今天的笔记是自己记的Goodnotes,字比较丑请见谅…………关于测序的入门,零基础的非常推荐【陈巍学基因】视频1,讲的很清晰,可以对二代测序有一个最基本的了解。 fastqc`chmod 用3个数字来表达对 用户(文件或目录的所有者),用户组(同组用户),其他用户 的权限: 如:chmod 755 fastqc 数字7是表达同时具有读,写,执行权限:(7 = 4 + 2+ 1) 读取--用数字4表示; 写入--用数字2表示; 执行--用数字1表示; 三者皆否:0将FastQC文件夹导入环境变量echo 'export PATH=/YOUR/FASTQC PATH
sanger法一代测序基本原理Sanger法是基于DNA合成反应的测序技术,又称为SBS法、末端终止法。1975年由Sanger提出,并于1977发表第一个完整的生物体基因组序列。 核心原理:由于双脱氧核苷酸(ddNTP)的3’位置脱氧,其在DNA的合成过程中不能形成磷酸二酯键,因此可以用来中断DNA合成反应,在4个DNA合成反应体系中分别加入一定比例带有放射性同位素标记的ddNTP Illumina二代测序的基本原理基本原理:将dNTP的3'-OH以叠氮集团RTG(Reversible Terminating Group,可逆末端基团)进行修饰;将4种碱基分别与不同的荧光分子连接; 经过不断的扩增和变性循环,最终每个DNA片段都将在各自的位置上集中成束,每一个束都含有单个DNA模板的很多份拷贝,进行这一过程的目的在于实现将碱基信号强度放大,以达到测序所需的信号要求。图片
测序原理测序是测生物体的遗传信息一代测序:sanger发明的70年代的双脱氧终止反应法原理如下:DNA的基本组成单位是单脱氧核苷酸(dNTP),dNTP5点位和3点位各有一个羟基。 二代测序:illuma公司的合成测序方法为主流原理如下:桥式PCR扩增--DNA链进入flow cell(流动池)配对互补后,加入DNTP和聚合酶合成、加入NAOH碱溶液解开,加入中性溶液又折叠再次互补 测序过程加入4种红黄蓝绿不同荧光标记的dNTP进行互补配对,通过荧光判断碱基是哪一种二次测序读取Index(最开始文库里人工加的DNA接头),可以确认DNA片段来自哪个样本
今日学习内容:测序原理第一、二、三代测序的优缺点了解组学的分类---图片---资料来源:测序的世界生信小白第6天-初涉测序生信小白第8天 名词结构化测序技术原理及常用数据格式简介DNA 测序技术的发展: 第三代测序法测序发展史:150年的风雨历程---感悟:今天学习到了测序的原理和发展,对于之前不了解的概念和困惑有了答案。 7日的学习旅程即将抵达结束的终点,这段时间的所学所获像是推了一把在生信门前徘徊的我,从对一切睁眼瞎变成对前方道路有了指示牌,更有动力继续学习和摸索下去。感谢生信星球的豆豆和花花~
c("lightblue","lightyellow","lightpink"))这个确实也是最简单的函数了……但是还是搜了一圈才搞清楚它的意思:boxplot即箱线图,iris是机器学习中很经典的数据集
Day7-i 生信星球学习--测序相关知识双脱氧核苷酸 ddNTP一代测序(Sanger测序)准确性高,通量低,成本高二代测序读长短,拼接困难,PCR技术增加了测序的错误率1.Roche公司的454技术平台 ,每个tile在一次循环中会拍照4次(每个碱基一次)边合成边测序(sequence by synthesis, SBS)~合成构建DNA文库上样 桥式PCR测序名词结构化基因组学(核酸序列分析)(1)全基因组测序 (WGS)(2)全外显子组测序(WES)(3)简化基因组测序(RRGS)作用:(1)基因组作图(遗传图谱、物理图谱、转录本图谱)(2)核苷酸序列分析(3)基因定位(4)基因功能分析其它:(1)以全基因组测序为目标的结构基因组学 IncRNA-Seq(长链非编码RNA)(3)sRNA-Seq(主要是miRNA-Seq)作用:(1)获得物种或者组织的转录本信息(2)得到转录本上基因的相关信息,如基因结构功能等(3)发现新的基因(4) 基因结构优化(5)发现可变剪切(6)发现基因融合(7)基因表达差异分析蛋白质组学(1)蛋白质组数据处理、蛋白及其修饰鉴定(2)构建蛋白质数据库、相关软件的开发和应用(3)蛋白质结构功能预测(4)蛋白质连锁图代谢组学
生信软件 | FastQC 介绍 高通量测序数据的高级质控工具 输入FastQ,SAM,BAM文件,输出对测序数据评估的网页报告 安装 conda install fastqc 这里需要安装Conda 这是 read length = 100 的scRNAseq数据,横轴为read位置,纵轴是quality。 quality = -10*log10§,p为测错的概率。 横轴为位置,纵轴为百分比 正常测序数据为频率相近的四种碱基,无位置差异。表现在图上的话,四条线应该是平行且接近。 N 代表测序仪不能识别的碱基,横轴代表read位置,纵轴代表占比 如果正常测序,红线应该是趋近与0的直线 当任意位置N占比大于5%,报警告;大于20%,报错 Sequence Length Distribution 横坐标为重复(duplication)的次数,纵坐标为reads的数目,以unique reads的总数作为100% 比如,当unique reads数大约为10%时,有两个重复;正常测序开始较高,后续趋近
质控 算是补充前面的课程,下别人的数据质控还是要做的~ Talk Less,Show Dry-Goods 安装 你需要准备的软件Fastqc与cutadapter安装方法:加入星球的或者购买镜像的conda 3~4个月第二章讲述一部国自然申请书的诞生记Chris生命科学小站网易云课堂第一学期,配合Chris生信初级教程与Chris课题与文章辅导完成直播课程。 第二学期,看看大家的投票来决定讲什么吧~ 来说说优惠 1、已经加入Chris生信初级教程和Chris课题与文章辅导的成员,参加直播的我会在直播前统计发放课程Chris生命科学小站网易云课堂优惠券。 2、已经加入Chris生信初级教程,想加入Chris课题与文章辅导的成员补差价就可以而Chris课题与文章辅导的成员赠送Chris生信初级教程3、经已加入的成员邀请加入Chris生信初级教程/Chris 重要的是,站长决定为了庆祝Chris生命科学小站成功入驻网易云课堂,发放优惠券了面值59元,也就是说你只需要花99元即可购买价值158元的Chris生信初级教程还等什么,赶紧领券加入学习吧!
安装 二、使用 1、建立索引 2、STAR 比对 三、原理 聚类、拼接和评分 零、介绍 STAR (Spliced Transcripts Alignment to a Reference),用于将测序的
源自生信星球,由于有R基础,内容1、2、3跳过了基础代码1、显示文件列表(右下角窗口file直接有显示,在R中其实不那么重要)dir()list.files()图片2、显示历史命令(右上角history 也有)history()就像view(a)可以直接点击environment中的a一样绘图基础ggplot21、ggplot2的内置数据框mpg(需library(ggplot2)才能读取)拿到一个数据首先就要观察它
今天的学习内容: 1.安装R(基础)和Rstudio(人性化一些的界面) 2.粗略了解R语言是什么,干什么的,认识Rstudio的工作界面 3.学会外观设置和基本操作 4.完成第一个R做的图 如果已经安装或者基础较好 boxplot(iris$Sepal.Length~iris$Species,col = c("lightblue","lightyellow","lightpink")) 注:iris是一个R语言自带的数据框 iris$Sepal.Length表示iris数据框的Sepal.Length这一列数据。以此类推。 3.加减乘除 1+2 回车 4.赋值 赋值符号用<-,这是小于号加上减号,也可以按Alt加上减号 x<- 1+2 意思是把1+2的运算结果赋值给x, 赋值后,x会显示在右上角的框,Environment 5.删除变量 a<-3 b <- 1 c <- 4 u <- 5+6 rm(b) rm(u,c) rm(list = ls())#清空所有变量 代码可以复制,更推荐的方式是用键盘上q前面的那个tab
Sanger测序 图片 有了早期的第一次测序成功,才有了后来1983年的Kary Mullis 发明PCR测序仪,利用PCR才有了我们更加效率的NGS(二代测序)。进步的是方法,不变的是基本理念。 图文来自简书刘小泽 测序的世界 2. 有哪些类型的测序 a. 第一代测序 桑格尔-双脱氧链终止法是最为经典的一代测序技术,至今仍是测序行业的金标准。人类基因组计划(HGP)主要基于第一代测序技术。 但成本高、通量低的传统测序技术不能满足深度测序和重复测序等大规模基因组测序的要求。 图片 b. 第二代测序 第二代DNA测序技术(next generation sequencing,NGS )-循环阵列合成测序法。 图片 二代测序大幅度提高了测序速度,降低了测序成本,保持了高准确性。 图片 图片 图文来自微信公众号生信星球 图片 图文来自微信公众号美格科服 测序技术原理及常用数据格式简介
引自生信技能树引自生信技能树DAY3三、数据结构——数据框1、数据框的来源(1)用代码新建(2)由已有数据转换或处理得到(3)读取表格文件(4)R语言内置数据注意:向量是一维的,且只存储一种数据类型;matrix #1.数据框来源# (1)用代码新建# (2)由已有数据转换或处理得到# (3)读取表格文件# (4)R语言内置数据#2.新建、读取数据框、内置数据df1 <- data.frame(gene = ,然后把它删掉rm(x)rm(df1,df2)rm(list = ls()) ctrl+l#清空控制台引自生信技能树DAY4练习题2-4# 练习2-4# 说明:运行load("gands.Rdata") #<-之间要有空格或打个括号,不然会被当成赋值符号2、R包介绍3、R包镜像引自生信技能书使用镜像,加快R包的下载,不用从大洋彼岸去下载4、R包的安装与来源(1)CRAN网站(2)Bioconductor sdlibrary(limma)browseVignettes("limma") #不是每个包都有ls("package:limma")5、R包的安装和使用逻辑引自生信技能书引自生信技能树练习题4-1#
练习1:plot可以简单理解为画图的函数runif#Runif是R语言中最常见的随机函数之一,用于生成随机数据。 它也被称为“均匀分布”,因为它按照指定的规则产生的数据是按照均匀分布的。 均匀分布的数据在某个范围内的每个位置都具有相同的概率。以iris内置数据集画箱线图,以length为纵坐标,species为横坐标2:字体设置学到新的知识跳转以后可自行修改,蛙去~牛啊生信星球公众号
、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 SampleSheet文件最常用的有版本4 / 5,字段有些差异,但是真正在数据拆分时候起作用的,上图红色部分,其余并不重要。 目录结构为: [Sample Project]/[Sample ID]/[Sample Name]S*_R1_*.fastq.gz 记住此目录结构,为了拆分数据得到的数据与后续生信pipeline连接做全自动分析 四、与系统交互从样本信息中生成SampleSheet.csv 如果要用程序生成SampleSheet文件,这里就会用到图形化开放式生信分析系统开发 - 2 样本信息处理文章里样本信息的字段信息。 ? 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
传统安装 三、使用 1、参考基因组比对 必需参数 可选参数(常用) 2、构建索引 官方索引 自建索引 3、一个完整例子 一、介绍 Bowtie2 是将测序后的 reads 与长参考组的比对工具 ( 可以处理非常长的 Reads(即10~100kb),但它针对近期测序仪产生的 Reads 长度和误差模式进行了优化,如Illumina HiSeq 2000,Roche 454和Ion Torrent仪器 -U 逗号分隔的包含未配对读取的文件列表要对齐,例如lane1.fq,lane2.fq,lane3.fq,lane4.fq。读数可能是不同长度的混合。 如果-指定,bowtie2则从“标准输入”或“标准输入”文件句柄中读取数据。 -S 将SAM对齐文件写入。默认情况下,对齐被写入“标准输出”或“标准输出”文件句柄(即控制台)。 ,所以将待比对文件 example_1.fq example_2.fa 分别输入,以 example.sam 的文件输出 如果为单末端测序的话,上述命令换为: bowtie2 -p 6 -3 5 -
思维导图七天居然坚持下来了,感谢小洁老师,看测序的发展史,从第一代测序到第二测序,再到现在的第三代测序,感觉发现这些的人非常聪明,感觉人类跨时代发现的伟大,让我对生信真正燃起了兴趣,也感谢这个课程让我学会了 markerdown格式的文章编辑,生信好像搞最高层级感觉还是数学和物理,觉得挺难的,但人总是应该尝试一些新的东西!!!! 希望学习班结束我能够坚持生信的学习!
1990年代中后期开发了几种新的DNA测序方法,并于 2000年在商业DNA测序仪中实施。这些方法统称为“下一代”或“第二代”测序 (NGS) 方法,以便将它们与包括桑格测序在内的早期方法区分开来。 与第一代测序相比,NGS 技术的典型特征是高度可扩展,允许一次对整个基因组进行测序。图片本文内容源自生信小白第6天-初涉测序生信小白第8天 名词结构化测序技术原理及常用数据格式简介测序的世界
CpG位点,用4种不同的降维方法处理数据后构建分类器,并结合临床特征进行富集分析评估分类器的预测能力,为临床侵袭性乳腺癌的诊断提供帮助。 本篇文章中,作者用转移淋巴结的DNA甲基化数据研究乳腺癌的侵袭性。为了克服数据和转移性样本不足的问题,作者用一种基于DNA甲基化标志的新方法鉴定样本,并构建了一个识别侵袭性乳腺癌的分类器。 因此,作者接下来用4种降维方法(MRMD,mRMR,PCA和FA)筛选特征构建分类器,表1展示了4种方法筛选的CpG位点数目。 ? 3.TCGA乳腺癌测试集验证分类器预测能力 作者进一步从TCGA下载了BRCA HM450 DNA甲基化数据和临床数据,用766个原发性乳腺癌样本和97个正常样本组成测试集。 结果表明(表1),4个分类器对正常样本的预测精度高达96.9%,和训练集预测精度几乎一致。然而,4个降维方法对BRCA侵袭性的预测结果均出现明显的差异。
p16INK4a染色结果显示两例样本均为HPV阴性。 scRNA-seq流程: 样本1使用BD Rhapsody平台进行测序。将组织消化为含有106个细胞的单细胞悬液,有效细胞获得率为82.33%。 2.鉴定LSCC组织的细胞组成 使用Seurat包分析测序数据:预处理过滤基因数量少于200的细胞,选择前2500个高度可变的基因进行PCA主成分分析和t-SNE算法进行数据降维,评估前50个主成分进行两阶段的聚类 此外,在测序数据中几乎没有观察p16INK4a(CDKN2A)的表达(图3A),与IHC结果一致。 对于肿瘤细胞簇的标志基因,使用TCGA数据库的头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)样本进行了生存分析。通过分析配受体对列表,作者还探究了正常,肿瘤及免疫细胞之间的相互作用。 图4c,d:标志基因表达量分组的TCGA-HNSCC生存分析 ?