二代reads最短都有50bp,所以大家常用的比对工具都是不支持50bp以下的reads的比对的. 但是,在实际中,我们确实又有比对super short reads的需求. So,我找到了如下方法来比对super short reads: 1.msa.sh,bbmap里的,好用,但是太慢. 2.bbduk.sh,bbmap里的,不支持输出sam文件,只能输出map和unmap的reads. 3.bbmap.sh,好用,超快,但是不支持mismatch,可惜. 4.seal.sh,没试过. 5.

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

单细胞测序 单细胞基因组学 测量理由是单细胞的时间空间特异性. Gene expression&co-expression 比较正常cell与疾病cell,正常organ与疾病organ,看出偏差. 分离单细胞,破碎细胞,RNA逆转录,测量cDNA. Eg:BAC扩增,可以实现bias很小的的genome,genome质量高. Eg:对sperm cell进行single cell, Eg:oocyte与sperm结合后,可以对过程中丢弃的部分进行single cell. 如果父源或母源中任何一

什么是高通量测序技术中的多重测序? 多重测序是指将带有特殊分子标签(barcode或者index)的不同来源的DNA标本,放入一个反应体系进行测序的方法.与一次检测一种来源的DNA相比,多重检测通过分子标签来区分不同的DNA标本,从而在提高测序的高效性的同时也确保测序的准确性. 人类个体的基因组是30亿个碱基对,即3Gb(3 giga base pairs,即3X109碱基对).目前的高通量测序仪,单次测序反应可以获得200Gb以上的数据量.例如,BGISEQ1000可以达到2300Gb.这种数

单细胞RNA测序技术之入门指南 [字体: 大 中 小 ] 时间:2018年09月12日 来源:生物通   编辑推荐: 在这个飞速发展的测序时代,DNA和RNA测序已经逐渐成为“实验室中的家常菜”.若要评选出目前最受欢迎的一道菜,那恐怕非单细胞RNA测序莫属. 在这个飞速发展的测序时代,DNA和RNA测序已经逐渐成为“实验室中的家常菜”.若要评选出目前最受欢迎的一道菜,那恐怕非单细胞RNA测序莫属. 以往,研究人员通常利用RNA测序(RNA-seq)来检测样本中的所有RNA转录本,以发现新型RNA

转自: https://club.1688.com/threadview/50123159.htm 简单介绍一下利用单分子标签(Unique Molecular Identifier,UMI)对残留噪音进行矫正或纠错的原理. UMI矫正的原理有两个关键点: 第一,以单个DNA分子为测序样本,而不是传统胚系突变检测时所用的样本DNA整体. 第二,通过数量换质量,对标记后的单个DNA分子多次测序(也称为高深度测序),进一步提高单个分子的单碱基准确性. 流程下图所示,先将UMI标签添加至DNA分子(双

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

本节课程,需要完成扩增子分析解读1质控 实验设计 双端序列合并 先看一下扩增子分析的整体流程,从下向上逐层分析 分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾:我们拿到了双端数据,进行了质控.并对实验设计进行了填写和检查.最后将双端数据合并为单个文件进行下游分析.   接下来我们将序列末端的barcode标签切下来,因为它们是人为添加的,不属于实验对象:再根据标签序列与实验设计文件比对,对每条序列属于哪个样品进行分类:最后我们切除掉扩增使用的引物,因为它们是人工合成的

生物信息学 Sanger采用链终止法进行测序 带有荧光基团的ddXTP+其他四种普通的脱氧核苷酸放入同一个培养皿中,例如带有荧光基团的ddATP+普通的脱氧核苷酸A.T.C.G放入同一个培养皿,以此类推,存在4种不同类型碱基的识别机制,同时,该ddXTP一旦结合在互补链上则会迫使复制停止. 高通量测序是二代测序,先建库后测序: 建库方法: 单末端测序:将DNA双链打碎并接上接头序列,通过改变条件使双链变单链,将待测的单链固定在flowcell上,再加入游离的脱氧核苷酸,采用边合成边测序方法比配并

<?php global $_W, $_GPC; $operation = !empty($_GPC['op']) ? $_GPC['op'] : 'display'; require_once IA_ROOT . '/framework/library/barcode/class/BCGFontFile.php'; require_once IA_ROOT . '/framework/library/barcode/class/BCGColor.php'; require_once IA_RO

使用第三方类库:BarcodeLib.dll private BitmapImage GenerateBarcodeBitmap(string visitId) { BarcodeLib.Barcode barcode = new BarcodeLib.Barcode(); barcode.Alignment = BarcodeLib.AlignmentPositions.CENTER; barcode.IncludeLabel = true; barcode.LabelPosition = B

在“如何用MediaCapture解决二维码扫描问题”这篇文章中,我们通过“成像”.“截图”与“识别”三个步骤介绍了使用MediaCapture扫码的主要过程及注意事项.本文主要针对“识别”的过程,对Barcode的概念作出一个较为简单的介绍,同时也会讨论ZXing的使用方法. ZXing是一个Java实现的开源库,可以支持多种Barcode的识别和生成,同时也为其它的语言提供了相应的接口,比如C++.Python..Net等等.这里,我们使用ZXing.Net,可以很方便的集成在UWP环境中,

.NET中Barcode Library的应用二 介绍 在上一篇中我已经简单介绍了这个函数库(条形码应用之一------------函数库的简介).在这一篇中我将使用这个库提供更多的操作,希望对大家有用. 让我们来看下下面的设定: 我们有许多要处理的条形码.它们的类型被存储在Excel文件的一列中(如上图BarcodeType),它们的数据包含在另一列(BarcodeData)中.我们要做的是根据它们的类型和数据生成相应的条码并将他们存储在第三列(BarcodeImage)中.在物流交易或者超市

使用Spire.Barcode程序库生成二维码 某天浏览网页发现了一个二维码的程序库.它的描述说他可以扫描二维码图像.我很感兴趣,想试试他是不是会有用.所以我就用了些方法扫描二维码图像来测试一下.结果是可行的. 因此我就给大家介绍下这个程序库,你可以在这里下载. 简介 程序库提供了名为Scan的方法来读取二维码图像.这是一个重载方法,在这部分,我列出了它的定义方法.这些方法将在代码中测试这个程序库的表现. publicstaticstring [] Scan (Bitmap bitmap); 在

1)query.barcode.js安装 同其他jquery插件一样,只需要将jquery框架和jquery.barcode.js导入页面即可. <script type="text/javascript" src="jquery-1.3.2.min.js"></script> <script type="text/javascript" src="jquery-barcode.js">&l

参考资料: [cfDNA专题]cell-free DNA在非肿瘤疾病中的临床价值(好) ctDNA, cfDNA和CTCs有什么区别吗? cfDNA你懂多少? 新发现 | 基因是否表达,做个cfDNA全基因组测序就可揭晓 游离DNA Cell-Free DNA (cfDNA) Isolation 游离DNA (circulating cell free DNA,cfDNA),是一种在细胞外呈现游离状态且无细胞状态的的DNA,广泛存在于动植物及人类的血清.血浆.脑脊液.尿液.痰液或粪便当中.过去,

参考: 独占鳌头的Illumina仪器(二代测序篇) HiSeq2000测序原理.流程与仪器 NGS文库制备的方法比较[心得点评] 各种测序文库构建方式 样本:就是待测的DNA.RNA或蛋白序列,样本来源单一的就是单样本,样本来源于多处就是多样本,一般我们测序用的样本都是单样本,但有时候有特殊需求,我们会把一些样本混合在一起测序,也就是多样本测序. 文库:二代三代读长都是有限的,为此我们必须将全长的序列打断成小片段的文库才能进行测序.总的来说,在NGS分析之前,制备RNA或DNA的主要步骤包括:

常规转录组测序     样品类型:去蛋白并进行DNase处理后的完整总RNA 样品需求量(单次): 植物和真菌样品:≥20 μg: 人.大鼠.小鼠样品:≥5 μg: 其他类型动物:≥10 μg: 原核生物样品:≥5μg. 样品浓度: 植物和真菌样品:≥250 ng/μL: 人.大鼠.小鼠样品:≥65 ng/μL: 其它类型动物样品:≥150 ng/μL: 原核生物样品:≥65 ng/μL. 样品纯度: 真核:OD260/280 =1.8-2.2:OD260/230 ≥2.0: 动物样品:RIN

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]

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