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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。 --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 7）--abundance
50210编辑于 2024-11-23 - 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。 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 ； 4、比对是整条比上或者比不上，不能像 blast 比对，分开比对； 5、比对仅能容许一定数目的错配和空位； 6、序列太短，会出现一条序列比对到多个位置的情况
2.7K21编辑于 2022-10-25 - 来自专栏生信情报站
NCBI 上传测序数据
4、使用ascp 这里需要用到工具aspera，安装参考：https://blog.csdn.net/u011262253/article/details/107190684 ascp -i /mnt/ 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 - 来自专栏全栈程序员必看
HttpClient4模拟表单提交
这里用httpclient4.3模拟一个表单普通文本提交的方法 建一个servlet接受表单数据，只传递2个参数，name和password //servlet的访问地址是:http://localhost org.apache.http.message.BasicNameValuePair; import org.apache.http.util.EntityUtils; import org.junit.Test; public class TestHttpClient4
1.1K10编辑于 2022-09-15 - 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。 输出文件包括4个，包括处理后的配对和未配对数据各有2个文件，其中U代表unpaired，P代表paired。 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
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
data--crc error gzip: KO_4_1.fq.gz: invalid compressed data--length error 既然 gunzip 命令不支持这样的破碎的测序数据文件 7.5M的测序reads，因为一个测序reads会占用4行。 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python3
bs4+mechanize模拟登陆
利用mechanize模拟登陆，在用bs4获取登陆信息 注意:mechanize版本只支持python2x版本 完整代码如下 #! /usr/bin/env python # coding: utf-8 import mechanize import sys from bs4 import BeautifulSoup # py2.7 self.url = url self.username = username self.password = password self.bs4_ filter(self): items = [] ret = self.login() # 利用bs4 获取登陆成功后的一些信息 soup 127.0.0.1:8000/' # 后台登陆地址 SimulateLogin(url, 'zhangsan', '123') # 传入url，账号，密码参数 运行结果:可以根据需求去提取对应的数据
91930发布于 2020-01-20 - 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。 一、软件介绍Bamboo 是由华大序风开发的一款针对长读长测序数据的质量控制工具，支持无参（reference-free, or pre-alignment）或有参（reference-based, or 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 - 来自专栏单细胞测序
单细胞测序—标准分析流程(4)—GSEA与GSVA
单细胞测序—标准分析流程(4)—GSEA与GSVA这部分代码是我综合了好几篇帖子手打的代码主要参考的是单细胞绘图之GSEA & GSVA再调用GSVA函数出问题时主要参考：GSEA和GSVA，再也不用去下载 gmt文件咯1 GSEA接着单细胞测序—标准流程代码（3）—marker 基因富集分析_差异基因,继续分析gesa_gsva_bymyself.Rrm(list=ls())options(stringsAsFactors 提取CD4 Naive T细胞亚群的差异表达基因：使用subset提取细胞类型为CD4 Naive T的亚群。 准备GSEA输入数据：将差异基因的基因名与logFC（log2倍数变化）值整理为一个数据框mydata。 mydata <- mydata,c(-1,-2,-4)：删除不需要的列，保留关键的表达数据和分组信息。
2.8K13编辑于 2025-12-02 - 来自专栏Linux问题笔记
ext4 io hung模拟脚本
README该脚本利用ext4的日志功能模拟一个io hang的场景在使用该脚本前，请确保：1.机器上有盘是挂载为ext4的，可通过 mount ｜ grep ext4 命令查看确认2.挂载点的ext4 打开了日志功能，可通过 dumpe2fs /dev/vda1（这里是挂载为ext4的盘，上面mount命令可以看到）| grep features | grep has_journal 命令查看确认3. 而本脚本中起了一个会长期占用CPU的进程来完成模拟io hang的效果，所以置0是为了关闭内核的检查以防止重启）4.机器至少有两个核5.root权限执行使用：chmod +x io_hang_simulator.sh /io_hang_simulator.sh 0 vda1 # 开始io hang功能，第一个参数0表示打开功能，第二个参数为想要模拟io hang的挂载为ext4的盘的名字，比如想要在/dev/vda1 上模拟io hang则输入vda1，如果不输入(或输入一个不存在的盘)，则默认在所有ext4挂载点上模拟到这里就可以开始您的IO表演了，比如：在模拟的盘的挂载点上随便后台cp或者修改什么文件然后执行sync
1.6K10编辑于 2022-10-31 - 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。 本文简述了4种本地和在线的基因组浏览器的使用方法以供学习交流。 ? ? 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。 ? 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 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？ 对于 PacBio平台 的下机数据，因其通过CSS（circular consensus sequencing）测序模式和算法获得的HiFi序列，平均质量一般都比较高（Q>20），一般来说问题不大。 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。
1.4K23编辑于 2025-02-24 - 来自专栏三代测序-说
三代测序 - 数据质控 | LongReadSum
一、LongReadSum简介LongReadSum 是美国费城儿童医院Kai Wang教授团队（图1）开发的一款专门针对长读长测序数据设计的快速质控工具（如纳米孔测序、PacBio测序等）。 无论是全基因组测序（WGS）、RNA-Seq，还是甲基化修饰的数据，LongReadSum都能轻松应对，其优点在于支持的数据格式多样。到目前为止最新版本v1.5.0更新于2025年1月23号。 ONT POD5文件（示例）ONT POD5 文件是 Oxford Nanopore 测序数据的一种格式，包含原始信号数据。 ONT FAST5文件（示例）ONT FAST5文件是 Oxford Nanopore 测序数据的另一种格式，包含原始信号数据和 basecalling 信息。 四、输出结果LongReadSum生成的质控报告包括HTML（图2）和文本格式的文件，包括：碱基质量分布：展示测序数据的碱基质量分布情况。读长分布：分析测序读长的分布范围。
60721编辑于 2025-02-25 - 来自专栏天意生信俱乐部
三代测序100问（4）：拨开PacBio数据迷雾——Subreads, HiFi与CCS深度解析
今天，我们就跟随山东第一医科大学李冕博士的指引，一起深入PacBio测序的内部，厘清这些概念，确保我们从数据分析的第一步就走在正确的轨道上。 探秘PacBio测序：从SMRTbell到原始信号 要理解这些数据类型的区别，我们首先需要简要回顾一下PacBio测序的核心流程。 这个过程，即环形一致性测序（Circular Consensus Sequencing, CCS）模式，聚合酶会反复读取同一DNA分子的正反两条链，是PacBio获取高质量数据的核心。 PacBio数据谱系：从Polymerase Read到HiFi Read 基于上述测序过程，我们会得到不同层级的数据： Polymerase Read (酶读长) 这是最原始的、未经处理的长序列。 又因为它是通过CCS测序模式和算法得到的，所以也常被称为CCS Read。本质上，HiFi Read和CCS Read指的是同一种高质量的长读长序列。 分析抉择：我该用哪种数据？
90310编辑于 2025-05-23
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