1.NCBI文件格式如下: 2.格式转换 (1) bas.h5 -> ccs source /share/nas2/genome/biosoft/smrtanalysis/2.3.0/smrtanalysis/current/etc/setup.sh bash5tools.py --readType subreads --outType fasta /path/to/bas.h5 (2) bax.h5 -> ccs 需要各个文件进行转换并进行合并 source  /opt/smrtanalys

pacbio 采用hdf5文件格式保存原始的下机数据,对于RS 测序系统而言,会产生一个 bas.h5 的文件; 以bas.h5 文件为例,看一下有下机数据中保存了那些信息 h5dump 工具可以用来查看h5 文件的内容: 我从HGAP的wiki 页面下载了一个测试用的h5文件,文件名为 m120729_040044_42134_c100384402550000001523033010171256_s1_p0.bas.h5 运行下面命令: h5dump -n m120729_040044_421

今天被人问起如何看懂三代的下机数据,虽然解决了别人的问题,但感觉自己还是没有搞透. 基本的目录结构: |-- HG002new_O1l_BP_P6_021315b_MB_100pM | |-- D01_1.c60e446d-f276-41fc--ffa937e22683.tar.gz | |-- D01_2.19ee4f13-c420---cb1da56beccd.tar.gz | |-- D01_3.94e34f0a-eef3-4b71-8f1b-c9790dec647e.tar.gz | |

一开始拿到三代测序的下机数据时,蒙了,readme ?三代测序的下机数据都有哪些,以及他们具体的格式是怎么样的(以sequel 平台为主). 测序过程 SMRTbell A adapter通用接头,两端的接头可以一样也可以不一样    B barcode(客户自己设计)    I insert 插入片段,即我们测序的目的片段    由于SMRTbell是环状的,测序过程是边合成边测序,因此可以沿着新链合成的方向不停地读取序列,读取一圈又一圈,直到聚合酶累趴下了… 测序结果 根据SMRTbell的

转载:http://www.cnblogs.com/jinhh/p/8328818.html 三代测序的下机数据都有哪些,以及他们具体的格式是怎么样的(以sequel 平台为主). 测序过程 SMRTbell A adapter通用接头,两端的接头可以一样也可以不一样    B barcode(客户自己设计)    I insert 插入片段,即我们测序的目的片段    由于SMRTbell是环状的,测序过程是边合成边测序,因此可以沿着新链合成的方向不停地读取序列,读取一圈又一圈,直到聚合酶累趴

来源于:http://my.oschina.net/simpleton/blog/139212 摘要 主要实现步骤如下: 1.JSP页面使用脚本代码执行ajax请求 2.Action中查询出需要返回的数据,并转换为json类型模式数据 3.配置struts.xml文件 4.页面脚本接受并处理数据   网上看到很多关于Struts2+ajax+jquery+json的例子,但是很多都不完整,也看不明白,主要原因是返回json类型数据和原来的返回字符串类型数据不一样,并且网友们实现步骤没有说清楚,让

摘要: 主要实现步骤如下: 1.JSP页面使用脚本代码执行ajax请求 2.Action中查询出需要返回的数据,并转换为json类型模式数据 3.配置struts.xml文件 4.页面脚本接受并处理数据 网上看到很多关于Struts2+ajax+jquery+json的例子,但是很多都不完整,也看不明白,主要原因是返回jsno类型数据和原来的返回字符串类型数据不一样,并且网友们实现步骤没有说清楚,让初学的朋友捉摸不透到底该怎么做. 我做了个简单的demo,供网友们学习,最后我会附上链接,可以下载

很久未有更新,最近因为团队其它事耽误没有继续学习,但心中十分忐忑不安,抽空把自己薄弱的点拿来再巩固一下! 本身异步刷新用处非常多,SSH框架对我来讲,已无难度,但结合ajax处理一些增删查改分页等,就觉得无奈,还是把基础抓起来先 先看一下本次功能的效果图: 1.用到的jar包 下载地址:http://pan.baidu.com/s/1hspDeoW 2.index.jsp <%@ page language="java" import="java.util.*"

1. 对原始下机fastq文件进行过滤和比对(mapping) 对于Illumina下机数据推荐使用bwa进行mapping. Bwa比对步骤大致如下: (1)对参考基因组构建索引: 例子:bwa index -a bwtsw hg19.fa.最后生成文件:hg19.fa.amb.hg19.fa.ann.hg19.fa.bwt.hg19.fa.pac和hg19.fa.sa. 构建索引时需要注意的问题:bwa构建索引有两种算法,两种算法都是基于BWT的,这两种算法通过参数-a is 和-a bwt

基因组所三代单分子测序PacBio完成技术升级—超长读长助力基因组学研究 2015-09-23 | 作者:所级中心基因组平台 张兵 [关闭] 近日,基因组所所级中心基因组平台三代单分子实时测序PacBio完成技术升级优化,实现了数据产量和读长的双重提升,一个SMRT Cell芯片可产出高达1Gb数据, reads平均长度达到14kb,N50超过19kb,为基因组学相关研究提供了有力支撑. PacBio 测序read和subread长度分布 利用三代单分子实时测序仪PacBio系统,平台提供的技术

h5文件是层次格式的第5代版本,用于存储科学数据的一种文件格式和库文件,由美国超级计算中心与应用中心研发的文件格式,用以存储和组织大规模数据. H5将文件结构简化成两个主要的对象类型: 1 数据集dataset,就是同一类型数据的多维数组 2 组group,是一种容器结构,可以包含数据集和其他组,若一个文件中存放了不同种类的数据集,这些数据集的管理就用到了group 直观的理解,可以参考我们的文件系统,不同的文件存放在不同的目录下: 目录就是hdf5文件中的group,描述了数据集DataSet

医学.机器学习等等,在统计结果时时长会用到这两个指标来说明数据的特性. 定义 敏感性:在金标准判断有病(阳性)人群中,检测出阳性的几率.真阳性.(检测出确实有病的能力) 特异性:在金标准判断无病(阴性)人群中,检测出阴性的几率.真阴性.(检测出确实没病的能力) 假阳性率:得到了阳性结果,但这个阳性结果是假的.即在金标准判断无病(阴性)人群中,检测出为阳性的几率.(没病,但却检测结果说有病),为误诊率. 假阴性率:得到了阴性结果,但这个阴性结果是假的.即在金标准判断有病(阳性)人群中,检测出为阴性

版权声明:本文源自 解螺旋的矿工, 由 XP 整理发表,共 13781 字. 转载请注明:从零开始完整学习全基因组测序(WGS)数据分析:第4节 构建WGS主流程 | Public Library of Bioinformatics 转载地址:https://www.plob.org/article/11698.html WGS数据分析的目的是准确检测出每个样本(这里特指人)基因组中的变异集合,也就是人与人之间存在差异的那些DNA序列.我把整个分析过程按照它们实际要完成的功能,将其分成了三个大的

摘要: 一家大型基因测序功能公司每日会产生 10TB 到 100TB 的下机数据,大数据生信分析平台需要达到 PB 级别的数据处理能力.这背后是生物科技和计算机科技的双向支撑:测序应用从科研逐步走向临床应用,计算模式从离线向在线演进,交付效率越来越重要. 作者李鹏,原文首发于InfoQ,<容器混合云,Kubernetes 助力基因分析> 引言 James Watson 和 Francis Crick 于 1953 年发现了 DNA 的双螺旋结构,从此揭开了物种进化和遗传的神秘面纱,开启了人类对

一.使用GATK前须知事项: (1)对GATK的测试主要使用的是人类全基因组和外显子组的测序数据,而且全部是基于illumina数据格式,目前还没有提供其他格式文件(如Ion Torrent)或者实验设计(RNA-Seq)的分析方法. (2)GATK是一个应用于前沿科学研究的软件,不断在更新和修正,因此,在使用GATK进行变异检测时,最好是下载最新的版本,目前的版本是2.8.1(2014-02-25).下载网站:http://www.broadinstitute.org/gatk/downloa

多xml文件配置 在开发过程中我们经常会将每一张表(如:user表)的struts.xml文件分开,便于管理,故需要建立struts_user.xml文件管理请求等.那么需要用到inculde标签. 在原生的struts.xml文件里引入管理表的struts.xml文件(如:引入struts_user.xml文件):在原生文件中加入<include file="struts_user.xml"></include> 全局结果集 在开发中,多个action的结果集

Ajax 是一种在无需重新加载整个网页的情况下,能够更新部分网页的技术. 很久没有动过ajax了,趁此机会复习一下,写一个简单的例子 一.项目结构: 二.需要的jar包 三.具体代码: 1.web.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="

NGS又称为下一代测序技术,高通量测序技术 以高输出量和高解析度为主要特色,能一次并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列读取,在提供丰富的遗传学信息的同时,还可大大降低测序费用.缩短测序时间的测序技术. Sanger法测序(一代测序):是一种利用DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物的测序技术.每一次序列测定由一套四个单独的反应构成,每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP),并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP).由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团,使延长的

<!-- Struts2的xml文件配置 --><struts> <package name="default" namespace="/" extends="json-default" > <!-- 这里必须要继承json-default类 --> <action name="JsonAction" class="com.simpleton.demo.actio

背景: mitoMaker是一款线粒体/叶绿体组装的pipeline软件,可以从原始的下机数据开始,自动化的组装基因组,注释基因结构,最终生成genebank, fasta 等文件. 整个pipeline 可以分成6个主要步骤: 1)基于不同大小的kmer 值进行denovo 组装 2)查找对应的结构基因,并检测第一步组装的结果是否环化: 3) 从所有的组装结果中,挑选一个最佳的组装结果: 4)将最佳的组装结果作为参照,调用Mira 和 MITObim, 延长组装结果,并进行gap  close

基准数据集 深度学习中经常会使用一些基准数据集进行一些测试.其中 MNIST, Cifar 10, cifar100, Fashion-MNIST 数据集常常被人们拿来当作练手的数据集.为了方便,诸如 Keras.MXNet.Tensorflow 都封装了自己的基础数据集,如 MNIST.cifar 等.如果我们要在不同平台使用这些数据集,还需要了解那些框架是如何组织这些数据集的,需要花费一些不必要的时间学习它们的 API.为此,我们为何不创建属于自己的数据集呢?下面我仅仅使用了 Numpy 来