转录组的组装Stingtie和Cufflinks Posted: 十月 18, 2017  Under: Transcriptomics  By Kai  no Comments 首先这两款软件都是用于基于参考基因组的转录组组装,当然也可用于转录本的定量.前者于2016年的 protocol上发表的转录组流程HISAT, StringTie and Ballgown后被广泛使用,后者则是老牌的RNA分析软件了.在算法上来说Stringtie使用的是流神经网络算法,Cufflinks则是吝啬算法:

序列是指有序的队列,重点在"有序". 一.Python中序列的分类 Python中的序列主要以下几种类型: 3种基本序列类型(Basic Sequence Types):list.tuple.range 专门处理文本的附加序列类型(Text Sequence Types):str 专门处理二进制数据的附加序列类型(Binary Sequence Types): bytes.bytearray.memoryview 按照序列是否可被改变分类: 可变序列: list 不可变序列:tuple

一.文件的遍历 1.需求:对指定目录进行所有的内容的列出(包含子目录的内容)-文件的深度遍历 思想:递归的思想,在递归的时候要记住递归的层次. public class FileTest { public static void main(String[] args) { File dir =new File("e:\\java\\JavaSE基础视频"); listAll(dir,); } private static void listAll(File dir,int level)

[转]Python数据类型之“序列概述与基本序列类型(Basic Sequences)” 序列是指有序的队列,重点在"有序". 一.Python中序列的分类 Python中的序列主要以下几种类型: 3种基本序列类型(Basic Sequence Types):list.tuple.range 专门处理文本的附加序列类型(Text Sequence Types):str 专门处理二进制数据的附加序列类型(Binary Sequence Types): bytes.bytearray.me

题意:一开始给出一个序列\(1,2...n\),然后\(m\)次操作,每次把\([l,r]\)翻转并且拼接到序列的后面,求最后形成的序列 打个pushdown标记就好 #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstdio> #include<cstring> #include<cstdlib> #include<cmath> #include<string> #inc

A survey of best practices for RNA-seq data analysis RNA-seq数据分析指南 内容 前言 各位同学/老师,大家好,现在由我给大家讲讲我的文献阅读报告! A survey of best practices for RNA-seq data analysis ,我把它叫做RNA-seq数据分析指南.这篇文章是由佛罗里达大学等单位的研究人员在1月26日发表在Genome Biology上的,该期刊的影响因子有10.8分.这是这篇文章的通讯作者,

使用Tophat+cufflinks分析差异表达  2017-06-15 19:09:43     522     0     0 使用TopHat+Cufflinks的流程图 序列的比对是RNA分析流程中核心的一步.序列的比对,或者说是字符串的比对本身就是计算机科学中的一个经典问题,在生物信息学中更加频繁的出现.序列比对中的错配,插入.缺失可以识别出样本和基因组之间的多态性,甚至可以找出肿瘤样本中的gene fusion.而map到没有注释的基因可能是新的编码基因,或者是非编码RNA.同时RN

什么是RNA-Seq (RNA Sequencing) 2011-07-14 ~ ADMIN 随着ome为词尾的各种组学的出现,转录组学已经成为了人们了解生物信息的一个重要组成部分.人们使用了许多办法来掌握转录组的情况,主要分为两类,一类是基于杂交,一类是基于下一代测序技术(Next Generation Sequencing, NGS). 基于杂交的办法,主要是依靠印刷有荧光标记探针的基因芯片来实现.比如说基因组芯片,它高密度的集成了分辨率高达几bp~100bp的探针,通过与样品杂交荧光显色的

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

python有许多内置函数,列出表格如下 内置函数 abs() delattr() hash() memoryview() set() all() dict() help() min() setattr() any() dir() hex() next() slice() ascii() divmod() id() object() sorted() bin() enumerate() input() oct() staticmethod() bool() eval() int() open()

0x00 前言 Solidity(http://solidity.readthedocs.io/en/v0.4.24/) 是一种用与编写以太坊智能合约的高级语言,语法类似于 JavaScript. Solidity 编写的智能合约可被编译成为字节码在以太坊虚拟机上运行.Solidity 中的合约与面向对象编程语言中的类(Class)非常类似,在一个合约中同样可以声明:状态变量.函数.事件等.同时,一个合约可以调用/继承另外一个合约. 在 Solidity 中提供了 call.delegateca

一.各库功能说明 pdfminer----用于读取pdf文件的内容,python3安装pdfminer3k jieba----用于中文分词 wordcloud----用于生成词云 matplotlib----用于将词云可视化 这几个库的顺序也对应程序的顺序: 生使用pdfminer读取pdf文件的内容,然后使用jieba对内容进行中文分词,再然后使用wordcloud基于分词生成词云,最后使用matplotlib将词云可视化 二.程序源码 from urllib.request import u

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

相信很多人在做自动化测试的时候都会遇到一个问题,就是用例不能重复执行,比如名称不能重复,手机号码不能重复等等问题,或者在测试用例执行完后通过操作数据库把相关的数据删除: 那么怎么样让我们的测试用例能重复执行呢,这个时候我们就可以考虑引入Oracle序列自动增长功能了: 首先,在orac数据库创建序列:create sequence seq_newsIdincrement by 1start with 1maxvalue 999999999;得到序列的SQL语句select seq_newsid.

Python常用函数/方法记录 一. Python的random模块: 导入模块: import random 1. random()方法: 如上如可知该函数返回一个[0,1)(左闭右开)的一个随机的浮点数. 若要控制范围为[min,max)可采用 min+(max-min)*random.random()如下所示,返回20~30之间的随机浮点数: 2. choice(seq)方法: 该方法从序列seq中返回一个随机的元素: 3. randint(a,b)方法: 该方法随机随机生成a~b之间的整

1 内容总览 is == id 用法 代码块 同一代码块下的缓存机制 (字符串驻留机制) 不同代码块下的缓存机制 (小数据池) 总结 集合(了解) 深浅copy 2 具体内容 id is == # id 获取对象的内存地址,内存地址就相当于人的身份证号,唯一且不可变 # i = 100 # s = 'alex' # print(id(i)) #1892120688 # print(id(s)) #2707107640912 # == 比较的是两边的值是否相等 l1 = [1, 2, 3] l2

1. 概述: 我们在前面用了很多的装饰器这个工具的方法.这个位置要系统的讲一下装饰器. 1.2 为什么需要装饰器. 装饰器本质是一个Python函数,它可以让其他函数在不需要任何代码变动的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数对象.它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志.性能测试.事务处理.缓存.权限校验等场景.装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重要. 概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的函数或端详添加额外的功能. 2

目录 来源 一.简介 二.结果 基因组组装 重复序列和转座子 基因组特征和基因注释 绿豆的驯化 豆科基因组复制历史 基于转录组分析的豇豆属形成 绿豆育种基因组资源 三.讨论 四.方法 材料 组装 SNP/INDEL 分析和全基因组比对 遗传图谱构建 转座子(TE)检测和重复序列屏蔽 基因预测和注释 转录因子(TF)鉴定 非编码RNA鉴定 转录组组装和豇豆物种形成分析 抗病基因鉴定 全基因组复制分析 来源 Kang, Y., Kim, S., Kim, M. et al. Genome seque

HISAT2,StringTie,Ballgown处理转录组数据 本文总阅读量次2017-05-26 HISAT2,StringTie,Ballgown处理转录组数据思路如下: 数据质控 将RNA-seq的测序reads使用hisat2比对 samtools将sam文件转成bam,并且排序,为下游分析做准备 stringtie对每个样本进行转录本组装 stringtie 将所有样本的转录本进行合并 注意:此处的mergelist.txt是自己创建的 计算表达量并且为Ballgown包提供输入文件

StringTie是約翰·霍普金斯大學计算机生物中心开发的一款转录组组装软件,在组装转录本的完整度,精度和速度方面都较以往的cufflinks 有很大的提升,也是目前有参考基因组转录组主流的组装软件. 软件的下载 wget http://ccb.jhu.edu/software/stringtie/dl/stringtie-1.3.6.Linux_x86_64.tar.gz tar zxvf stringtie-1.3.6.Linux_x86_64.tar.gz StringTie 使用说明:新

转录组分析---Hisat2+StringTie+Ballgown使用 (2016-10-10 08:14:45) 转载▼ 标签: 生物信息学 转录组   1.Hisat2建立基因组索引: First, using the python scripts included in the HISAT2 package, extract splice-site and exon information from the gene annotation file:   $ extract_splice_