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- 来自专栏小明的数据分析笔记本
BioPython分割大fastq为小fastq
第一步：模拟生成双端fastq文件 wgsim -N 4000 -1 150 -2 150 NC_008253.fna reads_1.fastq reads_2.fastq -N 参数用来指定reads file_format) for i,batch in enumerate(batch_iterator(record_iter,reads_number)): filename = "group_%i.fastq "%(i+1) with open(filename,"w") as handle: count = SeqIO.write(batch,handle,"fastq") print("Wrote %i records to %s"%(count,filename)) 相比原文代码稍微改动了一点 使用方法 python3 split_Fastq_into_multiple_Small_fastq.py fastq reads_1.fastq 1000 第一个位置指定文件格式 fastq或者 fasta 第二个位置指定输入文件 第三个位置指定每个小的fastq文件存储的reads数量 结语：好像很慢！
1K30发布于 2020-03-03 - 来自专栏我的技术专刊
fastq 批量处理
首先进入fastq所在文件夹 #cd /path/to/file 1. 质控 #fastqc -o FASTQC/ -t 8 *.fastq.gz #multiqc ./ 2. 过滤 for i in ls *_combined_R1.fastq.gz; do i=${i/_combined_R1.fastq.gz/}; nohup cutadapt -a AGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCCAGTCAC p ${i}_out_R2.fastq.gz ${i}_combined_R1.fastq.gz ${i}_combined_R2.fastq.gz & done 3. 比对 #for i in ls *_out_R1.fastq.gz; do i=${i/_out_R1.fastq.gz/}; nohup hisat2 -p 8 --dta -x /path/to/file /hg19/genome -1 ${i}_out_R1.fastq.gz -2 ${i}_out_R2.fastq.gz -S ${i}.sam & done 4.
94520编辑于 2021-12-06 - 来自专栏生信喵实验柴
了解fastq文件
.fastq.gz gzip -d illumina_2.fastq.gz 压缩 gzip illumina_1.fastq gzip illumina_2.fastq 2 fastq 文件统计 seqkit stats illumina_1.fastq.gz illumina_2.fastq.gz 3 统计 fastq 文件每条序列 ATCG 四种碱基组成以及质量值分布 seqtk comp illumina _1.fastq.gz illumina_2.fastq.gz 4 ATCG 以及质量值分布 seqtk fqchk illumina_1.fastq.gz seqtk fqchk illumina_2 .fastq.gz 57 交叉合并 pairend 文件 seqtk mergepe illumina_1.fastq.gz illumina_2.fastq.gz >merge.fastq 6 过滤短的序列 illumina_1.fastq.gz 13 拆分数据 seqkit split2 -1 illumina_1.fastq.gz -2 illumina_2.fastq.gz -p 2 -f 14 转换为
3.5K30编辑于 2021-12-21 - 来自专栏单细胞
sra转fastq
因为恰好遇到了PRJNA752099这个数据集，他上传的fastq文件被合并成了一个，所以我需要下载SRA文件重新拆分。正好作为上游最后一块的补充内容。 mkdir fastq_storels SRR* > list.txt#sh脚本samples=$(<list.txt)for s in ${samples};do echo "${s} starts /${s} -O fastq_store -e 10 --include-technical -S echo "${s} finished at $(date)"done这里解释一下faster-dump 运行完成后可以看到每个样本输出了3个fastq文件。 nohup gzip SRR*_1.fastq SRR*_2.fastq SRR*_3.fastq &
48111编辑于 2024-07-12 - 来自专栏HUBU生信
fastq-dump从SRA文件中提取fastq文件
fastq-dump是SRAtoolkit中使用频率很高的命令，用于从SRA文件中拆解提取fastq文件。 具体用法如下： Usage: fastq-dump [options] <path> [<path>...] fastq-dump [options] <accession> Use option --help for more information 一. 参数可以将其分解为两个fastq文件。 **这里--gzip参数是为了生成压缩的gz格式fastq文件，以节省磁盘空间 ####3. 运行脚本sh fqdump.sh ?
9.5K30发布于 2018-12-27 - 来自专栏生物信息学_troubleshooting
Download fastq from SRA
#-O save the output (fastq files, not sra files) in the sra folder.
18500编辑于 2024-11-20 - 来自专栏生物信息学_troubleshooting
Submit fastq files to SRA
terminal：(There is standard introduction in the SRA submission page to guide users how to upload the fastq /new_folder mput *.fq (upload multiple files) # 由于数据存放在server上，Mac OS terminal上总是无法定位到fastq存放的文件夹，导致始终没法 password = 1234567 ftpAdress = ftp-private.xiaoerwang.com directory = wangxiaoer/new_Folder cd wangxiaoer/fastq / #go to the directory where fastq files locate for file in *; do curl -u $username:$password-T $file
32300编辑于 2024-06-29 - 来自专栏若尘的技术专栏
fastq文件格式解读
原理就是将两个文件内容依次输入到一个新的文件内，你也可以将第二个文件内容追加到第一个文件后面。
2.1K105编辑于 2021-12-04 - 来自专栏R语言&linux
FASTQ数据格式介绍
.fastq.gz | grep '^@SRR' |wc -lzless -S SRR1039510_1.fastq.gz | paste - - - - |wc -lzless SRR1039510 _1.fastq.gz |wc -l | awk '{print $0/4}'zless -S SRR1039510_1.fastq.gz |awk '{ if(NR%4==2) {print} }' _1.fastq.gz |awk '{if(NR%4==1){print}}' |less -S3.输出SRR1039510_1.fastq.gz文件中所有的序列（即第二行）zless SRR1039510 _1.fastq.gz | paste - - - - |cut -f 2 |less -Szless -S SRR1039510_1.fastq.gz |awk '{if(NR%4==2){print }}' |less -S 4.统计SRR1039510_1.fastq.gz碱基总数# 简单版本zless -S SRR1039510_1.fastq.gz |paste - - - - |cut -f
1.2K20编辑于 2023-10-19 - 来自专栏生信技能树
fast5和fastq格式
通过MinKNOW2.2软件包中的Guppy软件进行base calling后会将fast5格式数据转换为fastq格式，用于后续质控分析。 （通常测序服务商会给你fastq格式的数据结果） 上次我们提到对于ONT原始下机数据混样建库和非混样建库数据稍微有些区别。 rawdata_file 主要是看fast5和fastq文件： fast5：原始电信号文件，以.fast5为文件结尾。此文件既有测序得到的序列信息，还有甲基化修饰信息。 fastq：由fast5文件转换而来，以.fastq或.fq结尾，与二代格式一样，四行为一个单位，只不过序列要长很多，这是三代的一个优势。 ? fastq 可以看到，测序的每个reads的碱基数量非常多！这里面的质量值，仍然是符合fastq格式的定义哦！
1.7K20发布于 2020-04-14 - 来自专栏生物信息学
根据id快速提取fastq序列
根据fastq序列的id，从原始fastq中提取序列这个操作，应该是大家在处理序列文件的过程中经常遇到的。如果大家用过Biopython，应该知道Bio模块在做fastq这些文件的处理时非常方便。 还是举个例子比较好，我从比对筛选过滤之后的bam文件中提取了第一列序列名，保存为id.name文件，想根据这个id文件从原始的fastq文件（单端）raw.fastq中把序列提出来。 这里id.name中id数目42万左右，raw.fastq序列数1000万左右： $ wc -l id.name426648 id.name$ wc -l raw.fastq 41867248 "):#input raw.fastq if seq_record.id in name_list: SeqIO.write(seq_record,out_handle,"fastq")#write 然后我查了下Bio中其实有针对fastq快速处理的FastqGeneralIterator，于是我使用FastqGeneralIterator又写了一个脚本： extract_fastq_reads_by_bam_id_v1
3.9K30发布于 2020-04-14 - 来自专栏微生态与微进化
测序数据的解析：Fastq与FastQC
Fastq格式 二代测序平台获得的原始数据为fastq（或为压缩文件fq.gz）格式，包含双末端测序所得的正向和反向两个文件（通常用“1”和“2”来区分），如下所示： 每一个read包含四行内容，其中第一行以 fastqfile为原始测序数据，也可以是fq.gz压缩文件： #可以同时检查正反向原始数据： fastqc -o fastqc -t 20 R1.fastq R2.fastq #对于大批量的数据，也可以用过管道命令和 和上面的duplicate analysis一样，为了计算方便，只取了fastq数据的前100,000条reads进行统计，所以有可能over-represented reads不全在里面。
7.7K30编辑于 2022-05-05 - 来自专栏花落的技术专栏
如何对fastq文件进行批量处理
首先进入fastq所在文件夹 #cd /path/to/file 1. 质控 #fastqc -o FASTQC/ -t 8 *.fastq.gz #multiqc ./ 2. 过滤 for i in ls *_combined_R1.fastq.gz; do i=${i/_combined_R1.fastq.gz/}; nohup cutadapt -a AGATCGGAAGAGCACACGTCTGAACTCCAGTCAC p ${i}_out_R2.fastq.gz ${i}_combined_R1.fastq.gz ${i}_combined_R2.fastq.gz & done 3. 比对 #for i in ls *_out_R1.fastq.gz; do i=${i/_out_R1.fastq.gz/}; nohup hisat2 -p 8 --dta -x /path/to/file /hg19/genome -1 ${i}_out_R1.fastq.gz -2 ${i}_out_R2.fastq.gz -S ${i}.sam & done 4.
2.5K10编辑于 2021-11-26 - 来自专栏生信菜鸟团
bam文件转fastq的一些小tips
samtools bam2fq（或 samtools fastq）一次只能处理一个 BAM，但它会 自动把双端测序的 R1 和 R2 拆成两个 FASTQ，只要你在命令里 指定输出文件名模板。 直接吃这对 FASTQ。 samtools fastq**本身不会自动输出 .gz**，它默认写出 纯文本 FASTQ。 with bam2fastq (https://github.com/jts/bam2fastq). 人工智能大模型告诉我：samtools fastq的默认行为是 “几乎什么都不滤”，它只负责把 BAM/CRAM 里的 所有序列记录重新变回 FASTQ 格式，以便你重新比对或做其他分析。
45410编辑于 2025-11-19 - 来自专栏生信宝典
NGS基础 - FASTQ格式解释和质量评估
FASTQ文件格式和命名 高通量测序之后用于下游分析的数据一般存储在FASTQ文件中。为了节省空间，又不影响下游使用，也一般用gzip压缩的格式。 单端测序每个文库只返回一个FASTQ文件，双端测序两个FASTQ文件，左端一般命名为_1或R1，右端命名为_2或R2。 假如样品名字为ehbio，双端测序三个重复。 （第一个下划线后面的数字为重复，第二个下划线后面的数字指定哪一端） FASTQ文件内容如下图所示： ? 第一行以@开头，后面是reads的ID以及其他信息。 第二行为read的序列。 + FASTQ文件一般比较大，传输过程中可能会出现不完整情况，一般都会附带一个MD5校验值文件用于判断文件的完整性。如果文件内容不变，则MD5值不变，与是否压缩无关。 测序质量 FASTQ文件的测序质量评估一般用FastQC软件来实现。这是一个基于Java的软件包，下载下来放到环境变量即可使用。
3.4K118发布于 2018-02-05 - 来自专栏生信小王子
转录组分析 | 使用Trimmomatic过滤Fastq文件
phred33：Fastq文件的质量值格式为phred33，一般二代测序数据的格式基本都是phred33，如果不清楚自己数据格式的话可以咨询测序公司。 trimlog：设置日志文件。 seq*.fq.gz：需要过滤的Fastq文件。 seq*.clean.fq.gz：过滤后的Fastq文件。 ILLUMINACLIP: .
4.3K10发布于 2020-08-10 - 来自专栏单细胞
嘴对嘴的单细胞上游处理（从fastq开始）
可以看到数据上传者未对fastq文件进行正确命名，同一个样本及实验编号下有两个不同的fastq文件，猜测是将R1、R2命名成了不同的前缀。 打开后即可得到fastq文件的下载链接（图中fasp开头即为aspera链接）
26610编辑于 2024-06-28 嘴对嘴的单细胞上游数据分析(从fastq开始).Day2 使用aspear批量下载fastq文件
通过昨天下载的TSV文件，我们得到了对应fastq文件的下载链接。接下来在Linux服务器上部署aspera并批量下载。
30310编辑于 2024-06-28- 来自专栏R语言交流中心
R语言之FASTQ文件操作及质量评估
今天为大家介绍下如何用R语言进行FASTQ文件的操作。这个包可以对reads进行过滤整理，整理，并且还可以形成质量评估报告。接下来我们看下怎么去使用这个包。 然后我们看下包中的主要函数： 1. readFastq 读取FASTQ的.gz的文件。 Eg: reads <- readFastq(system.file(package="ShortRead","extdata","E-MTAB-1147","ERR127302_1_subset.fastq.gz 2. sread 读取fastq文件中的序列信息。 Eg：sequences=sread(reads) ? 3. id获取文件中的ID信息。 Eg：id(reads) ? Eg：qa <-qa(system.file(package="ShortRead","extdata","E-MTAB-1147"),"fastq.gz") ?
6.5K10发布于 2019-07-31 - 来自专栏青青青山的学习笔记
单细胞转录组之从fastq到counts
2.2G 21:45 SRR13924917_2.fastq.gz 6.7G 21:45 SRR13924917_3.fastq.gz 987M 21:59 SRR13924918_1.fastq.gz 2.2G 21:59 SRR13924918_2.fastq.gz 6.7G 21:59 SRR13924918_3.fastq.gz 这里可能出现三种情况 从sra拆分的fastq文件只有一个： 为了在下游分析中让Cell Ranger指定识别我们的fastq文件进行下游分析，使用官网推荐的命名格式进行命名 [1240] 所以要对之前得到的fastq文件，批量改名。 pre}_S1_L001_I1_001.fastq.gz);done ls *_2.fastq.gz |while read id;do (pre=`basename $id|cut -d"_" -f 1`;echo $pre; ln -s $id ${pre}_S1_L001_R1_001.fastq.gz);done ls *_3.fastq.gz |while read id;do (pre=`
3.4K20编辑于 2022-05-12
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