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  • 来自专栏小明的数据分析笔记本

    基因组文献007~Genome Biology 玉米基因组

    make 安装成功了,多了一个popins的可执行文件 这里运行pan04_popins_pipe.sh 是使用popins这个软件,这里会有报错会有报错,查了一下这个链接有讨论,这个链接的讨论是玉米基因组论文的作者

    90310编辑于 2023-01-06
  • 来自专栏数据科学(冷冻工厂)

    基因组比对教程

    基因组是指一个物种的所有个体共享的完整基因组序列,以及特定个体或亚群所独有的可变基因组序列。 然后将该基因组用作多基因组比对的参考坐标空间,其中包括任何基因组特有的序列。 该共识文件划分了基因组的坐标空间,当我们想要将原始基因组中的任何位置(例如TE位置)映射到基因组时将使用该共识文件。 .xmfa 文件包含局部共线块 (LCB) 的列表。 将注释映射到基因组 seq-seq-pan 的映射功能允许将所包含基因组的任何原始位置转换为基因组(=基因组坐标)。 文件)到基因组 c(共识基因组序列))。

    46710编辑于 2024-02-22
  • 来自专栏Sentieon

    Sentieon | 基因组分析流程详解

    基因组(Pan-genome)的提出,彻底打破了这一局限,为我们描绘了一幅更为宏大、精准且动态的物种遗传图谱。 基因组基本信息一、基因组核心概念基因组:指的是一个物种所有个体中全部基因的集合。 Sentieon基因组分析流程Sentieon基因组流程是一个利用基因组图进行短读长DNA序列数据比对和变异识别的分析流程。 基因组图文件该流程需要以下几个基因组图文件:GBZ文件:GBZ格式的基因组图。单倍型文件:基因组的单倍型信息。 样本特异性基因组:vg haplotypes利用k-mer频率创建样本特异性的基因组基因组比对:vg giraffe将读段比对到样本特异性基因组。 (6)--xg hprc-v1.1-mc-grch38.xg--xg: 此参数指定 XG 文件的路径。XG 是基因组图的一种索引格式,优化了图的查询和遍历操作(如比对)。

    51310编辑于 2025-10-24
  • 来自专栏碱基矿工

    人类基因组时代的基因组

    这里我参照萨尔兹伯格的综述文章将内容分为以下 6 个部分,同时也融入部分我对基因组学的理解: 单一“参考基因组”分析模式的局限; “基因组学”概念的由来和定义 构建物种基因组的意义; 人类基因组的构建 ; 基因组参考序列的记录和表示方式; 基因组分析的应用和未来展望。 特别是 gnomAD,今年成果很显著,6月份的时候以专刊的形式在Nature期刊上发了4篇相关的文章,其中也包括结构性变异的成果。 以上这两个问题是应用图基因组来做研究的明显挑战。至于是否还有其它方面的挑战也欢迎大家在留言区一起来讨论。 第三个方法是混合记录。将人类基因组同时以图基因组和线性基因组的方式进行存储,如图6所示。 图6. 混合模式 这样可以同时发挥这两个方式的优点,目的其实是为了减少由图基因组所带来的歧义情况。

    1.3K20发布于 2020-09-29
  • 来自专栏简说基因

    Roary:高效解析原核生物基因组

    基因组分析整合多个体基因组,识别核心与可变基因组,揭示遗传多样性、适应能力、致病与耐药性等特性,有助于发现新基因与家族,揭示基因表达与调控模式,为微生物生态、疾病研究和药物开发提供见解。 基因组分析软件众多且各有千秋,Roary、PGAP等因高效、准确、易用受青睐,今天就介绍细菌基因组分析的利器——Roary。 ),来计算物种的基因组结构。 基因组分析: 迅速计算多菌株基因组,揭示基因组多样性与保守性。 2. 核心基因鉴定:识别核心基因和可变基因,并将它们分组到不同的基因家族中,生成相应的统计报告,助力理解微生物进化与功能。 3. 总结 Roary是一个强大的基因组分析工具,能够帮助我们更好地理解和分析细菌的基因组数据。

    92310编辑于 2024-12-31
  • 来自专栏生信菜鸟团

    文献阅读:Nature大作之大麦基因组

    随着测序技术的发展,科学家发现,使用单一个体的参考基因组已不能完全获取该物种的遗传信息。如果仅使用单一个体的参考基因组进行分析,会丢失大量遗传信息。因此需要基因组,解决这一问题。 研究者通过全基因组比较和单拷贝序列聚类的方法构建了大麦基因组,并鉴定了1586262个存在或者缺失变异。 为了测试低测序深度数据在大麦基因组中的遗传分析的适用性,研究者对3X鸟枪法测序的200个驯化和100个野生大麦品种,进行遗传分析,其结果显示和基于SNP的结果高度一致,说了大麦基因组的适用性。 另外研究者使用基于k-mer的无参全基因组关联扫描,发现与性状相关的基因组标记物与基因位置高精度关联,并且可以提供其对应的单倍型信息。 单拷贝的基因组的构建 为了鉴定每个基因组中的单拷贝区域,使用BBDuk掩盖出现多于31次的k-mers覆盖的基因组区域。

    2.9K20发布于 2020-12-07
  • 来自专栏生信宝典

    MP长篇综述 | 植物基因组及其应用

    DNA的可变序列与保守的核心序列一起构成了更复杂的基因组,代表了一个物种中所有非冗余DNA的集合。随着基因组测序技术的快速发展,植物基因组研究正在加快。 我们回顾了植物基因组学的最新进展:包括促成可变序列的结构变异及其主要驱动力、表征基因组的方法创新,和构建植物基因组的主要成功案例。 2020年,第一个基于图的植物基因组在大豆中构建,并且有望成为传统线性基因组方法的更好替代方案,以实现更有效的基因组分析。 主要植物物种的基因组学研究进展 近年来,随着基因组学方法的快速发展,植物基因组的主要特征被系统地研究。基因组大小可能是几乎所有研究中都涉及的最基本特征。 在缺乏标准化分析流程的情况下,先前发表的一些植物基因组研究中的分析相对随意。在这里,我们建议植物基因组分析的三步流程:第一步是通过聚类所有可用的基因组序列来构建非冗余的基因组序列和基因集。

    98420编辑于 2023-08-30
  • 来自专栏医学数据库百科

    TCGA癌全基因组分析(PCAWG)介绍

    所谓的癌分析 我们都知道在TCGA数据库当中,包括了33种所有实体肿瘤的测序的结果(如果不知道的话,可以看我们今天的第二条推送哦!)。 这就是我们说到的癌分析了。 关于癌分析的计划,从2013年就开始了。那个时候就提到了要对TCGA的所有数据来来进行整合的分析。 ? 在2018年的时候,TCGA的相关工作人员在cell旗下的等一系列的高分杂志上发表了27篇相关的相关癌分析的文献。当时的那个计划叫做癌图谱(Pan-Cancer Atlas)。 ? 再往后系统的癌分析接下来就是到了今年的PCAWG了。 ? 所谓PCAWG 癌全基因组分析(Pan-Cancer Analysis of Whole Genomes , PCAWG)是TCGA的相关工作人员,利用TCGA数据当中的WGS(全基因组测序)的数据

    4.3K10发布于 2020-07-23
  • 来自专栏黯羽轻扬

    型_TypeScript笔记6

    型。 三.型函数 类型变量也叫类型参数,与函数参数类似,区别在于函数参数接受一个具体值,而类型参数接受一个具体类型,例如: function identity<T>(arg: T): T { return 带类型参数的接口叫型接口,例如可以用接口来描述一个型函数: interface GenericIdentityFn { <T>(arg: T): T; } 还有一种非常相像的形式: interface idArray: (...s: number[]) => s, }; 接口级的类型参数有这种约束作用,成员级的则没有(仅作用于该型成员) 五.型类 同样,带类型参数的类叫型类,例如: class 六.型约束 类型参数太“”(any and all)了,在一些场景下,可能想要加以约束,例如: interface Lengthwise { length: number; }function loggingIdentity

    1.5K30发布于 2019-06-12
  • 来自专栏小明的数据分析笔记本

    跟着PNAS学数据分析:基因组(pan-genome)分析核心基因组可变基因组大小

    ,获得一个图基因组,图基因组包含边和节点,节点是序列。 然后把每个基因组单独比对回图基因组,可以判断图基因组中节点是否被覆盖,如果所有基因组都覆盖这个节点,这个节点就是核心基因组的一部分,否则就是可变基因组 这里需要理解一下gfa格式的文件 论文提供了分析流程用到的代码 /Sha.chr.all.v2.0.fasta -o 00.assembly/Sha.fa minigraph构建图基因组,参考基因组放第一个位置 time minigraph --inv no -xggs write_tsv("D:/Jupyter/PNAS_bovine/nodemat.tsv") image.png awk '$1~/S/ {{ split($5,chr,":"); split($6, datmat %>% head() core <- sum(datmat[datmat$combres == totassemb, "conlen"]) core 这个是95M,论文中写的是105M 基因组曲线

    6.2K31编辑于 2023-12-19
  • 来自专栏一Li小麦

    typescript基础篇(6):

    6.型 ? 软件工程中,我们不仅要创建一致的定义良好的API,同时也要考虑可重用性。 这时的最好解决方案就是型。 6.2 型函数调用 型函数有两种调用方式: log("aaa") log<string[]>(["aaa", "bbb"]) 不仅可以用型定义函数还可以定义型函数类型,格式和函数签名差不多: const 型类看上去与型接口差不多。 型类使用( <>)括起型类型,跟在类名后面。

    1.2K20发布于 2020-08-17
  • 来自专栏生信宝典

    Nature Plants | 基因组所张兴坦团队合作构建茶树基因组,助力基因组辅助育种

    为了解决这些问题,科学家们提出了利用基因组(Pan-genome)辅助育种技术,有望实现更快速地植物性状改良。基因组包含更加全面的遗传信息,可以有效降低参考基因组偏差对遗传变异检测的影响。 测序技术的进步使得茶树获得了多个染色体水平的参考基因组【1–6】,但这仅为茶树基因库的冰山一角。茶树的表型丰富多样,且多样化的表型可能直接关系到茶叶加工后的风味品质(图1)。 图1. 分析发现,茶树基因组中有高达5万至6万个蛋白编码基因,相较于已发表的版本【1–6】,编码基因数目增加了近20%。 茶树基因组图谱的构建更新了大众对茶树基因组的认识,包括蛋白编码基因数以及遗传变异对茶树表型的影响。 Res. 8, 107 (2021). 6. Zhang, X. et al.

    61210编辑于 2023-11-29
  • Sentieon | 基因组相比传统变异检测的优势

    基因组(Pan-genome)概念的提出,完全超越了这一限制,为我们展现了一个更加宏大、精确且不断变化的物种遗传全貌。本期将聚焦基因组在遗传疾病相关研究中的优势。 HPRC(人类基因组参考联盟)基于47个全球分布个体(94条单倍型)构建的基因组,首次实现了对人类基因组“常见变异空间”的系统性覆盖,从根本上解决了传统参考中“参考偏向”(reference bias HPRC(人类基因组参考联盟):47个个体,来自非洲、美洲、亚洲、欧洲四大洲;CPC(中国基因组联盟):58个核心样本,覆盖中国36个少数民族。 基因组首次精准定位ROBs断点均位于PHRs,从机制上解释了这类常见染色体病的起源。这些区域曾是临床基因组学的“禁区”,如今基因组正将其转化为新的致病机制与生物标志物发现源泉。 三、推动精准医学与人群特异性研究:以中国基因组(CPC)为例HPRC基因组虽具开创性,但亚洲样本仅占13%,存在显著人群偏差。

    23010编辑于 2025-11-24
  • 来自专栏三代测序-说

    基因组 - 人类基因组变异分析 (PacBio)(6)-- ANNOVAR

    如果将个体基因组与参考基因组相比,变异的数量是巨大的。 据估计(1),全球范围内人类的基因组中总共有超过8800万个变异(包括约8470万个单核苷酸多态性、360万个短插入/缺失变异和约6万个结构变异)。 ANNOVAR能够利用最新的数据来分析各种基因组中的遗传变异。 refGene.variant_function所有变异的信息 (一共6,982,339个变异),如图4。 第1列:变异存在位置信息,如intergenic, upstream等。 第6,7列:参考碱基,突变碱基。

    1.7K21编辑于 2023-12-07
  • 来自专栏小明的数据分析笔记本

    基因组分析计算核心可变基因家族的kaks

    基因组分析中通常会使用orthofinder去分析基因家族,将这些基因家族分为核心和可变、私有等,然后会算不同类别的基因家族的Ka/Ks的值,主要说明的问题就是核心基因家族相对比较保守 具体怎么操作 整个过程还是稍微比较麻烦的 wgd这个软件有一步可以算Ks ka 使用很方便,直接修改orthofinder的输出结果,然后用wgd 的命令来算就可以 (还没有实际操作过,有空的话试试,下面的内容只是用一个基因组的 cds序列做测试,学习一下软件的使用) 关于ks值和全基因组复制的关系,可以参考一下这个链接 https://www.jianshu.com/p/21e972a6e4f7 具体怎么安装和算可以参考一下这个链接 simple image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享:1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子;2、园艺植物相关转录组学、基因组

    1.6K10编辑于 2023-12-11
  • 来自专栏作图丫

    Nature 新文: 转移性实体瘤全基因组癌分析

    b,c图:本工作数据(HMF,转移癌)和另一全基因组癌分析的工作(PCAWG,n=2583,未治疗的原发肿瘤)的各癌型中SNVs, MNVs ,indels 和 SVs 突变负荷的累积分布。 在癌分析中识别了MLK4,它是一种可调节JNK,P38和ERK信号通路的混合谱系激酶,并有抑制了大肠癌的肿瘤发生的功能。 还发现了先前在独立数据集中发现的八个显著突变的推定TSG,包括GPS2(癌,乳腺癌),SOX9(癌,结肠直肠),TGIF1(癌,结肠直肠),ZFP36L1 (癌,尿路)和ZFP36L2(癌,结直肠 ),HLA-B(淋巴),MGA(癌),KMT2B(皮肤)和RARG(尿路)。 但是,SOX4(6p22.3)是一个显著扩增的单基因峰(26个扩增),在泌尿道癌中高度富集(19%的样品高度扩增)。

    1.2K21编辑于 2022-03-29
  • 来自专栏生信宝典

    Nat Genet | 69 个拟南芥基因组图谱揭示了全球物种范围内的保守基因组结构

    基因组分析揭示了 32,986 个不同的基因家族,其中 60% 在所有群体中都存在,而 40% 看起来是可以省略的,其中包括 18% 是特定于单个群体的,表明了未被探索的基因多样性。 03 拟南芥的准固定核型在整个品种范围内保持稳定 染色体水平的基因组组装可以准确分析大规模基因组重排和基因组共线性。 04 拟南芥基因组 对拟南芥(A. thaliana)的基因组进行了分析,发现了大量的基因家族。这些基因家族在73个基因组中识别出了36,991个,其中包括核心、软核心、可选和私有基因家族。 尽管种质集包含大量基因家族,但基因集尚未达到饱和状态,可能存在未发掘的遗传多样性。 图5:69个拟南芥种质品种的基因组分析。 最后,这些69个基因组,与其他基因组一起,为研究基因组动态的机制,包括重组,提供了很好的资源。这些资源为进一步的功能基因组研究铺平了道路。

    90710编辑于 2024-05-20
  • 来自专栏函数式编程语言及工具

    函编程(6)-数据结构-List基础

      List是一种最普通的函数据结构,比较直观,有良好的示范基础。List就像一个管子,里面可以装载一长条任何类型的东西。 如需要对管子里的东西进行处理,则必须在管子内按直线顺序一个一个的来,这符合函编程的风格。与其它的函数据结构设计思路一样,设计List时先考虑List的两种状态:空或不为空两种类型。 那是因为都是函编程风格的原因。主要以模式匹配和递归算法来实现。 ] = Cons(1,Cons(2,Nil)) 2 List(1,2,3).length //> res10: Int = 3 下面把几个函数据结构通用的函数实现一下 有关这几个函数在函编程里的原理和意义在后面的有关Functor,Applicative,Monad课题里细说。

    80560发布于 2018-01-04
  • 来自专栏生信宝典

    Nature -- 人类首个 “基因组”旨在编目人类遗传多样性

    在人类基因组项目发布第一个人类基因组草图的20多年后,研究人员发布了人类“基因组”草图——这预示着一种新的参考基因组的出现,它能捕获到更多的人类遗传多样性信息。 该基因组草图于5月10日发表在《Nature》,是由人类基因组参考联盟(The pangenome consortium)完成的。 (MP长篇综述 | 植物基因组及其应用) 基因组的新发现 基因组增加了1.19亿个DNA碱基,这些DNA碱基在现有的人类基因组(参考基因组)中不存在。 拥有基因组参考序列使我们以更细致的方式评估不同人群的特异性变异。希望这将带来对个体生物学更深入的研究。" 基因组对人类健康的重要性如何? 但Eichler表示,基因组在医疗诊所产生影响可能还需要一段时间。 研究人员希望基因组能帮助他们更容易诊断导致罕见疾病的基因变化,并找到常见疾病的治疗方法。

    37910编辑于 2023-08-30
  • 来自专栏一个会写诗的程序员的博客

    《Kotlin 极简教程 》第6

    6型 ---- 《Kotlin极简教程》正式上架: 点击这里 > 去京东商城购买阅读 点击这里 > 去天猫商城购买阅读 非常感谢您亲爱的读者,大家请多支持!!! 在SE 5种,Java引用了型。型,即“参数化类型”(Parameterized Type)。 型函数独立于其所在的类。我们应该尽量使用型方法,也就是说如果使用型方法可以取代将整个类型化,那么就应该只使用型方法,因为它可以使事情更明白。 本章小结 型是一个非常有用的东西。 我们可以发现大量的型代码。 本章我们通过对Java型的回顾,对比介绍了Kotlin型的特色功能,尤其是协变、逆变、in、 out等概念,需要我们深入去理解。 本章示例代码工程: https://github.com/EasyKotlin/chapter6_generics

    2K30发布于 2018-08-17
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