0. 基本参数 基因组大小:G Read读长:L 总Read条数:n_r 1. 碱基深度分布 单条Read测序覆盖到某一个碱基的概率:L/G 因为L/G很小,n_r很大,每个碱基覆盖深度服从泊松分布. 则每个碱基的覆盖深度的期望为:d_n=(L/G)*n_r 2. K-mer深度分布 假设基因组对K是unique的,可以得到G个不同的K-mer. 单条Read测序覆盖某个K-mer的概率:(L-K+1)/G 同样因为(L-K+1)/G很小,n_r很大,每个K-mer的覆盖深度服从泊松分布. 则每

总是跑数据,却对数据一无所知,这说不过去吧. 看几篇文章吧 Sequencing depth and coverage: key considerations in genomic analyses(只讲二代) Assembly of large genomes using second-generation sequencing(参考文献) Identification of optimum sequencing depth especially for de novo genome asse

最近接触的数据都是靶向测序,或者全外测序的数据.对数据的覆盖深度及靶向捕获效率的评估成为了数据质量监控中必不可少的一环. 以前都是用samtools depth 算出单碱基的深度后,用perl来进行深度及捕获效率的计算.今天无意中看到了bamdst(https://github.com/shiquan/bamdst)这个软件,用起来也很方便,参考GitHub,在此记录使用方法. 下载并安装:下载安装包并解压后, cd ./bamdst-master make 安装好后,需要准备.bed文件及.b

深度学习word2vec笔记之算法篇 声明:  本文转自推酷中的一篇博文http://www.tuicool.com/articles/fmuyamf,若有错误望海涵 前言 在看word2vec的资料的时候,经常会被叫去看那几篇论文,而那几篇论文也没有系统地说明word2vec的具体原理和算法,所以老衲就斗胆整理了一个笔记,希望能帮助各位尽快理解word2vec的基本原理,避免浪费时间. 当然如果已经了解了,就随便看看得了. 一． CBOW加层次的网络结构与使用说明 Word2vec总共有两种类

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

其实zoj 3415不是应该叫Yu Zhou吗...碰到ZOJ 3415之后用了第二个参考网址的方法去求通项,然后这次碰到4870不会搞.参考了chanme的,然后重新把周瑜跟排名都反复推导(不是推倒)四五次才上来写这份有抄袭嫌疑的题解... 这2题很类似,多校的rating相当于强化版,不过原理都一样.好像是可以用高斯消元做,但我不会.默默推公式了. 公式推导参考http://www.cnblogs.com/chanme/p/3861766.html#2993306 http://www.cn

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 ./

RNA测序研究现状与发展 1 2,584 A+ 所属分类:Transcriptomics   收  藏 通常来说,某一个物种体内所有细胞里含有的DNA都应该是一模一样的,只是因为每一种细胞里所表达的RNA之间存在差异,才使这些细胞有所区别.诸如“为什么肿瘤细胞与正常细胞会不一样?”这样的重要问题都可以通过对这些不同细胞里的RNA进行研究来解决,比如转录组学(transcriptome)研究就是一个很好的方法,而这就需要用到RNA测序技术.本期的<自然 方法>(Nature Methods)杂志

第三章 RNA测序   RNA测序(RNA Sequencing,简称RNA-Seq,也被称为全转录物组鸟枪法测序Whole Transcriptome Shotgun Sequencing,简称WTSS),是基于二代测序技术研究转录组学的方法,可以快速获取给定时刻的一个基因组中RNA的种类和数量. RNA-Seq有助于查看基因的不同转录本.转录后修饰.基因融合.突变/SNP和基因表达随时间的变化,或在不同组中基因表达的差异. RNA-Seq除了可以查看mRNA转录本,还可以查看总RNA.小RN

D. World of Darkraft - 2 time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Roma found a new character in the game "World of Darkraft - 2". In this game the character fights monsters, fi

书中存在的一些疑问 kd树的实现过程中,为何选择的切分坐标轴要不断变换?公式如:x(l)=j(modk)+1.有什么好处呢?优点在哪?还有的实现是通过选取方差最大的维度作为划分坐标轴,有何区别? 第一种方法网上也没具体的解释,我不是很清楚其原因(可能要去论文上找原因). 不过第二种方法的话,方差越大,说明这个维度数据的相似性就越差,就越容易通过选取中点的方式将数据集分开,kd树的效率就越高,试想如果你挑了一个维度其中数据全为一样,那么kd树的建立过程就无法将使用挑选中位数的方法来达到,而且后面的

可变剪切的预测已经很流行了,目前主要有两个流派: 用DNA序列以及variant来预测可变剪切:GeneSplicer.MaxEntScan.dbscSNV.S-CAP.MMSplice.clinVar.spliceAI 用RNA来预测可变剪切:MISO.rMATS.DARTS 前言废话 科研圈的热点扎堆现象是永远存在的,且一波接一波,大部分不屑于追热点且不出成果也基本都被圈子给淘汰了. 做纯方法开发的其实是很心累的,费时费力费脑,特别是自己的研究领域已经过时的时候,另外还得承受外行的歧视:“你

题目传送门(内部题100) 输入格式 第一行两个整数$n,m$,接下来$m$行每行两个整数$u,v$表示一条$u$连向$v$的边.不保证没有重边和自环. 输出格式 $n-1$行每行一个整数,第$i$行表示$k=i+1$时的答案.对$998244353$取模. 样例 样例输入: 3 61 11 22 12 21 33 1 样例输出: 45 数据范围与提示 数据范围: 对于$25\%$的数据,$n\leqslant 50$. 对于另外$20\%$的数据,前$m-1$条边满足$u<v$. 对于另外$1

我概率期望真是垃圾--,这题搞了两个钟头-- 题意 有\(n\)个人,\(m\)个浴室,每个浴室里有\(a_i\)个浴缸.每个人会等概率随机选择一个浴室,然后每个浴室中尽量平分到每个浴缸.问期望最长排队队伍长度是多少? 解题思路 我看网上的题解都是直接\(DP\)期望,然而本蒟蒻看不懂那个递推式是什么鬼--有没有\(dalao\)来解释一下啊-- 付一下别人的题解,摘自https://www.cnblogs.com/LzyRapx/p/7692702.html 用状态$ dp[i][j][k]

目录 1.混合测序基础 2. 点突变检测 3. BSA 4. BSR 5. 混合样本GWAS分析 6. 混合样本驯化研究 7. 小结 1.混合测序基础 测序成本虽然下降了,但对于植物育种应用研究来说还是很高,动不动就上百群体,小小植物个体价值又低,测完了很可能后面就用不到了.这时,混合样本测序是一种省钱的好办法. 混池测序(Pool-seq)相对于GWAS或其他精细定位策略而言,其实是一个初定位产品,其结果很有可能是跟性状相关的候选区域. 概念: 混合样本测序一般是选择表型极端或目标性状差异的个

二项分布 | Binomial distribution 泊松分布 | Poisson Distribution 正态分布 | Normal Distribution | Gaussian distribution 负二项分布  | Negative binomial distribution 指数分布 | Exponential Distribution Βeta分布 | beta distribution Βeta二项分布 | Beta-binomial distribution 几何分布

纳米孔测序技术(又称第四代测序技术)是最近几年兴起的新一代测序技术.目前测序长度可以达到150kb.这项技术开始于90年代,经历了三个主要的技术革新:一.单分子DNA从纳米孔通过:二.纳米孔上的酶对于测序分子在单核苷酸精度的控制:三.单核苷酸的测序精度控制.目前市场上广泛接受的纳米孔测序平台是Oxford Nanopore Technologies(ONT)公司的MinION纳米孔测序仪.它的特点是单分子测序,测序读长长(超过150kb),测序速度快,测序数据实时监控,机器方便携带等.这篇综述重

REF https://www.plob.org/article/5987.html 解压后,查看html格式的结果报告.结果分为如下几项: 结果分为绿色的"PASS",黄色的"WARN"和红色的"FAIL". 1 Basic statistics如下面例子所示: 2 Per base sequence qualityquality就是Fred值,-10*log10(p),p为测错的概率.所以一条reads某位置出错概率为0.01时,其quali

1.官网简介 http://cab.spbu.ru/software/quast-lg/ QUAST- lg是QUAST的一个扩展,用于评估大型基因组装配(直至哺乳动物大小).QUAST- lg从5.0.0版本开始包含在QUAST包中(下载最新版本).像往常一样运行QUAST,不要忘记在您的命令中添加‐large选项! 新功能的简短列表(参见所有更改): 通过使用新的快速比对(minimap2)和重构对齐分析模块,显著提高了速度 新的基于k-mer的评估基因组完整性和正确性度量 BUSCO增加了

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.

用FastQC检查二代测序原始数据的质量 2013-01-28 21:28:10|  分类: Bioinformatics |  标签:bioinformatics  deep-seq   |举报 |字号大中小 订阅 用微信  “扫一扫” 将文章分享到朋友圈. 用易信  “扫一扫” 将文章分享到朋友圈. 下载LOFTER 我的照片书  |     当二代测序的原始数据拿到手之后,第一步要做的就是看一看原始reads的质量.常用的工具就是fastqc (http://www.bioinformat