大家基本都知道什么是 FASTA 和 FastQ 格式了,但这是不够的. 我们还需要了解世界上最大的测序公司自己定制的 FastQ 格式,因为你可能会经常用到,有时还会亲自去处理它们. 本文主题:Illumina 测序数据中的 Index Fastq格式详解 @FCHCGKFBCXY:1:1101:1110:2162#AACAGCACCTAGCA_GTAGTGCG/1 ATGTATACTATTGTATGTGAAATGGATCACCAGTCCAGGTTCAACGCCCGAGACAGGGTGCTCA

一些常用基本概念的介绍: flowcell流动池 是指Illumina测序时,测序反应发生的位置,1个flowcell含有8条lane lane通道 每一个flowcell上都有8条泳道,用于测序反应,可以添加试剂,洗脱等等 tile 每一次测序荧光扫描的最小单位 reads 指测序的结果,1条序列一般称为1条reads bp base pair碱基对,用于衡量序列长度 双端测序 指一条序列可能比较长如500bp,我们可以两端每端各测150bp junction 上面说的双端测序,中间会留有20

illumina SBS测序详解 2018年01月02日 09:33:56 sixu_9days 阅读数:9789 标签: 生物信息学二代测序 更多 个人分类: 测序原理   最近回头重新看了illlumina paired end sequence的测序原理视频,发现了以前没有注意的一些问题,而这些问题也是大家平时容易搞错的,因此花了几天时间将illumina 的paired end sequence 从构建文库到上机测序的整个过程以及原理较为详细的写了出来. 基础知识:illumina测序的

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]

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

解析Illumina+PacBio组装策略 (2016-12-08 13:21:58) 转载▼     基于Illumina和PacBio平台的“二加三”组装策略,巧妙的融合了PacBio平台超长读长.无PCR扩增和Illumina平台成本低等优势,成为目前基因组研究最经济有效的方式.那么问题来了,这个“二加三”策略究竟是如何利用两种平台测序数据的?是以二代数据为主还是以三代数据为主?今天,小编将为您揭晓答案. 方案一:以三代数据为主,通过三代数据进行组装,使用二代数据对三代数据进行纠错. 这是

FASQT格式是用于存储生物序列(通常是核苷酸序列)及其相应的碱基质量分数的一种文本格式.为简洁起见,序列字母和质量分数均使用单个ASCII字符进行编码.最初由Wellcome Trust Sanger Institute(桑格研究所)开发用于捆绑FASTA格式的序列和其碱基质量分数的,现在已成为存储Illumina Genome Analyzer(Illumina基因组分析仪)等高通量测序仪的标准输出格式. FASTQ文件格式 第1行,以“@” 字符开头,后面跟着一个序列标识符和一个可选的描述

英文名:Genetic architecture of artemisinin-resistant Plasmodium falciparum 中文名:疟原虫青蒿素抗药性的全基因组关联分析 期刊:Nature Genetics影响因子:29.352一.研究背景以青蒿素为主的联合疗法一直以来都是治疗疟疾的有效方法,值得关注的是横跨亚洲到非洲都出现了对一线药物的抗药性.阻止出现更高水平的抗药性以及阻止抗药性扩散到非洲刻不容缓.为了更好同抗药性进行斗争,了解遗传因素在抗药性的混合和传播中的作用非常重要

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

[转载]如何通过RNA-Seq了解转录本的结构 已有 1942 次阅读 2014-12-26 15:22 |个人分类:转录组测序|系统分类:科研笔记|关键词:RNA-Seq,转录组测序,转录本结构| RNA-seq, 转录组测序, 转录本结构 |文章来源:转载 测序转录组的方法可不止一种.一些研究人员的目标是计数转录本,评估表达水平,则测序可代替DNA芯片.而另一些研究人员感兴趣的是转录本的结构.大家都知道,真核生物的基因常常经过选择性剪接.是否包含特定的外显子,这有着深远的生物学影响. 前一个

基因组表达分析:如何选择RNA-seq vs. 芯片 发布日期:2017-03-29 10:00 DNA 芯片(上图左侧)由附着在表面的核酸探针组成.首先,从样品中提取 RNA 并转化为互补 DNA(cDNA),用荧光标签(1)进行标记. 接下来标记的 cDNA 片段与芯片(2)上的核酸杂交. 扫描芯片检测每个斑点的荧光水平,从而得到基因表达水平(3). 在 RNA-seq 中,RNA 也从样品中提取并转化为 cDNA,以备用于测序(A). 接下来对 cDNA 文库进行测序(B),将所得读数与基

1. Velvet的安装 Velvet用于基因组的de novo组装,支持各种原始数据,包括Illumina的short reads和454的long reads. 首先下载velvet的安装包,直接使用make命令来编译,即可获得可执行主程序velveth和velvetg.安装如下: $ wget http://www.ebi.ac.uk/~zerbino/velvet/velvet_1.2.10.tgz $ tar zxf velvet_1.2.10.tgz $ cd velvet_1.2.

10X Genomics已经广泛应用于单细胞测序.组装领域,现在也是火的不行. 10X Genomics原理 通过将来自相同DNA片段(10-100kb)的reads加上相同的barcode,然后在illumina平台上进行测序,从而实现长片段的测序.其基本原理是同一长片段的reads会具有同样的标签,称为linked-reads,利用这些barcode的信息,可将短reads拼接为长reads.这样的linked-reads可进行结构变异检测及单倍型定相的分析. 总结:10X Genomics

RNA-seq连特异性 Oct 15, 2015 The strandness of RNA-seq analysis 前段时间一直在研究关于illumina TrueSeq stranded RNA-seq中的strand如何判断的问题.之后我又查了很多资料,终于弄懂了.现在写下来,如果我有错误,欢迎继续指正. 以下文字和图片的引用链接都已经给出,如果图片在邮件中无法显示,可以打开链接的. 先说结论:对于Illumina TrueSeq stranded RNA protocol,主要采用的是

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

无生物学重复RNA-seq分析 CORNAS: coverage-dependent RNA-Seq analysis of gene expression data without biological replicates BMC Bioinformatics 的一篇文章中提出了一种新的差异基因分析方法. 这篇文章提出了CORNAS(COverage-dependent RNA-Seq) 方法,利用贝叶斯方法来推断真实基因表达数的  后验分布. 其创新型之一该方法包括了由RNA样品浓度决定的

A survey of best practices for RNA-seq data analysis RNA-seq数据分析指南 内容 前言 各位同学/老师,大家好,现在由我给大家讲讲我的文献阅读报告! A survey of best practices for RNA-seq data analysis ,我把它叫做RNA-seq数据分析指南.这篇文章是由佛罗里达大学等单位的研究人员在1月26日发表在Genome Biology上的,该期刊的影响因子有10.8分.这是这篇文章的通讯作者,

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

转载:http://blog.csdn.net/soyabean555999/article/details/62235577 一.转录组还是基因组? map常用的工具有bowtie/bowtie2, BWA,SOAP1/SOAP2等.这个问题又会被分成两个问题,是基因组测序(DNA-seq)还是转录组测序(mRNA-seq).其中的区别是对于真核生物而言,mRNA序列与DNA序列并不完全相同,在经历了后剪切之后,成熟的mRNA可能是原基因的一部分,甚至顺序及个别碱基会产生变化.如果是mRNA测

(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