seqtk 的 GitHub 官网 https://github.com/lh3/seqtk 安装 git clone https://github.com/lh3/seqtk.git cd seqtk make The only library dependency is zlib.

今天运行tophat2的时候看到下面这条记录: [2016-02-27 11:40:03] Checking for reference FASTA file Warning: Could not find FASTA file /home/pub/database/Human/hg19/bowtie2_db/hg19.fa.fa [2016-02-27 11:40:03] Reconstituting reference FASTA file from Bowtie index Executi

samtools faidx 能够对fasta 序列建立一个后缀为.fai 的文件,根据这个.fai 文件和原始的fastsa文件, 能够快速的提取任意区域的序列 用法: samtools faidx input.fa 该命令对输入的fasta序列有一定要求:对于每条序列,除了最后一行外, 其他行的长度必须相同, >one ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCAT GCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC ATGCAT >two another chro

一.BED 文件格式 BED 文件格式提供了一种灵活的方式来定义的数据行,以用来描述注释的信息.BED行有3个必须的列和9个额外可选的列. 每行的数据格式要求一致. 必须包含的3列: 1.chrom, 染色体名字(e.g. chr3, chrY) 2.chromStart, 目标区段在染色体起始位置,染色体第一个碱基的位置是0 3.chromEnd, 目标区段在染色体结束位置,染色体的末端位置没有包含到显示信息里面.例如,首先得100个碱基的染色体定义为chromStart =0 . chrom

最近php7的消息铺天盖地, 忍不住想尝试下.星期天看了下语法, 写个小脚本练下手: 这个脚本读取fasta 文件, 输出序列的长度和GC含量: <?php $fasta = "test.fasta"; $meta = array(); $meta = parse_fasta($fasta); write_res($meta); function parse_fasta($fasta) { $meta = array(); $file_handle = fopen($fasta,

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/

常规方法 #! usr/bin/perl -w use strict; my $input=shift; my %hash; open IN,"<$input"; $/=">"; while(<IN>){ chomp; $hash{$_}=1; } foreach my $key(keys %hash){ print ">$key"; } close IN; Bioseq模块方法 #!/usr/bin/perl us

注:这些工具的应用都是受限的,有些本来就是只能用于预测动物,在使用之前务必用ground truth数据来测试一些.我想预测某一个植物的转录本,所以可以拿已经注释得比较好的拟南芥来测试一下.(测试的结果还是比较惊人的) CPC (熟悉的名字,原来是北京大学的高歌.魏丽萍开发的) 搜文章时才发现2017年已经出了CPC2了 CPC可在线使用a Support Vector Machine-based classifier, named Coding Potential Calculator (CP

基本概念 Biostrings包很重要的3个功能是进行Pairwise sequence alignment 和Multiple sequence alignment及 Pattern finding in a sequence 序列比对一般有2个过程: 1)构建计分矩阵公式(the scoring matrix formulation) 2)比对(alignment itself) global alignment methods (全局比对):align every  residue in

1)知识简介--------------------------------------------------------1.1)测序质量值 首先在了解fastq,fasta之前,了解一下什么是质量值.phred软件在对reads进行base calling的时候会给出每一个碱基的质量值,这个质量值的计算与测序预期错误率相关(estimated probability of error): Phred Quality Score     Probability of incorrect bas

文件排序 seq: 产生一系列的数字; man seq查看其具体使用.我们这使用seq产生下游分析所用到的输入文件. # 产生从1到10的数,步长为1 $ seq 1 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 # 产生从1到10的数,步长为1,用空格分割 $ seq -s ' ' 1 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 # 产生从1到10的数,步长为2 # 如果有3个数,中间的数为步长,最后一个始终为最大值 $ seq -s ' ' 1 2 10 1 3 5 7 9 $ cat

http://blog.sina.com.cn/s/blog_670445240102uxwy.html 一 COG简介 COG,即Clusters of Orthologous Groups of proteins.构成每个COG的蛋白都是被假定为来自于一个祖先蛋白,并且因此或者是orthologs或者是paralogs.Orthologs是指来自于不同物种的由垂直家系(物种形成)进化而来的蛋白,并且典型的保留与原始蛋白有相同的功能.Paralogs是那些在一定物种中的来源于基因复制的蛋白,可

不定期更新.......... 1,fetch_seq.py https://github.com/freemao/AHRD/blob/master/fetch_seq.py 提取出你想要得染色体的某个部位的碱基.1-based python fetch_seq.py -h 查看帮助 2,split_fa.py https://github.com/freemao/AHRD/blob/master/split_fa.py 将一个大的fasta文件分割成小的. python split_fa.py

Blast,全称Basic Local Alignment Search Tool,即"基于局部比对算法的搜索工具",由Altschul等人于1990年发布.Blast能够实现比较两端核酸或者蛋白序列之间的同源性的功能,它能够快速的找到两段序列之间的同源序列并对比对区域进行打分以确定同源性的高低. Blast的运行方式是先用目标序列建数据库(这种数据库称为database,里面的每一条序列称为subject),然后用待查序列(query)在database中搜索,每一条query与da

1.解析路径获取文件名和目录名. 获取文件名      #awk解法:用“/”做分隔符,然后打印出最后的那一部分. resFile=`echo /tmp/csdn/zhengyi/test/adb.log | awk -F "/" '{print $NF}'` #官方解法(basename):Bash Shell本身提供了basename命令,可以直接获取路径名最后的文件名. resFile=`basename /tmp/csdn/zhengyi/test/adb.log`     获

samtools faidx 能够对fasta 序列建立一个后缀为.fai 的文件,根据这个.fai 文件和原始的fastsa文件, 能够快速的提取任意区域的序列 用法: samtools faidx input.fa 该命令对输入的fasta序列有一定要求:对于每条序列,除了最后一行外, 其他行的长度必须相同, >one ATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGCAT GCATGCATGCATGCATGCATGCATGCATGC ATGCAT >two another chro

做生物的想发文章怎么办?转录调控来解析(huyou)! 最简单的情形: 1. 我在研究一个非常重要的基因A,功能已经做得差不多了,现在想深挖,第一步就是想知道哪个转录因子调控这个基因A: 2. 我发现了一个新颖的转录因子B,非常想知道这个TF到底在调控哪个基因. 研究方法不过几种: 1. RNA-seq分析差异基因,间接推测调控的转录因子. 2. 基于大量的ChIP-seq公共数据挖掘,用TF的抗体抓TF,同时抓下来TF结合的DNA,提取DNA,测序,就知道TF结合了哪些DNA,推测DNA附近的

NCBI淘汰序列GI - 使用Accession.Version代替! 截至2016年9月,被称为“GI”的整数序列标识符将不再包括在NCBI支持的序列记录的GenBank,GenPept和FASTA格式中.FASTA标题将进一步简化,以便仅报告国际序列数据库协作(INSDC)和NCBI参考序列(RefSeq)项目管理的登录的序列登录号和记录标题. 当NCBI进行此转换时,我们鼓励具有依赖于GI的工作流的任何用户开始计划使用accession.version标识符.2016年9月之后,任何完全依

RNAcentral 是EBI 开发的一个非编码RNA的数据库. 网址如下: http://rnacentral.org/ RNAcentral 整合了包括 Ensembl, GENCODE,Greengenes, HGNC, LNCipedia, lncRNAdb, miRbase, NONCODE,RDP, RefSeq, Rfam, SILVA 在内的多个数据库,完整的数据库列表见如下链接:http://rnacentral.org/expert-databases.对于每一条非编码RNA

目前有很多的数据库都存储了蛋白序列,比如NCBI Refseq, protein, swissprot 等,在各个数据库之间,或者是在某个数据库中,蛋白序列有大量冗余:为了方便使用,ncbi 构建了nr 库, 全称是 RefSeq non-redundant proteins: Non-redundant protein sequences from GenPept,  Swissprot, PIR, PDF, PDB, and NCBI RefSeq 完整的nr 数据库的蛋白序列和预先构建好的

1) perl 模块的创建 perl 模块的后缀名为.pm, 其中的内容和一般的perl脚本相同, perl模块中通常放置可重用的函数以及变量, 比如创建一个fasta.pm,里面包含一个统计fasta序列中gc碱基个数的方法: #/usr/bin/perl package fasta; use warnings; use strict; sub run { my $seq = shift; return $seq =~ tr /GCgc/GCgc/; } ; 然后写一个脚本检测一下该模块是否起