RNA-seq中的基因表达量计算和表达差异分析 差异分析的步骤:1)比对:2) read count计算:3) read count的归一化:4)差异表达分析: 背景知识:1)比对:普通比对: BWA,SOAP开大GAP比对:Tophat(Bowtie2):2) Read count(多重比对的问题):丢弃平均分配利用Unique region估计并重新分配表达量计算的本质目标基因表达量相对参照系表达量的数值.参照的本质:( 1)假设样本间参照的信号值应该是相同的:( 2)将样本间参照的观测值校

折腾这么多都是白瞎,STAR就有输出没有别对上的pair-end reads的功能 参见:How To Filter Mapped Reads With Samtools I had the same issue but with Paired End Reads, and I solved using samtools and bamToFastq. You can find bamToFastq here: https://code.google.com/p/hydra-sv/ If you

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

[怪毛匠子 整理] samtools学习及使用范例,以及官方文档详解 #第一步:把sam文件转换成bam文件,我们得到map.bam文件 system"samtools view -bS map.sam > map.bam"; #第二步:sort 一下 BAM 文件,得到map.sorted.bam system"samtools sort map.b/am map.sorted"; #第三步:创建一个关于bam的索引文件,我们得到一个map.sorted.b

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

转自:http://www.360doc.com/content/18/0112/02/50153987_721216719.shtml 1.问题提出 在RNA-Seq的分析中,对基因或转录本的read counts数目进行标准化(normalization)是一个极其重要的步骤,因为落在一个基因区域内的read counts数目取决于基因长度和测序深度. 很容易理解,一个基因越长,测序深度越高,落在其内部的read counts数目就会相对越多. 当我们进行基因差异表达的分析时,往往是在多个样

~~和唐老师一个实验室的人开发的~~ CD-HIT is a very widely used program for clustering and comparing protein or nucleotide sequences. CD-HIT was originally developed by Dr. Weizhong Liat Dr. Adam Godzik's Lab at the Burnham Institute (now Sanford-Burnham Medical Res

默认参数: java -jar trimmomatic-0.30.jar PE s_1_1_sequence.txt.gz s_1_2_sequence.txt.gzlane1_forward_paired.fq.gz lane1_forward_unpaired.fq.gz lane1_reverse_paired.fq.gzlane1_reverse_unpaired.fq.gz ILLUMINACLIP:TruSeq3-PE.fa:2:30:10 LEADING:3TRAILING:3 S

海宝建议用这个拼接软件 http://www.broadinstitute.org/software/discovar/blog/?page_id=98 DISCOVAR – variant caller 适合于call variant 和拼接小基因组 DISCOVAR de novo 适合拼接大基因组 下载: ftp://ftp.broadinstitute.org/pub/crd/DiscovarDeNovo/latest_source_code/LATEST_VERSION.tar.gz

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,

RNA-seq差异表达基因分析之TopHat篇 发表于2012 年 10 月 23 日 TopHat是基于Bowtie的将RNA-Seq数据mapping到参考基因组上,从而鉴定可变剪切(exon-exon splice junctions). 安装 最简单的安装方法,注意版本 下载Bowtie.TopHat.Cufflinks的二进制发布包,解压到相同的目录 下载samtools,make,将生成的可执行samtools程序也cp到同一个目录 增加该目录到PATH 参数与使用 Usage: t

Directional RNA-seq data -which parameters to choose? REF: https://chipster.csc.fi/manual/library-type-summary.html Directional RNA-seq methods are gaining popularity. Several protocols and products are available for the library preparation step, and

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 1.1 需要准备的软件 unix/Linux系统(自带) CMake(自带) PERL 5.8.1及以上(自带) BioPERL 1.5.0及以上(自行安装) R 2.3.1及以上(自带) samtools 0.1.5到0.1.19(不支持新版本samtools) BWA 0.6.2.(已经可以支持新版本的BWA,但是 split read

sequencing:使用二代测序原因:高通量,短序列 不用长序列原因: 1.算法错误率高 2.长序列测序将嵌合体基因错误积累.嵌合体基因:通过重组由来源与功能不同的基因序列剪接而形成的杂合基因 sequencing: 增多的total length>N>gap>missing in genome The reads with a frequency > 1 were called duplicated reads, and we defined the duplication r

用以下命令修复: bbrename.sh in1=read1.fq in2=read2.fq out1=renamed1.fq out2=renamed2.fq bbrename.sh 下载地址网上自行搜索 对于多个fq文件,可以用以下命令: while read line do nohup bbrename.sh in=${line}_R1.fq in2=${line}_R2.fq out=${line}_R1.sh.fq out2=${line}_R2.sh.fq & done < na

参考:https://www.biostars.org/p/106291/#106344 1.inner mate distance : the distance from the right most end of the left read to the left most end of the right read 2.the "insert size"=sequence between adapters (actually encompasses R1 and R2 as we

最近接触的数据都是靶向测序,或者全外测序的数据.对数据的覆盖深度及靶向捕获效率的评估成为了数据质量监控中必不可少的一环. 以前都是用samtools depth 算出单碱基的深度后,用perl来进行深度及捕获效率的计算.今天无意中看到了bamdst(https://github.com/shiquan/bamdst)这个软件,用起来也很方便,参考GitHub,在此记录使用方法. 下载并安装:下载安装包并解压后, cd ./bamdst-master make 安装好后,需要准备.bed文件及.b

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息

也没啥原创,就是在学习深度学习的过程中丰富一下我的博客,嘿嘿. 不喜勿喷! Hinton是深度学习方面的大牛,跟着大牛走一般不会错吧-- 来源:A fast learning algorithm for deep belief nets 看着引用次数,什么时候我也能来一篇(不要笑我这个学渣). 摘要中出现的几个词就让我有点茫然: complementary priors,这是一个启发规则还是什么鬼的 explaining away effects,没听说过这个效应捏 据说他的这种快速的贪心算法(