通用过滤 Vcftools(http://vcftools.sourceforge.net) 对vcf文件进行过滤 第一步:过滤最低质量低于30,次等位基因深度(minor allele count)不少于3 1 vcftools --gzvcf raw.vcf.gz --max-missing 0.5 --mac 3 --minQ 30 --recode --recode-INFO-all --out raw.g5mac3 2 3 ## 4 --gzvcf 压缩的vcf文件: 5 --max-

最近有需求,对WGS测序获得SNP信息进行筛减,可问题是测序个体少,call rate,maf,hwe,等条件过滤后,snp数量还是千万级别,所以后面利用plink工具根据LD信息来滤除大量SNP标记. 工具版本:PLINK v1.90b4.6 64-bit (15 Aug 2017) 一.格式转换 首先将准备好的vcf文件转换下格式,map和ped格式: 1 plink --allow-extra-chr --recode --chr-set 18 --vcf test.gz --out s_

本文转载于https://www.jianshu.com/p/e6d5dd774c6e SNP位点过滤 SNP过滤有两种情况,一种是仅根据位点质量信息(测序深度,回帖质量等)对SNP进行粗过滤.如果使用GATK对重测序结果进行SNP calling,那么可以考虑下面的标准 QD< 2.0 || FS> 60.0 || MQ< 40.0 || MQRankSum <−12.5 || ReadPosRankSum <−8.0 QUAL<30.0||QD<2.0||FS

VCFtools用来处理VCF文档. 筛选特定突变 比较文件 总结突变 转化文件格式 验证并合并文件 取突变交集和差集 Get basic file statistics input可以为VCF或BCF格式(--vcf --gvcf or --bcf). vcftools --vcf test.vcf less test.vcf | vcftools --vcf - Applying a filter 可以把筛选的突变写入一个新文件.--recode 表示输出筛选的内容,--recode-INF

目录 前言 四个SNP集 hapmapSNPs tagSNPs fixedSNPs barcodeSNPs hapmapSNPs的指标统计 tagSNPs的群体结构验证 tagSNPs的遗传多样性 tagSNPs用于GS fixedSNPs验证 barcodeSNPs指纹图谱 barcodeIndel SR4R数据库 前言 王向峰老师2020年发表在<Genomics Proteomics Bioinformatics>(IF=6.597)上的文章.对于做数据分析的人来说,如何挖掘公共数据,如

现在GWAS已经属于比较古老的技术了,主要是碰到严重的瓶颈了,单纯的snp与表现的关联已经不够,需要具体的生物学解释,这些snp是如何具体导致疾病的发生的. 而且,大多数病找到的都不是个别显著的snp,大多数都找到了很多的snp,而且snp都落在非编码区了,这就导致对这些snp的解读非常的困难. 目前,已经有非常傻瓜式的GWAS pipeline了,比如:A tutorial on conducting genome‐wide association studies: Quality contr

tructure是与PCA.进化树相似的方法,就是利用分子标记的基因型信息对一组样本进行分类,分子标记可以是SNP.indel.SSR.相比于PCA,进化树,群体结构分析可明确各个群之间是否存在交流及交流程度 1 软件安装 conda install -c bioconda admixture admixture **** ADMIXTURE Version 1.3.0 **** **** Copyright 2008-2015 **** **** David Alexander, Suyash

有时候我们想画出所有SNP的LD关系图,则需要在命令行添加“-skipcheck”命令行,如下所示: java -jar Haploview.jar -skipcheck -n -pedfile 800kb1.ped -info 800kb1.info -png -out 800kb 这样就不需要经过haploview的过滤标准了. 如果只想过滤某个标准,则可参看下来参数 -skipcheck Skip all the genotype data quality checks and uses

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

tcpdump tcp -i eth1 -t -s 0 -c 100 and dst port ! 22 and src net 192.168.1.0/24 -w ./target.cap (1)tcp: ip icmp arp rarp 和 tcp.udp.icmp这些选项等都要放到第一个参数的位置,用来过滤数据报的类型 (2)-i eth1 : 只抓经过接口eth1的包 (3)-t : 不显示时间戳 (4)-s 0 : 抓取数据包时默认抓取长度为68字节.加上-S 0 后可以抓到完整的数据

1,Fastq数据质控 2,Fastq转化成bam,包含头文件 bwa aln ref.fa test_1.fq > test_1.sai bwa aln ref.fa test_2.fq > test_2.sai bwa sampe ref.fa -r "@RG\tID:<ID>\tLB:<LIBRARY_NAME>\tSM:<SAMPLE_NAME>\tPL:ILLUMINA" test_1.sai test_2.sai test_1

两个软件的作用:1.samtools mpileup 主要是用于收集BAM文件中的信息,这个位点上有多少条read匹配,匹配read的碱基是什么,并将这些信息存储在BCF文件中.2.bcftools 是真正进行calling的软件.其也可以用来BCF和VCF格式的转换. 常见流程: #index REF $samtools faidx GCF.fa $bowtie2-build ./GCF.fa ./index/GCF #生成bam比对文件 $bowtie2 -x ./index/GCF rea

The C++ executable module examples This page provides usage examples for the executable module. Extended documentation for all of the options can be found on the manual page. Running the program Getting basic file statistics Applying a filter Writing

WGS和WES测序和分析会产生大量的variant数据. 显然直接分析全部的variant是非常不靠谱的. 做疾病的话,有一些常用的过滤套路. variant作用于基因表达主要分两大类: 1. coding,可以直接影响RNA的形成,以及后面蛋白的折叠组装: 2. non-coding,现在最流行的就是enhancer这个媒介,已经有比较好的结果了. 过滤的必要性 首先GWAS已经做了,要理解GWAS产生了哪些结果,GWAS的局限性在哪? Our previous meta-analysis o

目录 需求 示例文件 代码实现 补充说明 需求 客户的一个简单需求: 我有一批功能基因位点,想从重测序的群体材料中找到这些位点,如何批量快速获得? 示例文件 gene.txt test.vcf 代码实现 run.sh cat $1 |while read gene chr from to do #echo $chr $from $to if echo $2 |grep -q '.*.vcf.gz$';then vcftools --gzvcf $2 --chr $chr --from-bp $f

GATK4.0 和之前的版本相比还是有较大的不同,更加趋于流程化. 软件安装 1 wget https://github.com/broadinstitute/gatk/releases/download/4.1.5.0/gatk-4.1.5.0.zip 2 unzip gatk-4.1.5.0.zip GATK 简单说明 1 ## 帮助信息 2 gat --help 3 4 ## 列出所有的工具 5 gatk --list 6 7 ## 工具的说明,比如以VariantAnnotator 为例

因为最近有一项工作是比较填充准确性的,中间有用到vcftools比较两个vcf文件. 使用命令也很简单: 1 vcftools --vcf file1.snp.vcf --diff file2.snp.vcf --diff-site --out Diff.site 运行结束会生成一个名为Diff.site.diff.sites_in_files的文件: pso1,ref1和alt1代表file1.snp.vcf文件中位点信息,IN_FILE列代表含有当前snp位置信息的文件,1代表file1.s

Get-Content -Path E:\test11\data.txt | Sort-Object | Get-Unique 源文件: AA0001 2014-06-30 15:27:13.073 AA0001 2014-06-30 15:27:13.073 AA0001 2014-06-30 15:27:13.073 AA0002 2014-06-30 15:27:30.607 AA0002 2014-06-30 15:28:00.467 AA0003 2014-06-30 15:28:20

在项目常常要和数据表格打交道. 现在BS的通常做法都是前端用一个js的Grid控件, 然后通过ajax的方式从后台加载数据, 然后将数据和Grid绑定. 数据往往不是一页可以显示完的, 所以要加分页:然后就是根据关键字段做排序, 做筛选过滤. 作为后端人员, 要考虑的是如何优雅的实现分页.排序.筛选的功能. 本文先谈谈筛选. 因为分页.排序.筛选这3个动作, 一定是先处理筛选的——筛选后的结果再去排序, 然后再做分页 , 才有意义. 筛选首先要考虑如下两个问题: 1) 字段类型 2) 比较方式

java.io使用了适配器模式装饰模式等设计模式来解决字符流的套接和输入输出问题. 字节流只能一次处理一个字节,为了更方便的操作数据,便加入了套接流. 问题引入:缓冲流为什么比普通的文件字节流效率高? 不带缓冲的操作,每读一个字节就要写入一个字节. 由于涉及磁盘的IO操作相比内存的操作要慢很多,所以不带缓冲的流效率很低. 带缓冲的流,可以一次读很多字节,但不向磁盘中写入,只是先放到内存里. 等凑够了缓冲区大小的时候一次性写入磁盘,这种方式可以减少磁盘操作次数,速度就会提高很多! 这就是两者的区别