你能给别人讲清楚这个概念吗? 二代测序中,每测一个碱基会给出一个相应的质量值,这个质量值是衡量测序准确度的.碱基的质量值13,错误率为5%,20的错误率为1%,30的错误率为0.1%.行业中Q20与Q30则表示质量值≧20或30的碱基所占百分比.例如一共测了1G的数据量,其中有0.9G的碱基质量值大于或等于20,那么Q20则为90%.         Q20值是指的测序过程碱基识别(Base Calling)过程中,对所识别的碱基给出的错误概率.         质量值是Q20,则错误识别的概率

文章转载于 Original 2017-07-06 Jolvii 生信百科 介绍一下如何理解 FastQC 各模块的结果 FastQC 的使用 FastQC的安装介绍请看这里.FastQC 支持 fastq.gzip 压缩的 fastq.SAM.BAM 等格式,在不指定文件类型的情况下,FastQC 会根据文件的名字来推测文件的类型: 以 .sam 或者 .bam 结尾的文件会被当作 SAM/BAM 文件来打开,并统计 mapped 和 unmapped reads 在内的所有 reads:其它

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

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 ./

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

二代测序的分析过程中,经常需要统计原始下机数据的数据量,看数据量是否符合要求:另外还需要统计q20,q30,GC含量等反应测序质量的指标: 在kseq.h 的基础上稍加改造,就可以实现从fastq 文件中统计这些指标的功能,而且速度非常的快 #include <zlib.h> #include <stdio.h> #include <string.h> #include "kseq.h" // STEP 1: declare the type of

RNAseq测序reads定位 发表评论 3,210 A+ 所属分类:Transcriptomics   收  藏 获得RNA-seq的原始数据后,首先需要将所有测序读段通过序列映射(mapping)定位到参考基因组上,这是所有后续处理和分析的基础.在读段定位之前,有时还需要根据测序数据情况对其做某些基本的预处理. 例如,过滤掉测序质量较差的读段,对miRNA测序读段数据去除接头序列等. 高通量测序的海量数据对计算机算法的运行时间提出了很高的要求.针对诸如Illumina/Solexa等测序平台

横坐标代表每个每个碱基的位置,反映了读长信息,比如测序的读长为150bp,横坐标就是1到150: 纵坐标代表碱基质量值, 图中的箱线图代表在每个位置上所有碱基的质量值分布, 中间的红线代表的是中位数 用黄色填充的区域的上下两端分别代表上四分位数和下四分位数: 箱线图最上方的短线代表90%,最下方的短线代表10% 蓝色的线代表平均值 背景色从上到在下依次为green, orange, red; 分别代表very good, reasonable, poor;将碱基质量分成3个不同的标准 当有一个位

NGS又称为下一代测序技术,高通量测序技术 以高输出量和高解析度为主要特色,能一次并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列读取,在提供丰富的遗传学信息的同时,还可大大降低测序费用.缩短测序时间的测序技术. Sanger法测序(一代测序):是一种利用DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物的测序技术.每一次序列测定由一套四个单独的反应构成,每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP),并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP).由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团,使延长的

工作中有个真理:如果你连自己所做的工作的来龙去脉都讲不清楚,那你是绝对不可能把这份工作做好的. 这适用于任何行业.如果你支支吾吾,讲不清楚,那么说难听点,你在混日子,没有静下心来工作. 检验标准:随时向别人解释你的工作,让别人提出尖锐的问题,看你是不是答不上来. 16S概念 什么是16S?S是什么意思? 16S分析是用来干嘛的?能分析什么? 16S大致的分析原理是什么? 有点生物学基础的会知道16S和核糖体有关,但大多数还是搞不清楚它们之间的关系. 先明确一些概念: 核糖体:Ribosome,由

在很多情况下,我们需要把多个样本混合在一起,在同一个通道(lane)里完成测序.像转录组测序.miRNA测序.lncRNA测序.ChIP测序等等,通常每个样本所需要的数据量都比较少,远少于HiSeq一个通道的产出能力,混合样本是普遍作法.以转录组测序为例,一个样本测序20 M片段(reads),就能够满足绝大部分研究所需.而HiSeq 2000的一条通道,使用v3试剂,数据产出>175 M片段(如果双端分别计算,则为350M).为了充分利用测序仪产能,节约成本,需要把8个RNA样本混合起来.如果

RNA_seq pipline RNA_seq pipline PeRl 2018年3月7日 首先说明一下我做RNA-seq处理流程的文件树格式: RNA-seq/ data/ GRCh38.gtf chroms/ hg38/ samples/ SraAccList.txt sra/ fasta/ fastqc/ cufflinks_result/ tophat_result/ HTSeq_result/ tools/ Trimmomatic-0.36/ 1. 下载参考基因组序列信息及注释文件G

一. 运行meerkat 前面已经依序安装了meerkat 的环境和meerkat,运行了预处理一步,在相对应的bam文件目录下生成了大批文件,因此,当要用meerkat处理某个bam文件时,应先将该bam文件移动到专有的一个文件夹,manual中也建议这样用. 预处理生成的文件包括: 黑名单文件.gz isinfo文件:包括插入大小信息 pdf文件:插入大小的分布图,unmapped reads长度的分布图,softclip reads长度分布图 pre.log文件:日志文件,包括输入的参数,

一.准备工作     meerkat 0.189版本和以前的版本相比,支持bwa mem 输出的bam文件,还支持全外显子数据count SV. meerkat原理:参见http://compbio.med.harvard.edu/Meerkat/     1.1 需要准备的软件         1. unix/Linux系统(自带) 2. CMake(自带) 3. PERL 5.8.1及以上(自带) 4. BioPERL 1.5.0及以上(自行安装) 5. R 2.3.1及以上(自带) 6.

Bowtie和Bowtie2使用 [怪毛匠子整理] Source URL: http://www.bbioo.com/lifesciences/40-112837-1.html Bowtie和Bowtie2使用 碱基 序列 种子 前导链 错配 基因组 末端 标题: Bowtie和Bowtie2使用 摘要: [Bowtie和Bowtie2使用]bowtie 比对http: bowtie-bio sourceforge net index shtmlhttp: www ncrna net bowti

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

0. 该软件原理 它以kerm为节点单位,利用de Bruijn图的方法实现全基因组的组装.何为de Bruijn............... contig 的构建过程: (1)选取初始Kmer, 满足两个条件. ①给定阈值,min_read_num, 出现在几条reads上面: ②Kmer出现在reads的第一位,就可以开始参与拼接:如图2-4. 表中,Kmer为4, reads长12,出现在5条reads上 (2)选取后继Kmer 满足一下条件: ①后继Kmer的前k-1个碱基与当前Kme

之前整理的数据相关内容 数据的模态有 Clinical Data(临床数据) Genetic(基因数据) MRI PET BIOSPECIMEN(生物样本) 各模态数据的内容.特点 Clinical Data 内容: 招聘.人口统计.体检和认知评估数据.完整的临床数据集可以作为逗号分隔值(CSV)文件批量下载 基因数据 内容: 受试者的基因分型和测序数据,数据格式:CSV,VCF,BAM 基因分型数据: APOE Genotyping -- CSV TOMM40 PolyT Variant --

vcf文件的全称是variant call file,即突变识别文件,它是基因组工作流程中产生的一种文件,保存的是基因组上的突变信息.通过对vcf文件进行分析,可以得到个体的变异信息.嗯,总之,这是很重要的文件,所以怎么处理它也显得十分重要.它的文件信息如下: 文件的开头是一堆以“##”开始的注释行,包含了文件的基本信息.然后是以“#”开头的一行,共9+n个部分,前九部分标注的是后面行每部分代表的信息,相当于表头.后面部分是样本名称,可以有多个.注释行结束后是具体的突变信息,每一行分为9+n个部

引用自https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NjU4ODQ2MQ==&mid=2247484662&idx=1&sn=194668553f954e231f4526f5c944a195&chksm=fdf84cb4ca8fc5a2c0e8355377f9d6abdc4fa36b304aa8c533b5e82e49de30d443366ff3346a&mpshare=1&scene=1&srcid=09097IKbsc