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InSilicoSeq——微生物数据测序模拟工具
小伙伴们大家好，我是小编豆豆，最近小编在开发宏基因组流程，很多公司和小伙伴在开发流程时候，都会花大量的时间研究脚本或者软件的参数，很少有小伙伴们开发完流程或者软件会使用模拟数据来对其检验运行出来的结果是否正确 对于环境微生物（宏基因组或扩增子）来说，除了使用ZymoBIOMICS[1]微生物标准品测序数据和一些已经发表的公共数据来验证，还可以在NCBI下载基因组完成图、草图、16s rRNA等序列，使用软件将基因组打断 ，模拟测序数据来进行流程验证。 今天小编将结合自己前段时间的项目，给小伙伴们分享一个使用基因组数据生成测序数据的小工具——InSilicoSeq[2-3]，该工具能够模拟宏基因和扩增子的测序数据。 加速程序运行，默认使用2个进程运行 4）--genomes：提供的序列为基因组完成图 5） --draft：提供的序列为基因组草图 6）--n_genomes：从提供的基因文件中随机选择n条个基因组作为生成模拟数据
50210编辑于 2024-11-23 - 来自专栏用户7627119的专栏
10X Genomics VDJ测序
10X genomics单细胞VDJ测序是一种全面的研究免疫组库的方法，能够在单细胞基础上对数百个至数万个人或小鼠的T细胞和B细胞中适应性免疫反应的细胞背景和免疫组库进行同时分析。 再加上Feature Barcoding技术，还能检测和分析更多的细胞数据——例如细胞表面标志物和抗原特异性等，从而加强免疫细胞表型分析，以及研究淋巴细胞和靶细胞之间的动态相互作用。 具体包括Illumina P5接头，P5测序引物，16bp Barcode，10bp UMI，13bp Template Switch oligo（TSO）序列，插入cDNA片段，P7测序引物，样本Index 通过建库，PCR扩增，上机测序等步骤，10X系统完成了对样本中存在的VDJ基因重排信息的捕捉，以便查看样本的BCR或TCR丰度和多样性。 如何获取全长VDJ序列 10X VDJ测序可以得到VDJ的全长序列，而VDJ的全长序列一般有~650bp，那么是如何通过2X150bp的reads来实现的呢？
6.1K31发布于 2020-08-06 - 来自专栏生信喵实验柴
测序数据比对
一、测序数据比对 高通量测序数据分析一共有测序数据分析主要有两条路径：一条是进行基因组拼接，得到基因组序列；另一条则是不经过拼接，直接与参考序列进行比对。 因此，测序数据比对是高通量测序分析中最核心的操作。 二、数据比对的意义 测序数据比对到参考序列上，得到一种“堆叠”的效果。这种效果是将测序数据比对到参考序列上。 reads 利用率可以反映出测序数据的比对效率，与参考序列之间的亲缘关系，测序数据的错误率，拼接结果准确性等。 三、短序列比对 最早的高通量测序数据读长都比较短，所以测序数据的比对，直接就称为短序列比对。随着三代长读长测序的兴起，目前有越来越多的长读长测序数据。 二代高通量测序具有以下特点： 1.测序覆盖全基因组 2.测序数据读长短 3.测序数据具有一定的错误率 4.测序数据深度高 5.测序数据具有
2.7K21编辑于 2022-10-25 - 来自专栏yw的数据分析
10X单细胞测序细胞分类
介绍 文章对已知的多种细胞系混合后进行单细胞10X RNA测序，研究多克隆之间的互作模式。我们这里介绍里面的单细胞测序基因表达细胞分类操作。 /01/28/%e5%8d%95%e7%bb%86%e8%83%9erna%e6%b5%8b%e5%ba%8fqc%e5%b7%b2%e7%9f%a5%e6%a0%b7%e6%9c%acsnp/ 根据测序的细胞系个数设定参数 = 'pca', dims = 1:n_pcs, k.param = 10 FindClusters(seuObj, resolution = clust_res, verbose = FALSE) 原文出处 http://www.thecodesearch.com/2021/02/04/10x 单细胞测序细胞分类/
67410发布于 2021-02-22 - 来自专栏悟空被FFmpeg玩
Fedora 10 模拟Android环境
[root@T-bagwell mydroid]# declare -x ANDROID_PRODUCT_OUT="/Work/mydroid/out/target/product/generic" [root@T-bagwell mydroid]# ./out/host/linux-x86/bin/emulator -shell emulator: warning: opening audio output failed # # # # ls sqlite_stmt_journals config
77340发布于 2019-03-05 - 来自专栏生信情报站
NCBI 上传测序数据
7、检测上传数据是否正确 ? 也就是我们常用的基因表达数据，这里可以上传处理后的数据，如count和TPM，FPKM等 BioProject & BioSample：这是NCBI的核心组织架构，一篇文章就是一个BioProject，
1.9K40发布于 2021-04-16 - 来自专栏生信技能树
为什么一定要处理测序仪出来的10x技术单细胞转录组测序数据呢
参考： 10X单细胞转录组原始测序数据的Cell Ranger流程（仅需800元） 10X的单细胞转录组原始数据也可以在EBI下载 一个10x单细胞转录组项目从fastq到细胞亚群 一文打通单细胞上游： 从软件部署到上游分析 PRJNA713302这个10x单细胞fastq实战 一次曲折且昂贵的单细胞公共数据获取与上游处理 只能下载bam文件的10x单细胞转录组项目数据处理 不知道10x单细胞转录组样品和 fastq文件的对应关系 10X单细胞转录组测序数据的 SRA转fastq踩坑那些事 10x的单细胞转录组fastq文件的R1和R2不能弄混哦 差不多几个小时就可以完成全部的样品的cellranger的定量流程 但是很多时候，大家是 从公共数据库下载的10x技术单细胞转录组测序数据，而不是自己的测序仪产出的数据，就容易出现 比如：https://kb.10xgenomics.com/hc/en-us/articles 我们推荐的是对自己的准备好了的FASTQ文件跑一下fastqc软件，如下所示的就是命名错误啦 ： 命名错误 首先，1-26个cycle就是测序得到了26个碱基，先是16个Barcode碱基，然后是10
44540编辑于 2023-09-20 - 来自专栏我的博客
10.模拟实现string类
前面我们了解了string类的常用接口使用，那么现在就来模拟实现一下。 ，给个\0就行，没必要把数据都给删除。 << endl; string s3("hello world"); s3.erase(5); cout << s3.c_str() << endl; } 没有问题 4.6 find() 这里来模拟实现 = '\n') { s += c; c = _cin.get(); } return _cin; } 我们先要将s对象中的有效数据清除，我们知道库里面的流提取是会覆盖之前的数据的，如果这里不清除之前的有效数据的话 ，会造成s中原来的数据加上我们输入的数据，这就与库里面的不一样了。
12210编辑于 2025-12-22 - 来自专栏Python基础、进阶与实战
Pygame基础10-物理模拟
PyMunk PyMunk是一个模拟物理的库。 注意，PyMunk只是进行物理模拟，不包含可视化的功能。如果需要可视化，可使用pygame等库。 包含gravity 模拟重力，update更新空间。 • Body：原子物体（一个点，没有形状），受到力的影响。 • Shape：形状，包围在Body周围，用于检测碰撞。 Body 模拟的过程 1. 创建空间 space = pymunk.Space() space.gravity = (0.0, 100.0) 2. 创建Body和shape, 并加入到空间中 def create_apple(space, pos): body = pymunk.Body(mass=1, moment=10, body_type 更新空间 ... # 在每一帧中更新空间 space.step(1/60.0) 案例 下面是一个完整示例，模拟苹果掉落的过程。
43710编辑于 2024-04-11 - 来自专栏生信喵实验柴
熟悉测序数据的下载
背景 做生物信息的过程中，除了可以分析自己研究的测序数据，也可以分析公开的测序数据。目前已经累积了大量的测序数据可供下载分析。 目前测序数据主要发表在 NCBI，EBI，CNDB，DDBJ 等几大站点。 一、SRA 数据库简介 SRA（Sequence Read Archive）数据库是 NCBI 用于存储测序的原始数据的数据库，包括 454，Illumina，SOLiD，IonTorren 二、利用 sratookit 管理 SRA 数据库 sra 工具包里面包含了很多工具，可以用来管理和操作 sra 数据库的资源，可以处理多种测序平台的数据。 3.1 数据介绍 下载测序数据只要获得该数据在 SRA 数据库中对应的 SRA 号即可，一般会在文章中的 Data 部分。
1.1K20编辑于 2021-12-21 - 来自专栏代码小菜鸟
测序数据质量控制
-phred33或 -phred64 : 指定输入数据的质量编码方式。如果不指定，软件也会自动判断文件格式。phred33/64都是测序数据质量编码方式，用于描述测序数据中每个碱基的质量值。 illumina测序时，碱基结合产生的荧光数据被捕捉并绘制成荧光曲线。从荧光数据中可以识别碱基类别，但现实中波峰的形态可能发生模糊，并可能导致数据的失真。 2 <m2>：指定成对测序数据的路径，<m1>和<m2>分别表示两个文件的路径。 -U <r>：指定未成对（单端）测序数据的路径，<r>表示文件的路径。 --interleaved ：指定合并成对测序数据的路径，表示文件的路径。 BAM文件的读写速度较快，适合处理大规模数据。 好了，测序数据质量控制就写到这里，下次更新物种注释部分。
75620编辑于 2023-07-19 - 来自专栏Linux基础入门
Pilon | 利用二代测序数据优化三代测序数据组装结果
前言 三代测序错误率比较高，一般组装后需要进行纠错来提高准确度。本次介绍使用Pilon通过引入二代测序数据来对三代基因组进行纠错，此外Pilon还支持对二代测序数据拼接结果进行纠错。 # 下载二代测序数据用于纠错 wget \ -O illumina.sra \ https://sra-pub-run-odp.s3.amazonaws.com/sra/SRR8482586/SRR8482586 该BAM文件是需要按coordinate排序，且具有.bai索引； --jumps ： 输入Illumina大片段文库（RF方向）测序数据比对到参考基因上的BAM文件路径。 该BAM文件是需要按coordinate排序，且具有.bai索引； --unpaired ： 输入Illumina单端测序数据比对到参考基因上的BAM文件路径。 该BAM文件是需要按coordinate排序，且具有.bai索引； --bam ： 输入未知类型的Illumina测序数据比对到参考基因上的BAM文件路径。
3.7K20编辑于 2022-08-18 - 来自专栏生物信息学、python、R、linux
cellranger分析单细胞测序数据
一般从公司拿到单细胞测序原始数据是这样的： ? image.png 因此第一步就需要把这些数据按照I1 R1 R2 用zcat追加起来 for i in `ls rawdata/Day1/*gz|cut -d '/' -f3 | cut -d '_' zcat rawdata/Day1/${i}_R2_001.fastq.gz >> mergedata/Day1/Day1_S1_L001_R2_001.fastq done cellranger的数据输入为存储数据的文件夹 /references#mkref 人的和小鼠的注释文件可以从10X官网下载，我这里用的大鼠的需要自己制作。 \ #fastq文件目录 --fastqs=fastq/ \ #注释文件 --transcriptome=cellranger_rn6 \ --sample=Day1 \ --localcores=10
1.6K30发布于 2020-04-01 - 来自专栏生信技能树
抢救你破碎的测序数据
所以，首先需要遍历同一个样品的双端测序数据的两个fq文件，拿到那些匹配的ID，然后按照顺序输出成为两个fq文件，这样它们的reads数量就相等，而且顺序还是一致的。 不过，凭借我的聪明才智，我这里猜测到了另外一个取巧的办法，其实我们的转录组测序数据量都很大，20M的reads绰绰有余，而我们前面的 wc -l *fq 发现大家都是大于30M的行，而30M的行起码还有 reads，所以最后的定量也是在6M附近，它虽然达不到20M的转录组测序的推荐数据量，但是做差异分析理论上也足够啦。 ，如果是标准的20M的转录组测序的推荐数据量，火山图里面通常是有2~3万个基因，甚至加大测序量还可以探索编码和非编码。 不过现在我们就抢救到了少量数据，仅仅是能大致保证差异分析是问题不大。 但是，这个抢救你破碎的测序数据过程其实需要两个前提： 首先你破碎的不能太严重 其次破碎的发生是随机的，但是不破坏reads顺序
61510编辑于 2022-06-27 国内高速下载测序SRA数据
欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍在生物信息学研究中，公共测序数据资源的获取对于科研项目的进展至关重要 虽然NCBI的SRA（Sequence Read Archive）数据库提供了大量的测序数据，但由于网络访问速度的限制，特别是从国内访问时，下载速度可能受到严重影响。 EBI的ENA数据库与NCBI的SRA数据库类似，存储了大量的测序数据，并且提供了多种下载方式。其中，enaBrowserTools结合Aspera的方式因其高效和便捷性而受到推荐。 这种下载方式不仅速度快，而且操作简单，只需提供数据的accession号（如SRR号）即可。 -f 指定数据类型；2. -d 指定本地下载目录；3.
80700编辑于 2024-06-12- 来自专栏生信宝典
NGS基础：测序原始数据下载
生物或医学中涉及高通量测序的论文，一般会将原始测序数据上传到公开的数据库，上传方式见测序文章数据上传找哪里；并在文章末尾标明数据存储位置和登录号,如 The data from this study was NCBI的SRA (Sequence Read Archive) 数据库(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra/) 是最常用的存储测序数据的数据库。 目前SRA数据的组织方式分为下面4个层次： Studies—研究课题； Experiments—实验设计； Runs—测序结果集； Samples—样品信息。 在如此多的Runs中，假设我们想获取其中两个病人的化疗前和化疗后的外显子组测序数据，观察其化疗前后究竟有哪些基因突变以及突变的频率怎么样。 数据下载完会在~/ncbi下面存在缓存的sra文件，记得定时清空。 按照上述步骤下载完毕后可看到很多个fastq.gz格式测序文件。
1.8K21发布于 2018-08-01 - 来自专栏三代测序-说
三代测序 - 数据质控 | Bamboo
作为一款纳米孔测序仪，现阶段测序所得的碱基质量会普遍偏低，根据官网性能参数的介绍，两款纳米孔测序仪的单次碱基准确率在97%左右，也就是Q15。因此，对下机数据进行质量查看和质控是数据分析前重要的一步。 对于三代纳米孔测序平台，查看数据统计信息和质量最常用的就针对牛津纳米孔（ONT）数据开发的Nanopack分析套装，如NanoPlot，NanoComp和NanoQC，以及老牌质控软件fastp针对三代长度长数据优化的 作为国产纳米孔测序仪，后续数据分析最理想的工具软件，是针对自家数据开发的算法，但是这需要时间和科研圈的集体贡献。 ）、覆盖度分布等；图10展示了基因组各染色体的覆盖情况，每条染色体占一行，横坐标是染色体位置（以Mb为单位），纵坐标代表该位置的测序深度。 此分析用以帮助用户评估测序数据的准确性。
94212编辑于 2025-05-21 - 来自专栏生信宝典
测序数据可视化 (一)
测序reads比对回基因组后，可以通过多种方式查看比对结果。直接查看bam文件可查看测序序列比对的信息和测序序列的碱基突变信息，在检查比对结果或分析全基因组或外显子组测序时会有帮助。 但BAM文件比较大，在ChIP-seq类和RNA-seq类的测序结果可视化中，通常使用基因组区域的覆盖度文件进行可视化展示，比如IGV的tdf文件和所有浏览器都支持的bigWig文件。 samtools tview是在服务器查看比对结果的最简单方式，不需要下载数据，即可以直接查看。 ? 在打开界面后，输入g，在弹出的搜索框中输入位置，就可以跳到对应的基因组区域。输入. 可切换展示测序碱基信息。还可以使用m, n, b, c,z 调节碱基的颜色显示。 ?
1.7K90发布于 2018-02-05 - 来自专栏生信宝典
测序文章数据上传找哪里
在我们发表高通量测序文章之前通常要上传测序数据到GEO数据库，现总结流程如下。 注册账户、填写MetaSheet 在NCBI GEO官网注册一个账号，然后登陆。 数据上传，原始测序的fastq一般采用gzip压缩后上传。 在Linux系统，使用的是lftp上传； Windows可以使用FileZilla. ftp-private.ncbi.nlm.nih.gov -u geo -p password -t fasp/detination_dir/ -s localdir/ 为了简单方便，localdir里面只包含需要上传的文件，包括原始测序文件 open -u ${user},${passwd} ${ftp} mkdir -p ${target} cd ${target} cache size 33554432 set cmd:parallel 10 Best, Name 获取GEO号 待GEO的工作人员审核处理后，你可以在GEO的账户下查看已上次的数据的GEO 号和供Reviewer访问的私人链接用于文章审阅。
1.7K60发布于 2018-02-05 - 来自专栏三代测序-说
三代测序 - 数据质控 | fastplong
提起二代测序数据质控软件 fastp，相信大家一定不会陌生。 对于三代测序长度长数据来说，你是否和我一样在纠结究竟该使用哪一款软件对原始下机数据进行质量控制和过滤修剪呢？ 在拿到测序质量未知的数据时，大家可以使用 LongQC 或 LongReadSum 等软件对数据质量进行查看统计，使用 chopper 对序列进行过滤修剪。 一、软件介绍fastplong 是一款长读长测序数据（如纳米孔测序、PacBio 测序、Cyclone 测序等）的超快速预处理与质量控制软件。 --poly_x_min_len 检测序列尾部 polyX 的最小长度。默认值为 10。
1.4K23编辑于 2025-02-24
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