1.以自带的示例数据为例 dpp_contig.fasta dpp_est.fasta dpp_protein.fasta te_proteins.fasta 2.生成控制文件 控制文件是特定于运行的,需要为每个带有MAKER注释的基因组生成一组单独的控制文件.MAKER将在当前工作目录中查找控制文件,因此建议在包含每个基因组的唯一控制文件的单独目录中运行MAKER. maker -CTL les maker_exe.ctl 您将看到许多MAKER支持的可执行程序的名称及其位置的路径.如果您正确

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

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

生命组学: 细菌和其他物种比,容易发生基因漂移,duplication和重排. 泛基因组学研究的一般思路是通过comparison找到特殊基因区域orspecific gene,研究其调控机制(即通过一维发现特殊三维结构,再利用一维结构解释特殊结构的形成机制eg:基因保守与保守空间结构vs非保守空间结构,同时找两种不同结构的物理位置分布),并向应用上扩展. 重测序与泛基因组的差异在于,重测序是将新测得的genome与referencegenome比较,辨别其中的差异,而泛基因组是将同一个物种中不

目录 问题 思路 问题 原问题来自:How to calculate overlapping genes between two genome annotation versions? 其实可分为两个问题: 一是我组装了一个新的基因组,做了多个注释版本,如何比较它们的feature?比如gene 二是我组装了一个新的参考基因组,并做了注释,想和其他已有的同物种参考基因组比较,如何寻找共有和特有的基因(或其他feature)? 思路 第一个问题是比较好解决的,使用bedtools即可. bedto

基因结构预测中同源注释策略,将mRNA.cDNA.蛋白.EST等序列比对到组装的基因组中,在文章中通常使用以下比对软件: tblastn gamp exonerate blat 根据我的实测,以上软件整体都比较慢.gmap可设置多线程来提升速度.tblastn虽然也可以,但对提速没什么影响.exonerate和gamp巨吃内存. 以下是跑的资源情况.我的组装基因组约400Mb.tblastn的查询序列311764条,gmap的查询序列1483791条,exonerate的查询序列43632条.

目录 1. ncRNA 2. 软件 tRNA注释 rRNA注释 其他ncRNA注释 3. 注释 tRNA rRNA snRNA.miRNA等 4. snRNA.miRNA等结果的统计 1. ncRNA 非编码RNA(Non-coding RNA, ncRNA) 包括rRNA,tRNA,snRNA,snoRNA 和microRNA 等不编码蛋白质的RNA,它们转录后直接在RNA 水平上就能行使各自的生物学功能,并不需要翻译成蛋白质. 2. 软件 tRNA注释 一般用tRNAscan-SE,老牌软件

目录 1.conda安装 2.配置RepBase 3.RepeatMasker避坑 4.RepeatProteinMask避坑 5.RepeatModeler避坑 6.自定义重复序列库 后记 1.conda安装 conda安装虽然简单,但还是有很多坑,而且很多都是隐形的坑. # conda install -c bioconda repeatmasker conda install -c bioconda repeatmodeler repeatmodeler依赖于repeatmasker,因此

GTF文件的全称是gene transfer format,主要是对染色体上的基因进行标注.怎么理解呢,其实所谓的基因名,基因座等,都只是后来人们给一段DNA序列起的名字而已,还原到细胞中就是细胞核里面的一条长长的染色体(DNA序列).而这个GTF文件的主要功能,就是指出我们所谓的基因在染色体上的位置(coordinate),并且还标注了这一段区间的其他信息. GTF文件我一般喜欢去ensembl下载,gencode也可以. 这里给出链接: ftp://ftp.ensembl.org/pub/r

homology策略预测基因结构,下载了公共mRNA/CDS序列,考虑用gmap比对.本来是个很简单的脚本,但总是不那么顺利. 无论是用conda安装,还是源码安装较新版本,都存在问题. gmap_build -D ./ -d reference reference.fa gmap -t 10 -D ./ -d reference -f gff3_gene cds.fa > cds_gene.gff3 第一步建立索引都没问题.但比对时,没报错,出现如下: Pre-loading ref posi

本文默认读者有一定的生信基础,没有基础的可以阅读以前的笔记内容. maker作为比较受人认可的基因组注释软件,其流程较为清晰简单. 不知何故,我的conda无法安装maker,故而采用手动安装方式. maker软件官网:http://www.yandell-lab.org/software/index.html. 植物基因组注释使用maker-p,包含了maker主程序和其他依赖: mkdir /abyss/soft/maker # 新建流程文件夹 植物基因组注释包含了一些东西: #maker

R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数. fread 做基因组数据分析时,常常需要读入处理大文件,这个时候我们就可以舍弃read.ta

https://www.jianshu.com/p/6284f57664b9 目前对于variant进行注释的软件主要有4个: Annovar, SnpEff, VEP(variant Effect Predictor), Oncotator, 选择合适的软件注释variants对于下游分析是很关键的, 今天我们来比较下这4种软件在variants 注释上的差异,进而帮助我们选择更合适的注释软件. 首先简要介绍下这4个软件的一些特点: Oncotator: 主要用于癌症特异性突变位点的注释,下面

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 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

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

做基因组注释 先用augustus训练,然后再用maker做基因注释 augustus提供一些训练好的,如果有和你的物种非常接近的,直接用提供的,没有的话再自己训练. 网址: http://bioinf.uni-greifswald.de/augustus/ 老版本下载: http://bioinf.uni-greifswald.de/augustus/binaries/old/ 最后选择下载2.7的 新版本3.2的实在是装不上 太麻烦了!!!!! 下载好后,解压,cd src, sudo ma

它支持各种各样的数据类型,包括基于芯片测序.二代测序数据和基因组注释数据等.整合基因组浏览器(IGV,Integrative Genomics Viewer)进行可视化浏览,它支持各种各式的数据类型,包括基于芯片测序.二代测序数据和基因.IGV具有以下特点: (1) 能在不同尺度下显示单个或多个Reads在参考基因组上的位置,包括Reads在各个染色体上的分布情况和在注释的外显子.内含子.剪接接合区.基因间区的分布情况等: (2) 能在不同尺度下显示不同区域的Reads丰度,以反映不同区域的转录

SVM软件包 LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines(本项目所用到的SVM包)(目前最新版:libsvm-3.21,2016年7月8日) C-SVC(C-support vector classification), nu-SVC(nu-support vector classification), one-class SVM(distribution estimation), epsilon-SVR(epsilon-support vec

名词解释 De novo:拉丁文,从头开始的意思,de nove测序则是指在不需要任何参考序列的情况下对某一物种进行基因组测序,然后将测得的序列进行拼接.组装,从而绘制该物种的全基因组序列图谱. 重测序概念:重测序是全基因组重新测序的简称,是指是对已知基因组序列的物种进行不同个体的基因组测序,并在此基础上对个体或群体进行差异性分析.(没有组装的短的Reads序列) . . Reads:即我们通常说的读长的意思,它是指高通量测序平台直接产生的DNA序列. Contig:是指Reads基于Overl