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图形化开放式生信分析系统开发 - 9 Illumina测序仪测序数据自动拆分
为了实现完整的自动化，本文讲述如何与Illumina测序仪衔接，实现下机数据自动拆分（测试过的机型MiSeq,NextSeq500）。 、如何识别下机数据目录 Illumina测序仪下机数据文件夹命名： YYMMDD_machinename_XXXX_FCXXXX YYMMDD 为上机日期 machinename为该测序仪唯一命名编号 上机编号即对应于Illumina测序仪下机数据目录，前两个字段 五、与分析流程对接，实现拆分数据与数据分析联动 需要完成的工作： 请求系统根据样本信息生成SampleSheet，并下载到本地下机数据目录 如： ${pn}/${id}/^${sn}_S[a-zA-Z0-9_.\-]+_R1_[0-9]+.fastq.gz$ ${pn}/${id}/^${sn}_S[a-zA-Z0-9_.\-]+ _R2_[0-9]+.fastq.gz$ 整体的运行逻辑流程图如下： ?
3.1K01发布于 2020-01-17 - 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 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。 Assemblies: FigShare doi https://doi.org/10.6084/m9.figshare. 7649051 (https://doi.org/10.6084/m9
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
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.
80600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
2024 年 9 月 9 日，在“登峰探极·生命可测”华大集团生命科学全球新品发布会上，华大集团 （华大智造）发布了名为 CycloneSEQ™ 的最新测序技术，并推出 CycloneSEQ-WT02（ 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。 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。 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。 （字符串 [=]） -z, --compression gzip 输出的压缩级别（1 ~ 9）。1 最快，9 最小，默认值为 4。
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）。 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。 9. 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]）。 Seurat对象可以包含多个数据层（如 counts、data、scale.data），不同的数据层表示数据在不同处理阶段的信息。 JoinLayers(sce.all)：将 sce.all 对象中的不同数据层进行合并，通常是为了将处理后的数据层与原始数据层同步。 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。
2.8K23编辑于 2024-08-25 - 来自专栏sktj
Kubernetes(9:数据)
作用是在Pod中共享数据 创建Pod，volumeMounts ? image.png emptyDir是Host上创建的临时目录，其优点是能够方便地为Pod中的容器提供共享存储，不需要额外的配置。
41520发布于 2019-09-24 - 来自专栏生信宝典
测序数据可视化 （四）- Epigenomebrowser
Epigenomebrowser是华盛顿大学王艇教授团队开发的强大的基因组浏览器，可以显示Hi-C和ChIA-PET等三维基因组结构的数据。同时还带有比较多的小工具方便在线获取信息、分析和作图。 Epigenomebrowser整合了ENCODE和Roadmap的数万个正常细胞系、癌症细胞系、正常组织和癌组织的基因表达、表观修饰数据，方便查询使用。 ? ? ? ? ? ? ?
88760发布于 2018-02-05 - 来自专栏用户7627119的专栏
单细胞测序数据拟时序分析
而单细胞测序技术的发展，为我们对细胞群体内的异质性和发育分化轨迹研究提供了新的方法。今天我们就跟随王老师一起来看一下BD SeqGeq™之单细胞测序数据拟时序分析。 ? 什么是拟时序分析？ 实际上，单细胞转录组测序的每个细胞都处在某个特定的分化状态，因此可将每个细胞都看作整个连续分化发育程序中的快照。 Monocle运行结束后，会生成一系列的结果图形和数据表格。
5K20发布于 2020-08-06 - 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
腾讯云开发者
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