (1 in 1