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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。 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 ，或者另外一条比对到另外染色体，或者两条比对不在正常 insert size 范围内； 3、一对一比对无错配，perfect match； 4、一对一比对有错配； 5、
2.7K21编辑于 2022-10-25 - 来自专栏生信情报站
NCBI 上传测序数据
5、等待上传完成 ? 6、确认是否上传完成 重复以上命令，ascp 会检测文件上传是否完整，如果上传完成，会直接 skipped ? 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R语言及实用科研软件
🤗 Rliger | 超好用的单细胞测序数据合并（3和5数据合并）（三）
本期我们继续介绍其中的rliger包，如何用于3'和5'数据的合并。 library(RColorBrewer) library(tidyverse) library(reshape2) library(ggsci) library(ggstatsplot) 3示例数据 matrix_3p <- Read10X_h5("./3p_pbmc10k_filt.h5",use.names = T) matrix_5p <- Read10X_h5("./5p_pbmc10k_filt.h5 5' datset中还有一个assay，即VDJ data。 4初步合并 4.1 简单合并 这里我们先用merge将2个数据集简单合并在一起。 这里需要跟大家说下，rlinger在ScaleData时没有将数据中心化，我们需要设置为F。
91120编辑于 2023-02-24 - 来自专栏R语言及实用科研软件
🤗 Harmony | 超好用的单细胞测序数据合并（3和5数据合并）（二）
本期我们继续介绍其中的harmony包，如何用于3'和5'数据的合并。 library(RColorBrewer) library(tidyverse) library(reshape2) library(ggsci) library(ggstatsplot) 3示例数据 matrix_3p <- Read10X_h5("./3p_pbmc10k_filt.h5",use.names = T) matrix_5p <- Read10X_h5("./5p_pbmc10k_filt.h5 5' datset中还有一个assay，即VDJ data。 4初步合并 4.1 简单合并 这里我们先用merge将2个数据集简单合并在一起。 合并数据 5.1 合并前 harmony合并前，PCA明显分离。
1.4K10编辑于 2023-02-24 - 来自专栏R语言及实用科研软件
🤗 Seurat | 超好用的单细胞测序数据合并（3和5数据合并）（一）
1写在前面 随着scRNAseq技术的普及，成本的降低，大家可以在公共数据库找到越来越多的datasets，但如何合并这些datasets就成为了一个大问题，比较推荐的方法包括: Harmony; rliger 我们常见的2种应用场景就是： 3'和5'不同datasets的合并； 整合只有部分重叠的datasets，（举个栗子：全血scRNAseq数据和3'PBMC数据的合并。 library(RColorBrewer) library(tidyverse) library(reshape2) library(ggsci) library(ggstatsplot) 3示例数据 matrix_3p <- Read10X_h5("./3p_pbmc10k_filt.h5",use.names = T) matrix_5p <- Read10X_h5("./5p_pbmc10k_filt.h5 pbmc_anchors, dims = 1:30) rm(pbmc_list) rm(pbmc_anchors) 7合并前后的比较 7.1 查看信息 这个时候我们看一下合并后的pbmc_seurat数据
1.9K11编辑于 2023-02-24 - 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。
75420编辑于 2023-07-19 - 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 - 来自专栏天意生信俱乐部
三代测序100问（5）：PacBio数据分析如何挑选最佳质控工具？
在前面的系列文章中，我们详细探讨了三代测序的选择策略、平台特性，以及PacBio数据中的HiFi与Subreads之辨。 当这些前置知识都已融会贯通，测序数据也顺利到手——无论是从公共数据库下载，还是由测序服务公司交付——摆在每一位研究者面前的首要任务便是：如何对PacBio测序数据进行严谨的质量控制（QC）？ “很多同学拿到数据后，第一反应可能就是赶紧往下分析，”李博士提醒道，“但请务必先停下来，查看一下数据‘健康状况’，包括测序reads数量、测序质量分布以及片段大小统计等。 ，PacBio测序数据的质控重心发生了显著变化。 其最新版本于今年（2025年）1月23日更新，值得一提的是，它已经支持PacBio的未比对.bam文件格式，这对于直接处理原始测序产出非常方便。
57310编辑于 2025-06-08 - 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
_2.fq.gz 2.7G 5月 27 19:51 WT_3_1.fq.gz 2.1G 5月 27 19:51 WT_3_2.fq.gz 肉眼看起来没有啥问题，因为对方本来就是测序数据文件破损了， _1.fq.gz 547M 5月 27 21:14 2.clean_fq/WT_3_2_val_2.fq.gz 可以看到，同样的测序数据，同一个样品过滤前后，其实变化并不大，主要是因为测序已经是比较稳定的技术啦 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 - 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 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.
80600编辑于 2024-06-12- 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。 图7展示了reads首尾或5’/3’端1000 bp内，4种碱基（ATCG）的占比。x轴表示从5'端或3’端起始的相对位置，y轴表示各碱基的比例。图8展示了每个reads的GC含量分布情况。 此分析用以帮助用户评估测序数据的准确性。
94012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。 表格里面需要的MD5值在Linux下可以使用命令md5sum filename来获取； Windows下可以在网上搜索一个MD5值计算工具，比如http://www.winmd5.com/。 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？ 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。 5. 实际使用示例原始下机数据放在1_raw_fastq文件夹下。建立2_fastplong文件夹，fastplong的结果文件放在2_fastplong下。参数根据质控结果和实际情况进行调整就行。
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 - 来自专栏单细胞测序
单细胞测序—不同格式的单细胞测序数据读写(多样本)
单细胞测序—不同格式的单细胞测序数据读写(多样本)这里记录下不同格式的单细胞测序数据读写，存在5种常见的单细胞测序数据。 ），则选择第一个数据层（通常是基因表达数据 tmp[1]）。 1.3 补充：GEO下载数据整理脚本如在GEO下载测序数据时候，我们需要进行初步的数据整理，即将每个样本的三个数据文件（barcode\features\matrix）整理在各自的文件夹中，并规范命名。 h5格式在一个文件里同时包括了feature、bacode、matrix的信息##h5格式#清空环境 加载需要的R包rm(list=ls())options(stringsAsFactors = F) /lib.R')library(hdf5r)library(stringr)library(data.table)dir='GSE215120_h5/'samples=list.files( dir )
2.8K23编辑于 2024-08-25 - 来自专栏生信菜鸟团
肿瘤基因组测序数据高级分析--肿瘤基因组测序数据分析专栏
简介 大多数肿瘤基因组综述类文章，对于数据分析部分只是介绍了基础分析部分，也就是从原始的 fastq 文件通过质控、比对、GATK流程、Call 变异最后得到 vcf 文件和拷贝数变异的结果就结束了。 首先，将多个肿瘤样本的突变数据聚集在一起，然后计算每个基因的分数和 p 值。选择显着性阈值来控制错误发现率 (FDR)，超过此阈值的基因则被报告为显着突变。 最初TMB通过全外显子测序（WES）进行检测表征，其本质上认为基因突变仅限于外显子（编码区）；后来也有很多文章基于特定 Panel 数据评估 TMB，或者基于 ctDNA 数据评估 bTMB等，原理都一样 肿瘤纯度和倍性评估 通常来说，对肿瘤组织进行测序，往往是一个混合样品，既包括肿瘤细胞也包括正常细胞，因此需要进行肿瘤纯度 purity 的评估。 当从混合样品中提取 DNA 进行测序后，得到的也是一个混合样品的结果。肿瘤不一定是单纯的二倍体了，其本身异质性高，直接分析拷贝数变异，得到的结果并不准确，评估肿瘤倍性 ploidy 也更加必要。
4.8K43发布于 2021-10-12
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