比较基因组学中,共线性的分析的图无疑是最漂亮的. 共线性分析可以很好地解释进化关系和多倍化事件. 本文主要介绍的是唐老师的Python版McScan(jcvi工具包),这个包很强大,但是其功能在官网的说明并不详细,在众人的博客中也比较零散. 我刚使用这个包的时候(2017年)还很难安装,需要预装各种依赖,不过现在的同学们很幸福了,可以直接用pip一键安装了. 软件包链接:https://github.com/tanghaibao/jcvi 安装过程很简单: pip install jcvi pi

基因组注释工具ANNOVAR是一款非常好用的注释软件,功能强大,输出数据简单美中不足就是对于非人类物种来说UI不够完善,因此总结一下整个注释的过程,帮助别人快乐自己. 首先我们需要明确我们需要的数据和软件: 数据包括: all.gff3 #MSU的v7.0版本组装的注释文件 all.con #基因组序列 这样就是所有的输入文件了,现在我们列举一下需要用到的软件: gffread #gff3 to gtf gtfToGenePred #gtf to genePred (建库需要的文件) annov

目录 软件的安装 基因组的准备 一些细节 建议和示例 软件的安装 Python版McScan(jcvi工具包):https://github.com/tanghaibao/jcvi 以前只有python2,现在已有python3版本,建议用py3.安装可用pip: pip install jcvi ##或开发版 pip install git+git://github.com/tanghaibao/jcvi.git pip可能会安装很慢.建议还是用conda,要快很多,最好新建环境. conda

问题1 : 不同人类个体的基因组长度总长是不是一样,如果不一样,那么人类基因组长度排序和范围区间是如何控制的?最短是多少,最长是多少?如果一样,如何理解基因的插入与缺失,INDEL等现象,如何平衡的呢? 附: 植物和高等生物在问题1的规律面前是不是对等的,一致的,这个法则普适用于全地区生物吗? 时间:2018-06-08 于南京 问题也许很低级,我觉得很有意思,对长度的问题展开,意义与价值无穷,看似一个非常简单,非常基础的生物学问题,为何所有的搜索引擎在这方面的阐述那么少呢.

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50722178 隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程,是在被建模的系统被认为是一个马尔可夫过程与未观测到的(隐藏的)的状态的统计马尔可夫模型. 在正常的马尔可夫模型中,状态对于观察者来说是直接可见的.这样状态的转换概率便是全部的参数.[马尔科夫模型HMM概述] 而在隐马尔可夫模型中,状态并不是直接可见的

下载地址:ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/pub/agarwala/windowmasker/ 在这个目录下 其中windowmasker 为linux 平台的可执行文件 windowmasker 只需要根据基因组序列本身,就可以识别并标记高重复序列和低复杂度序列, 其有两种工作模式, 第一种为WinMasker模式, 用于识别重复序列:第二种为DUST模式,用于识别低复杂度序列: windowsmasker 的处理过程分为两步: 第一步先生成一个count文件,通过指定 

目录 需求 实现 需求 已知某基因组序列,染色体或scaffold ID顺序不定,想要对其按数字排序. 原顺序: 想要的排序结果: 实现 使用bioawk,没有的话conda直接安装. bioawk -c fastx '{print}' old.genome.fa | \ sort -k1,1V | awk '{print ">"$1;print $2}' >new.genome.fa https://www.biostars.org/p/494201/

转载:https://mp.weixin.qq.com/s/xsL9GuLs7b3nRF8VeRtinQ 建立在高通量测序基础上的微生物群落研究,当前主要有三大类:基于16S/18S/ITS等扩增子做物种分类的Metataxanomics.鸟枪法打断全基因组DNA序列的Metagenomics和基于mRNA信息的宏转录组方法Meta-transcriptomics. 16S,也即是我们通常所说的微生物多样性,是一种相对快速和经济适用的方法,但是PCR导致了偏好的产生,这就降低了注释准确度.此外,

套路 这通常就是基因组组装后的必做分析,通过比较基因组学的手段进行分析,可以知道所研究物种在进化过程中哪些核心基因家族发生了变化,从而导致了其特殊的适应性机制的形成. 参考: Extremotolerant tardigrade genome and improved radiotolerance of human cultured cells by tardigrade-unique protein. – Nature Communication 基因家族收缩和扩张分析 青稞适应性强系正向选择

全基因组测序 全基因组测序分为从头测序(de novo sequencing)和重测序(re-sequencing). 从头测序(de novo)不需要任何参考基因组信息即可对某个物种的基因组进行测序,利用生物信息学分析方法进行拼接.组装,获得该物种的基因组序列图谱,从而推进该物种的后续研究.基因组重测序 是对有参考基因组物种的不同个体进行的基因组测序,并在此基础上对个体或群体进行差异性分析. 基因组重测序主要用于辅助研究者发现单核苷酸多态性位点(SNPs).拷贝数变异(CNV).插入/缺失(I

2017年4月28日,核酸研究(Nucleic Acids Research)杂志上,在线公布了一个可搜索微生物次生代谢物合成基因组簇的综合性数据库antiSMASH数据库 4.0版,前3版年均引用250次,累计引物1600+:可实现基因组与基因组之间的相关天然产物合成基因簇的查询和预测.   临床上使用的大部分抗生素和药物均来自植物或微生物的天然产物.结合基因组挖掘的经典分离与分析法使得能鉴定和描述基于宏基因组的天然产物途径,该过程与研究结果是天然产物研究领域中在近二十年来较为创新的技术.为使

目录 来源 结果 基因组大小估计 采用stitching方法组装 修改豇豆染色体编号 基因注释和重复DNA 豇豆遗传多样性 SNP和INDEL Vu03 上 4.2-Mb 染色体倒位的鉴定 与其他暖季豆科植物共线性分析 重复元素和基因组扩张 豇豆基因家族变化 多器官增大候选基因的鉴定 来源 The genome of cowpea (Vigna unguiculata [L.] Walp.). Plant J . 2019 Jun;98(5):767-782. doi: 10.1111/tpj.

目录 一.来源 研究一:Draft genome sequence of adzuki bean, Vigna angularis 研究二:Genome sequencing of adzuki bean (Vigna angularis) provides insight into high starch and low fat accumulation and domestication 二.研究一(小豆基因组草图) 基因组组装 基因与重复序列预测 小豆驯化痕迹 标记开发及育种应用 红豆基因

目录 来源 一.简介 二.结果 基因组组装 重复序列和转座子 基因组特征和基因注释 绿豆的驯化 豆科基因组复制历史 基于转录组分析的豇豆属形成 绿豆育种基因组资源 三.讨论 四.方法 材料 组装 SNP/INDEL 分析和全基因组比对 遗传图谱构建 转座子(TE)检测和重复序列屏蔽 基因预测和注释 转录因子(TF)鉴定 非编码RNA鉴定 转录组组装和豇豆物种形成分析 抗病基因鉴定 全基因组复制分析 来源 Kang, Y., Kim, S., Kim, M. et al. Genome seque

目录 1. 组装算法 1)基于OLC算法 2)基于DBG算法 3)OLC vs DBG 2. 组装软件 3. 组装策略 4. 组装项目实施 1)测序前的准备 2) 测序样品准备 3)测序策略的选择 4)质控.基因组组装.质量评估 5)基因组注释 6)生物学分析 7)更多参考内容 5. 动植物Denovo测序项目的主要分析内容 1. 组装算法 一般有基于OLC(Overlap-Layout-Consensus, 先重叠后扩展)和基于DBG(De Brujin Graph)两种组装算法.基于OLC的

来自:https://www.jianshu.com/p/e6a5e1f85dda 使用BRAKER2进行基因组注释 BRAKER2是一个基因组注释流程,能够组合GeneMark,AUGUSTUS和转录组数据. 在使用软件之前,有几点需要注意下 尽量提供高质量的基因组.目前随着三代测序价格下降,这一点问题不大. 基因组命名应该简单,最好就是">contig1"或">tig000001" 基因组需要屏蔽重复序列 默认参数通常表现效果就很好,但是也要根据物种

概念 利用蛋白质组学数据,结合基因组数据(DNA).转录组数据(RNA)来研究基因组注释问题,被称为蛋白质基因组学."蛋白质基因组学"一词由Jaffe 等于2004 年首次提出,作者采用串联质谱数据匹配DNA翻译得到氨基酸序列的方法,在仅有810 kb 大小的细菌基因组上直接鉴定开放阅读框(open reading frame,ORF),验证并补充.修订了约10%的ORF.后来这种质谱数据结合DNA 和RNA 数据的分析方法被应用到注释病毒基因组.原核生物基因组以及真核生物基因组. 本

类图Class diagram 类图描述系统中的对象类型,以及它们之间的各种静态关系.类图也展示类的性质和操作,以及应用于对象连接方式的约束.UML中的特性feature,涵盖了性质property和操作operation. 性质property 性质可以以两种方式出现:属性attribute和关联association.属性是类方框内的一行文本(语法“visibility name: type multiplicity = default {property-string}”),关联是一根两个

  这是博客改版的第一篇博文,选择最近使用的生物信息学软件——circos开始写起.circos是用perl写的生物软件,从发表的文章来看 学习circos主要是熟悉配置文件的编辑方法,搞清楚其中的标签.参数的含义.只有完全清楚了这些东西才能够轻松自如的让circos绘制出主要用于基因组序列的可视化(绘制基因组圈图),至少目前我是用来干这个事情的.现在circos也被其他领域模仿用来做很多图形. 你想要的图片.如果你的英语基础还不错,推荐直接到官方网站看教程,一遍看教程一遍练习上手会很快(官方教

提取细菌基因组ORF思路: 1.通过FNA文件得到细菌基因组序列 2.分正负链和三个相位共6种情况统计ORF 3.写入文件 转载请保留出处! 统计细菌基因组ORF 贴上Python代码(版本:3.6) # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Dec 14 13:19:00 2017 @author: zxzhu """ import re def N2M(sequence): #正负链转换 hash