作业要求: 实现这个功能的软件也很多,还是烦请大家先自己搜索几个教程,入门请统一用htseq-count,对每个样本都会输出一个表达量文件. 需要用脚本合并所有的样本为表达矩阵.参考:生信编程直播第四题:多个同样的行列式文件合并起来 对这个表达矩阵可以自己简单在excel或者R里面摸索,求平均值,方差. 看看一些生物学意义特殊的基因表现如何,比如GAPDH,β-ACTIN等等. [1]安装计数软件:htseq-count # conda安装 $ conda install -c bioconda

Cell Ranger是一个"傻瓜"软件,你只需提供原始的fastq文件,它就会返回feature-barcode表达矩阵.为啥不说是gene-cell,举个例子,cell hashing数据得到的矩阵还有tag行,而列也不能肯定就是一个cell,可能考虑到这个才不叫gene-cell矩阵吧~它是10xgenomics提供的官方比对定量软件,有四个子命令,我只用过cellranger count,另外三个cellranger mkfastq.cellranger aggr.cellra

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 ./

可变剪接(alternative splicing),在真核生物中是一种非常基本的生物学事件.即基因转录后,先产生初始RNA或称作RNA前体,然后再通过可变剪接方式,选择性的把不同的外显子进行重连,从而产生不同的剪接异构体(isoform).这种方式,使得一个基因可产生多个不同的转录本,这些转录本分别在细胞/个体分化发育的不同阶段,在不同的组织中有各自特异的表达和功能,从而极大地丰富了编码RNA和非编码RNA种类和数量,进而增加了转录组和蛋白质组的复杂性. 可变剪接主要有以下五种常见的形式: 1

细胞状态转换轨迹构建示意图(Trapnell et al. Nature Biotechnology, 2014) 在各种生物系统中,细胞都会展现出一系列的不同状态(如基因表达的动态变化等),这些状态(state)之间会按照一定的时间顺序转换.最典型的比如细胞的分化过程,从不成熟的细胞逐渐分化为成熟细胞.此外,细胞在受到外界刺激或扰动时,细胞内基因的表达也可能发生一系列的变化,从而呈现出一系列状态的转换. 这些特别提一下,细胞状态(cell state)和细胞亚型(cell subtype)是两

高通量测序数据下机后得到了fastq的raw_data,通常测序公司在将数据返还给客户之前会做"clean"处理,即得到clean_data.然而,这些clean_data是否真的"clean"呢?首先,我们应该做一下质控.如果质控不合格,就需要一些处理,比如去接头.去除量的reads.(1)去除测序数据中的接头(用到的是fastx_toolkit里面的fastx_clipper工具): Usage: fastx_clipper [-h] [-a ADAPTER]

R语言基础:数组和列表 数组(array) 一维数据是向量,二维数据是矩阵,数组是向量和矩阵的直接推广,是由三维或三维以上的数据构成的. 数组函数是array(),语法是:array(dadta, dim),其中data必须是同一类型的数据,dim是各维的长度组成的向量. 1.产生一个三维和四维数组. 例1:xx <- array(1:24, c(3, 4, 2)) #一个三维数组 例2:yy <- array(1:36, c(2, 3, 3, 2)) #一个四维数组   2.dim()函数可

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

二代测序原理: 1.DNA待测文库构建. 超声波把DNA打断成小片段,一般200--500bp,两端加上不同的接头2.Flowcell.一个flowcell,8个channel,很多接头3.桥式PCR扩增.每个DNA片段将在各自位置集中成束,每一束含有单个DNA模板的很多拷贝,目的:将碱基的信号强度放大,达到测序所需的信号要求.4.测序.边合成边测序.反应所需材料,dNTP的3’端特殊处理,不能继续反应,因此每次只能添加一个碱基,另外每个碱基有一种颜色.dNTP添加到链上后,所有未使用游离dNT

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

sra文件转换为fastq格式 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ta

表达矩阵 要做两两样本的相关性散点图,并计算标明相关系数. 编写函数要点: 直接在aes中传参是不行的 线性回归表达式 函数 方法1:用!!ensym myplot <- function(indata, inx, iny){ nms <- names(indata) x <- nms[inx] y <- nms[iny] regression <- paste0(x, " ~ ", y) dat.lm <- lm(as.formula(regres

做数据比较的时候,由于同一个样本测序数据量不一致,需要抽取数据,控制数据量基本一致. 自己写脚本速度较慢,后面发现一个不错的工具:seqtk 原始数据抽取 如果只控制原始数据量一致,过滤低质量数据后直接使用seqtk (Version: 1.3-r106) 的子模块seq, 配合参数 -s 设定随机种子,默认11: 配合参数 -f 设定抽取数据量比例. 例如: 1 seqtk seq -s 11 -f 0.6805888 $dir/CNR01/WGS.read1.fq.gz |gzip >new

要求说明: 题目:求一个3*3矩阵对角线元素之和,矩阵的数据用行的形式输入到计算机中 程序分析:利用双重for循环控制输入二维数组,再将 a[i][i] 累加后输出. 实现思路: [二维数组]相关知识: 定义格式 * a 第一种定义格式: * int[][] arr = new int[3][4];//  arr里面包含3个数组   每个数组里面有四个元素 * 上面的代码相当于定义了一个3*4的二维数组,即二维数组的长度为3,二维数组中的每个元素又是一个长度为4的数组 * b 第二种定义格式 *

注释:R语言是区分大小写的 1.向量 R语言中可以将各种向量赋值为一个变量,这种赋值操作符就是等号“=”,也可以使用“<-”. 1)产生向量 (1)函数c() 例如:x1=c(2,4,6,8,0)    表示数列 (2)例如: 向量a:2到60的元素都乘以2再加1 a[5]:显示向量a的第5个元素 a[-5]:除去向量a的第5个元素,显示其它元素 a[1:5]:显示第1到第5个元素 a[-(1:5)]:除去第1到第5个元素,显示其余的元素 a[c(2,4,7)]:显示第2,第4,第7个元素 a[

转自 :  http://blog.csdn.net/u011253874/article/details/43115447 <span style="font-size:14px;">#R语言备忘录三# #数组array和矩阵matrix.列表list.数据框dataframe #数组 #数组的重要属性就是dim,维数 #得到4*5的矩阵 z <- 1:12 dim(z) <- c(3,4) z #构建数组 x <- array(1:20, dim = 

摘要:如果不设置任何过滤标准的话,SOAPsnp会call出更多的SNVs:AtlasSNP2算法比较严格,因此call出来的SNVs数量是最少的,GATK 和 SAMtools call出来的数量位于SOAPsnp 和 Atlas-SNP2之间:四种calling算法的整体一致性是很低的,尤其在non-dbSNPs数据库中:GATK 和 Atlas-SNP2有较高的阳性call率和灵敏性,GATK call出来的SNVs数量比较多. 1.dbSNP数据库和non-dbSNPs在用四种不同软件c

1.两种方法如下链接 https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9411683.html 2.第一种方法: # coding: utf-8 # python base64 编解码,转换成Opencv,PIL.Image图片格式 import base64 import io from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img_file = open(r'images/min

目录 1.Conda连接不上镜像源问题 2. aspera不能再独立使用 3.使用prefetch搭配aspera 4. prefetch下载方法 记录下下载过程,为自己和后人避坑. 1.Conda连接不上镜像源问题 首先是anaconda安装软件或创建环境时遇到的问题.即使换完清华源和其他镜像源以后依旧报错. CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://mirrors.tuna.tsi 尝试了很多方法:换源,删除.co

本文参考:<机器学习算法原理与编程实践>郑捷,第1章第四节 本文程序中使用的txt数据截图如下图.数据链接:https://pan.baidu.com/s/1_Ce6WLGDTWf7qQIvpP-70Q ,提取码:n22a python读入该数据,并转成array,代码如下: import os import numpy as np # 数据文件转矩阵 # path: 数据文件路径 # delimiter: 行内字段分隔符 def file2array(path, delimiter): re

                                                                      图片来源(Nature Methods)   摘要 单细胞转录组测序(single-cell RNA-seq, scRNA-seq)数据有高噪音和稀疏的特点.原文作者展示了跨数据集的迁移学习可显著提高数据的质量.通过将深度自动编码器与贝叶斯模型相结合,原文开发的SAVER-X软件可从不同实验室.不同条件和不同物种的数据中提取可迁移的基因关系,以对新的目标数据