1. Velvet的安装 Velvet用于基因组的de novo组装,支持各种原始数据,包括Illumina的short reads和454的long reads. 首先下载velvet的安装包,直接使用make命令来编译,即可获得可执行主程序velveth和velvetg.安装如下: $ wget http://www.ebi.ac.uk/~zerbino/velvet/velvet_1.2.10.tgz $ tar zxf velvet_1.2.10.tgz $ cd velvet_1.2.

背景: 1.为什么要从头测序组装基因组? 基因组是不同表型的遗传基础:获得参考基因组是深入研究一个生物体全基因组的第一步也是必须的一步:从头测序组装能够对新的测序物种构建参考基因组: 2.为什么要研究全基因组? 确定基因组中缺失了什么:确定难以生化研究的基因和pathways:研究感兴趣的pathway通路中的每一个基因:研究基因组的非编码区域(introns内含子.promoters启动子.telomeres端粒等)的调控机理和结构特征:基因组提供了一个可以进行各种统计的大型数据库(provi

1. SAM格式说明 SAM代表Sequence Alignment/Map格式,是一种制表符分隔的文本格式,包含一个可选的头部分(header section,有人称之为“注释部分”),和一个比对部分(alignment section).如果包含头部分,那么头部分必须置于比对部分之前.头部分的行以@符号开头,而比对部分的行不以@符号开头.比对部分的每一行包含11个必选的字段,用于说明重要的比对信息,如比对位置(mapping position)等:另有可变数量的可选字段,用于存储其他信息(f

NCBI(National Center for Biotechnology Information,美国国家生物技术信息中心)除了维护GenBank核酸序列数据库外,还提供数据分析和检索资源.NCBI资源包括Entrez.Entrez编程组件.MyNCBI.PubMed.PudMed Central.PubReader.Gene.the NCBI Taxonomy Browser.BLAST.Pimer-Blast.COBALT.RefSeq.UniGene.HomoloGene.ProtES

以下是对Ensembl突变数据库中储存的数据的描述,对于Ensembl数据库中不同的物种,我们从各种来源(例如,dbSNP数据库)导入突变数据(SNP.CNV.等位基因频率.基因型等),导入的突变数据和等位基因经过质量控制过程来标记可疑数据. 我们将突变分成几个不同的类,并计算突变的预测结果,并且我们还创建了突变集以帮助人们从特定数据集中检索特定突变体组. 我们计算了人类每个突变在种群中的连锁不平衡. 突变数据类型 Ensembl突变数据库储存了从外部导入的数据以及就算得来的数据. 外部导入的数

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Trends in Neurosciences, no. 5 (2010): 220-229 Abstract 回合空间记忆均涉及海马体神经元回路中复杂联想的编码.这种记忆轨迹可以通过巩固过程从短期到长期稳定下来,这种巩固过程涉及睡眠和休息期间原始网络发放模式的“重新激活”.清醒经验能够被许多不同的大脑区域回放,但海马体的重要作用在“重新激活”过程的组织中.越来越多的证据表明,海马体中的尖波/波纹(SWR)事件可以协调记忆轨迹的重新激

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

转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4af3f0d20100fq5i.html 短序列组装(Sequence assembly)几乎是近年来next-generation sequencing最热门的话题.简单来说,就是把基因组长长的序列打断(shotgun sequencing),因为我们不知道基因组整条序列是如何排列(成一条链,最后成为一条染色体)组合(如何区分不同染色体)的,而我们又无法实现一次 把整条长序列完整测序(现在有单子测序可能是一个新的sunlig

生物信息学原理作业第四弹:DNA序列组装(非循环子图) 原理:生物信息学(孙啸) 大致思想: 1. 这个算法理解细节理解比较困难,建议看孙啸的生物信息学相关章节. 2. 算法要求所有序列覆盖整个目标DNA,并保证相邻片段有足够的覆盖连接(引自孙啸 生物信息学). 3. 最后推导出符合条件的序列构成的有向图没有回路,并有哈密顿路径. 4. 利用拓扑排序,得到顶点的有序排列. 5. 组装. 贴上Python代码,发现问题我会及时更正. 转载请保留出处! 简单DNA序列组装(非循环子图) # -*-

生物信息学原理作业第四弹:DNA序列组装(贪婪算法) 原理:生物信息学(孙啸) 大致思想: 1. 找到权值最大的边: 2. 除去以最大权值边的起始顶点为起始顶点的边: 3. 除去以最大权值边为终点为终点的边: 4. 重复上述步骤,得到所有符合条件的边: 5. 拼接得到的边: 6. 加入孤立点(如果有). 附上Python代码,如果有问题我会及时更正(确实不太熟算法) DNA序列组装(贪婪算法) 转载请保留出处! # -*- coding: utf-8 -*- """ Crea

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

单分子测序reads(PB)的混合纠错和denovo组装 我们广泛使用的PBcR的原始文章就是这一篇 原文链接:Hybrid error correction and de novo assembly of single-molecule sequencing reads 简介:PBcR里面有一种自纠算法(PacBioToCA),纠错的核心本质就是多重序列比对,为了加快比对速度使用了MHAP算法(MinHash).三代的错误分布不是完全随机的,不要以为错误是均匀分布的!!! 摘要: PB技术可以

Assembling large genomes with single-molecule sequencing and locality-sensitive hashing 好好读读,算法系列的好文章! Assembling large genomes with single-molecule sequencing and locality-sensitive hashing - NATURE BIOTECHNOLOGY marbl/MHAP  - Github MinHash Alignme

主页:github: PacificBiosciences/FALCON 简介 Falcon是一组通过快速比对长reads,从而来consensus和组装的工具. Falcon工具包是一组简单的代码集合,我使用它们来研究单倍体和二倍体基因组的高效组装算法. 为了提高计算速度,它有一些后台代码是使用C来实现的,为了方便一些简单的前端是用Python编写的. Falcon不是一个傻瓜的组装工具(除了很小的基因组),为了得到最好的结果,你可能需要了解各种分布式计算系统和一些基本的基因组组装理论.FAQ

SOAPdenovo是一个新颖的适用于组装短reads的方法,能组装出类似人类基因组大小的de novo草图. 该软件特地设计用来组装Illumina GA short reads,新的版本减少了在图创建时的内存消耗,解决了contig组装时的重复区域的问题,增加了scaffold组装时的覆盖度和长度,改进了gap closing,更加适用于大型基因组组装. (SOAPdenovo是为了组装大型植物和动物基因组而设计的,同样也适用于组装细菌和真菌,组装大型基因组大小如人类时,可能需要150G内存

  ReactiveX序列——RxSwift Swift是苹果公司新推出的一门现代化的编程语言,并且将其开源出来了,Swift具有很多的优点,这也使得这门语言推出的短时间引起了很大反应的原因,在最近的2016年3月的编程语言排行榜处于第14位,甚至超过了OC(15位).可见Swift的在开发者心中的地位. RxSwift的观察者对象(Observable) 在RxSwift中,可以有多种创建Observable对象的方法,主要有以下几种: asObservable create deferred

<form id="DailyFinancial" > @*class="form-inline"*@ <div class="form-group"> <label for="FinancialType">记账类型</label> <select class="form-control" id="FinancialType" nam

转录本组装软件StringTie的使用说明 StringTie 转录本组装软件StringTie的使用说明 转录组分析流程 HISTA + StringTie 组合.其Protocol 发表在Nature Protocol 上“Transcript-level expression analysis of RNA-seq experiments with HISAT, StringTie and Ballgown” 其中StringTie 在组装转录本的完整度,精度和速度方面都较以往的cuffl

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:

视频  https://www.bilibili.com/video/av7973580?from=search&seid=16993146754254492690 教材 Molecular biology of the gene 7th edition  J.D. Watson et. al DNA的复制,染色体组装 一.Replication Enzymes 复制酶 1.酶结构: 手状结构.thumb不动,而finger动. 手掌:①聚合作用. β折叠片层 2个二价金属离子(Mg2+orMn

对于植物等真核生物基因组来说,重复序列, 多倍体,高杂合度等特征在利用二代数据进行组装的时候都会有很大的问题: 利用二代数据组装出来的基因组,大多达不到完成图的水准,通常只是覆盖到编码蛋白的基因区域,还是会有很多的区域覆盖不到,而这些区域正是发挥调控功能的非编码基因区域,近年来,非编码功能的研究越来越多,如果拼接出来的基因组上缺少这部分序列,无法进行后续的研究: 而且由于测序读长的限制和拼接算法的原因,对于重复序列,GC异常区域,会存在组装错误,甚至组装不出来: 三代测序,其长读长和无GC偏好性