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

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]

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 ./

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

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

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

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

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

高通量测序数据下机后的原始fastq文件,包含4行,其中一行为质量值,另外一行则为对应序列,我们都了解高通量的数据处理首先要进行质量控制,这些过程包括去接头.过滤低质量reads.去除低质量的3'和5'端,去除N较多的reads等,而针对高通量测序数据的质控软件也有很多,在这里给大家介绍一款"老牌子"的质控工具fastx_toolkit,它是一个软件包,包含了多个质控命令,下面我们就逐个讲解其参数及使用: 1. fastq_quality_converter [-h] [-a] [-n

chip-seq 流程图 书籍资料 工具 UCSU 安装 使用 原理 手册 Swiss在线分析工具 短序列比对工具 BWA 流程 格式处理 序列比对 peak-calling motif 可视化 输出文档 上下游分析 chip-seq 流程图 [怪毛匠子] [独家整理-怪毛匠子] 书籍资料 生物信息学 许忠能 生物信息学——计算的视角 李岭 译 工具 UCSU http://genome.ucsc.edu 安装 获得源文件 http://liulab.dfci.harvard.edu/MACS/

一开始拿到三代测序的下机数据时,蒙了,readme ?三代测序的下机数据都有哪些,以及他们具体的格式是怎么样的(以sequel 平台为主). 测序过程 SMRTbell A adapter通用接头,两端的接头可以一样也可以不一样    B barcode(客户自己设计)    I insert 插入片段,即我们测序的目的片段    由于SMRTbell是环状的,测序过程是边合成边测序,因此可以沿着新链合成的方向不停地读取序列,读取一圈又一圈,直到聚合酶累趴下了… 测序结果 根据SMRTbell的

转载:http://www.cnblogs.com/jinhh/p/8328818.html 三代测序的下机数据都有哪些,以及他们具体的格式是怎么样的(以sequel 平台为主). 测序过程 SMRTbell A adapter通用接头,两端的接头可以一样也可以不一样    B barcode(客户自己设计)    I insert 插入片段,即我们测序的目的片段    由于SMRTbell是环状的,测序过程是边合成边测序,因此可以沿着新链合成的方向不停地读取序列,读取一圈又一圈,直到聚合酶累趴

主流工具: FastQC fqcheck readfq 拿到测序数据的第一步就是做质量控制 fqcheck之后得到的结果: 它会统计每条reads,按read 1-100位点计算每个位置的ACGTN含量,以及0-41质量值的个数 最终会得到整体的错误率,GC,Q20,Q30 the default quality , sequences, total , average length:100.00 Standard deviations at 0.25: total 0.00%, per bas

1. 对原始下机fastq文件进行过滤和比对(mapping) 对于Illumina下机数据推荐使用bwa进行mapping. Bwa比对步骤大致如下: (1)对参考基因组构建索引: 例子:bwa index -a bwtsw hg19.fa.最后生成文件:hg19.fa.amb.hg19.fa.ann.hg19.fa.bwt.hg19.fa.pac和hg19.fa.sa. 构建索引时需要注意的问题:bwa构建索引有两种算法,两种算法都是基于BWT的,这两种算法通过参数-a is 和-a bwt

测序数据中经常会接触到fastq格式的文件,比如说拿到fastq格式的原始数据后希望查看测序碱基的质量并去除低质量碱基.一般而言大家都是用现有的工具,比如说fastqc这个Java写的小程序,确实很好用,运行速度快,检查的项目也多.有时候我们也需要对这些数据进行个性化的分析,那么这个时候这些小工具就不能胜任了,需要我们自己写程序(脚本)来处理.本人目前才疏学浅,因此只有一下三种方案: 1.完全自己写脚本,读取每一行,手动解析,然后实现个性化分析.(显然这个比较慢,相当于重造了一个转速很慢的轮子)

SRA - NCBI example - NCBI 要发文章了,审稿时编辑肯定会要求你上传NGS测序数据. 一般数据都是放在集群,不可能放在个人电脑上,因为有的数据大的吓人(几个T). 所以我们就建一个文件夹,然后把所有需要的fastq文件链接到这个文件夹就行了(copy太慢,也太占空间). 接下来,如何NCBI账号申请好了,那就可以直接上传了,用aspera来上传. 命令如下: ~/.aspera/connect/bin/ascp -i ~/download/aspera.openssh -Q

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