library(ConsensusClusterPlus)library(factoextra)library(cluster)library(NbClust)# 读入数据data = read.table("T_405_ex.txt",header = T, row.names = 1)b = matrix(data, nrow = 1, ncol = 1)new<-as.matrix(t(data))is.matrix(new) #标准化 my_data <- na.o

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

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 ./

RNAseq测序reads定位 发表评论 3,210 A+ 所属分类:Transcriptomics   收  藏 获得RNA-seq的原始数据后,首先需要将所有测序读段通过序列映射(mapping)定位到参考基因组上,这是所有后续处理和分析的基础.在读段定位之前,有时还需要根据测序数据情况对其做某些基本的预处理. 例如,过滤掉测序质量较差的读段,对miRNA测序读段数据去除接头序列等. 高通量测序的海量数据对计算机算法的运行时间提出了很高的要求.针对诸如Illumina/Solexa等测序平台

二代测序原理: 1.DNA待测文库构建. 超声波把DNA打断成小片段,一般200--500bp,两端加上不同的接头2.Flowcell.一个flowcell,8个channel,很多接头3.桥式PCR扩增.每个DNA片段将在各自位置集中成束,每一束含有单个DNA模板的很多拷贝,目的:将碱基的信号强度放大,达到测序所需的信号要求.4.测序.边合成边测序.反应所需材料,dNTP的3’端特殊处理,不能继续反应,因此每次只能添加一个碱基,另外每个碱基有一种颜色.dNTP添加到链上后,所有未使用游离dNT

可变剪接(alternative splicing),在真核生物中是一种非常基本的生物学事件.即基因转录后,先产生初始RNA或称作RNA前体,然后再通过可变剪接方式,选择性的把不同的外显子进行重连,从而产生不同的剪接异构体(isoform).这种方式,使得一个基因可产生多个不同的转录本,这些转录本分别在细胞/个体分化发育的不同阶段,在不同的组织中有各自特异的表达和功能,从而极大地丰富了编码RNA和非编码RNA种类和数量,进而增加了转录组和蛋白质组的复杂性. 可变剪接主要有以下五种常见的形式: 1

细胞状态转换轨迹构建示意图(Trapnell et al. Nature Biotechnology, 2014) 在各种生物系统中,细胞都会展现出一系列的不同状态(如基因表达的动态变化等),这些状态(state)之间会按照一定的时间顺序转换.最典型的比如细胞的分化过程,从不成熟的细胞逐渐分化为成熟细胞.此外,细胞在受到外界刺激或扰动时,细胞内基因的表达也可能发生一系列的变化,从而呈现出一系列状态的转换. 这些特别提一下,细胞状态(cell state)和细胞亚型(cell subtype)是两

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]

sra文件转换为fastq格式 1 fastq-dump -h --split-3 也就是说如果SRA文件中只有一个文件,那么这个参数就会被忽略.如果原文件中有两个文件,那么它就会把成对的文件按*_1.fastq,*_2.fastq这样分开.如果还出现了第三个文件,就意味着这个文件本身是未成配对的部分.可能是当初提交的时候因为事先过滤过了一下,所以有一部分数据被删除了.   --gzip 输出文件压缩成gzip格式(通常gzip仅用来压缩单个文件.多个文件的压缩归档通常是首先将这些文件合并成一个

sra文件转换为fastq格式 fastq-dump -h --split-3 也就是说如果SRA文件中只有一个文件,那么这个参数就会被忽略.如果原文件中有两个文件,那么它就会把成对的文件按*_1.fastq,*_2.fastq这样分开.如果还出现了第三个文件,就意味着这个文件本身是未成配对的部分.可能是当初提交的时候因为事先过滤过了一下,所以有一部分数据被删除了.   --gzip 输出文件压缩成gzip格式(通常gzip仅用来压缩单个文件.多个文件的压缩归档通常是首先将这些文件合并成一个ta

大型图像数据聚类匹配:ICCV2019论文解析 Jointly Aligning Millions of Images with Deep Penalised Reconstruction Congealing 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Annunziata_Jointly_Aligning_Millions_of_Images_With_Deep_Penalised_Reconstruction_Co

做数据比较的时候,由于同一个样本测序数据量不一致,需要抽取数据,控制数据量基本一致. 自己写脚本速度较慢,后面发现一个不错的工具:seqtk 原始数据抽取 如果只控制原始数据量一致,过滤低质量数据后直接使用seqtk (Version: 1.3-r106) 的子模块seq, 配合参数 -s 设定随机种子,默认11: 配合参数 -f 设定抽取数据量比例. 例如: 1 seqtk seq -s 11 -f 0.6805888 $dir/CNR01/WGS.read1.fq.gz |gzip >new

利用聚类分析,我们可以很容易地看清数据集中样本的分布情况.以往介绍聚类分析的文章中通常只介绍如何处理连续型变量,这些文字并没有过多地介绍如何处理混合型数据(如同时包含连续型变量.名义型变量和顺序型变量的数据).本文将利用 Gower 距离.PAM(partitioning around medoids)算法和轮廓系数来介绍如何对混合型数据做聚类分析. -------------------------------------------------------------------------

主要步骤 ggplot2 数据处理成矩阵形式,给行名列名 hclust聚类,改变矩阵行列顺序为聚类后的顺序 melt数据,处理成ggplot2能够直接处理的数据结构,并加上列名 ggplot_tile进行画图 gplots 数据处理成矩阵形式,给行名列名 调制颜色并用heatmap.2画热图(heatmap.2函数内部用hclustfun 进行聚类) R语言代码 library(ggplot2) library(data.table) CN_DT <- fread("/home/ywlia

主要步骤 pheatmap 数据处理成矩阵形式,给行名列名 用pheatmap画热图(pheatmap函数内部用hclustfun 进行聚类) ggplot2 数据处理成矩阵形式,给行名列名 hclust聚类,改变矩阵行列顺序为聚类后的顺序 melt数据,处理成ggplot2能够直接处理的数据结构,并加上列名 ggplot_tile进行画图 gplots 数据处理成矩阵形式,给行名列名 调制颜色并用heatmap.2画热图(heatmap.2函数内部用hclustfun 进行聚类) R语言代码

深入浅出K-Means算法 摘要: 在数据挖掘中,K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出现了我们的K-Means算法 算法概要 这个算法其实很简单,如下图所示: 从上图中,我们可以看到,A,B,C,D,E是五个在图中点.而灰色的点是我

tsne 数据不做预处理: # coding: utf-8 import collections import numpy as np import os import pickle from sklearn.neighbors import NearestNeighbors import numpy as np from sklearn.manifold import TSNE # ....... X = X+black_verify+white_verify+unknown_verify+b

摘要:如果不设置任何过滤标准的话,SOAPsnp会call出更多的SNVs:AtlasSNP2算法比较严格,因此call出来的SNVs数量是最少的,GATK 和 SAMtools call出来的数量位于SOAPsnp 和 Atlas-SNP2之间:四种calling算法的整体一致性是很低的,尤其在non-dbSNPs数据库中:GATK 和 Atlas-SNP2有较高的阳性call率和灵敏性,GATK call出来的SNVs数量比较多. 1.dbSNP数据库和non-dbSNPs在用四种不同软件c

目录 1.Conda连接不上镜像源问题 2. aspera不能再独立使用 3.使用prefetch搭配aspera 4. prefetch下载方法 记录下下载过程,为自己和后人避坑. 1.Conda连接不上镜像源问题 首先是anaconda安装软件或创建环境时遇到的问题.即使换完清华源和其他镜像源以后依旧报错. CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://mirrors.tuna.tsi 尝试了很多方法:换源,删除.co

推荐关注微信公众号:AIPuFuBio,和使用免费生物信息学资源和工具AIPuFu:http://www.aipufu.com. [Circular RNA的产生机制] Circular RNA,缩写为circRNA,中文名为环状RNA,属于非编码RNA,是近年的一个重要研究热点. CircRNA主要是通过backsplicing的方式产生,明显不同于线性RNA(linear RNA)经典的5′–3′的模式.因此,circRNA不含有线性RNA的经典结构,如5′端加帽,3′端有poly A尾巴等

RNA-seq 测序可以用于融合基因的发现,在过去的十几年里,RNA-seq 测序数据不断增加,发现的融合基因的数据也不断增加: FusionCancer 是一个人类癌症相关的融合基因的数据库,利用NCBI SRA数据库中的RNA-seq 数据,采用tophat-fusion, soap-fusion, fusionmap, chimerascan 4款预测融合基因的软件进行预测: 网址如下: http://donglab.ecnu.edu.cn/databases/FusionCancer/