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20220518_基因组contig与scaffold的N50大小统计
20220518_基因组contig与scaffold的N50大小统计 01 assembly_stats软件安装 (base) root@dell-server "L50": 13, "N10": 14612419, "N20": 12596737, "N30": 10356262, "N40": 7972914, "N50 "L50": 5, "N10": 45097400, "N20": 25348148, "N30": 23763320, "N40": 21293100, "N50
2.7K30编辑于 2022-05-18 - 来自专栏Linux基础入门
（1）TBtools | 序列工具之序列信息提取
⑤Total_GC_content（GC含量） ⑥Minimum Len（最小序列长度） ⑦Maximum Len（最大序列长度） ⑧Mean Len（平均序列长度） ⑨Median Len（序列中位数长度） ⑩N50 附，N50含义： 在此之前我们需要先明白reads、conting、scaffold的意义和关系。 N50：比如一个基因组大小是1M，然后把contig 和 scaffold 从长到短进行排列，然后相加，当恰好加到1M的50％，也就是500k的时候，那一条 contig 或者scaffold 的长度就叫做 Contig N50和Scaffold N50。
7.3K21发布于 2020-08-26 - 来自专栏生信喵实验柴
quast评估
2、完整性 拼接序列条数接近染色体数据； 片段长度长； N50，N90长； 基因完整性高； 一般是互斥的，准确性高完整性低，准确性低完整性高。 二、N50与N90 N50：N50是基因组拼接之后一个评价指标，将拼接得到的所有的序列，根据序列大小从大到小进行排序，然后逐步开始累加，当加和长度超过总长一半时，加入的序列长度即为N50长度 N50越长，拼接得到的更长的序列越多，类似的还有N90等 一般软件都有统计的结果可以找下日志。
1.7K20编辑于 2022-05-23 - 来自专栏生信修炼手册
QUAST:评估基因组组装效果
对于不同kmer或者不同软件的基因组组装结果，我们通常会通过N50等指标来进行评估。 对于一个组装出来的序列，不论是contig还是scaffold, 首先将各个序列根据长度从大到小排序，然后从第一个序列开始，将长度进行累加，直到累加的长度超过了总长度的50%，此时，最后一个累加的contig的长度就是N50 上图中N50的长度就是60，和N50的概念类似，还有N75, N90等说法，这些指标可以统称为Nx。Nx越大，说明组装出来的片段长度越长一定程度上，证实了组装结果越好。 在实际分析中，我们可以通过现有软件来计算N50， L50等指标，quast就是最常用的软件之一。该软件有在线服务，链接如下 http://quast.bioinf.spbau.ru/ ? 1. contig基本信息统计表 quast 会统计不同长度的contig的个数，以及N50,L50等指标，示例结果如下 ? 2. Nx 长度分布曲线 横坐标为Nx，纵坐标为Nx的值，示意图如下 ?
7.3K20发布于 2020-05-08 - 来自专栏用户7627119的专栏
高通量测序常见名词解释
什么是Contig N50？ Reads拼接后会获得一些不同长度的Contigs。将所有的Contig长度相加，能获得一个Contig总长度。 将Contig按照这个顺序依次相加，当相加的长度达到Contig总长度的一半时，最后一个加上的Contig长度即为Contig N50。 Contig N50可以作为基因组拼接的结果好坏的一个判断标准。 什么是Scaffold N50？ Scaffold N50与Contig N50的定义类似。 将Scaffold按照这个顺序依次相加，当相加的长度达到Scaffold总长度的一半时，最后一个加上的Scaffold长度即为Scaffold N50。 Scaffold N50可以作为基因组拼接的结果好坏的一个判断标准。
1.2K40编辑于 2022-09-21 - 来自专栏生信技能树
新物种基因组组装
我看最近的雷公藤通过 PacBio，10×Genomics 测序，研究者获得了高质量的雷公藤基因组（~365.95Mb，Contig N50=4.36Mb）；结合 Hi-C 数据，将~315.08Mb 的序列挂载到23条染色体上，Scaffold N50=13.52Mb。 在Nature Communication杂志还可以看到很多新物种基因组组装，包括白羽扇豆染色体水平高质量基因组，基因组大小为~558.74Mb，Contig N50 = 1.76Mb，Scaffold N50 = 18.66Mb，注释得到48,719个蛋白编码基因。 还有线虫的研究，通过 PacBio 和 Hi-C 测序技术，生成 C. remanei 染色体水平的基因组（~124.8Mb），Contig N50 = 4.042Mb，Scaffold N50 =21.502Mb
90910发布于 2020-04-23 - 来自专栏微生态与微进化
测序数据拼接，首先需要了解这些概念！
，scaffold N50达到20Kb，单碱基错误率在十万分之一以下，一般采用小片段文库使用二代测序Hiseq完成。 精细图：指经生物信息学分析后，拼接得到的基因组覆盖度大于98%，基因区覆盖度达到99%以上，contig N50达到20Kb，scaffold N50达到300Kb，单碱基错误率低于十万分之一，gap数不超过 基于这些序列，可以确定一些Contig之间的顺序关系，这些先后顺序已知的Contigs组成Scaffold，如下图所示： N50：Reads拼接后会获得一些不同长度的Contigs。 将Contigs按照这个顺序依次相加，当相加的长度达到Contig总长度的一半时，最后一个加上的Contig长度即为Contig N50，可以作为基因组拼接的结果好坏的一个判断标准。 此概念很容易被误认为所有Contigs长度排名第50的序列长度，与之类似的有N90，N50与N90同样适用于Scaffolds。
2.5K20编辑于 2022-05-05 测序知识DAY7-Gaozsi
Contig N50：所有的Contigs按照从长到短进行排序，将排序后的contig长度依次相加,当相加的长度达到Contig总长度的一半时,最后一个加上的Contig长度即为Contig N50。 举例：Contig 1+Contig 2+ Contig 3+Contig 4=Contig总长度*1/2时，Contig 4的长度即为Contig N50。 Contig N50可以作为基因组拼接的结果好坏的一个判断标准。k-mer：k-mer是指将reads分成包含k个碱基的字符串，一般长短为m的reads可以分成m-k+1个k-mers。
43610编辑于 2024-02-26- 来自专栏生信技能树
猪狗的参考基因组构建索引
The N50 size is the length such that 50% of the assembled genome lies in blocks of the N50 size or longer The N50 length for the contigs is 267,478 while the scaffold N50 is 45,876,610. ?
1.4K20发布于 2020-02-13 - 来自专栏生信宝典
中科院遗传所课题组开发高质量基因组组装软件
在玉米、苦荞和人基因组中与已发表版本进行对比，玉米的Contig N50从1.3 Mb提升至61.2Mb，人的Contig N50从8.3 MB提升至54.4 MB，苦荞基因组Contig N50达到了
88640发布于 2019-12-25 - 来自专栏天意生信俱乐部
CycloneSEQ-WT02测评系列（三）：从原始数据到高质量细菌基因组组装
48小时超30Gb产出，N50破10Kb-实测华大CycloneSEQ-WT02实力革新 测序方案与数据产出 我们以三种纯培养细菌——福氏志贺氏菌（SF）、纤维素类杆菌（BC）和迟缓埃格特菌（EL）为样本 平均读长超5000bp，N50高达8000bp以上，整体碱基质量稳定在Q10-11。 尤其值得一提的是，SF的读长N50达到13,294bp，展现了CycloneSEQ-WT02在长读长测序上的强大能力。 生物信息学分析流程 高质量的原始数据为基因组组装奠定了基础。
52110编辑于 2025-05-22 - 来自专栏三代测序-说
三代测序 - Oxford Nanopore (ONT) 数据分析 - 数据质控和过滤
alignment2.bam alignment3.bam --downsample 10000 -o bamplots_downsampled #实际使用 $ NanoPlot -t 12 --N50 --dpi 300 \ --fastq samplename.fq.gz \ --title samplename \ -o samplename \ # -N50 在片段长度N50处划线 # - \ --title SRR21721846 \ -o SRR21721846_NanoPlot $ NanoPlot -t 24 --N50 --dpi 300 \ --fastq SRR21721848 累计半总长的片段大小(N50) : 3,819.0 STDEV read length: 2,335.6 Total bases 总碱基数: 摘要统计Summary statistics 总read数，总碱基数，读长N50数据： Read读长，对数转换的Read读长，碱基质量分布： 长度分布直方图，标准化的长度分布直方图，加权后的长度分布：
12.3K44编辑于 2024-03-05 - 来自专栏Linux基础入门
序列工具使用中所涉及的基础知识
Gff:ID=……，parent=…… Gtf:transcript_id=……，gene_id=…… 4、reads，conting，scaffold，N50 ? ，从而获得一定片段的两端序列，这些序列可以确定contig的顺序关系和位置关系，最后contig按照一定顺序和方向组成scaffold，其中形成scaffold过程中还需要填补contig之间的空缺 N50 将Contig按照这个顺序依次相加，当相加的长度达到Contig总长度的一半时，最后一个加上的Contig长度即为Contig N50。 举例：Contig 1+Contig 2+ Contig 3 +Contig 4=Contig总长度*1/2时，Contig 4的长度即为Contig N50。
2.6K30发布于 2020-08-26 - 来自专栏新智元
苹果挥刀自救，肢解AI团队！神秘硬件或成救命稻草
智能眼镜+AirPods 在智能穿戴设备领域，苹果正在开发代号为N50的智能眼镜，目标是打造Apple Intelligence载体。 N50能够分析周围环境，并提供实时信息，但不会实现真正的AR体验。 与此同时，配备摄像头的AirPods也在开发中，功能与N50类似。
24800编辑于 2025-04-30 - 来自专栏天意生信俱乐部
48小时超30Gb产出，N50破10Kb-实测华大CycloneSEQ-WT02实力革新
本次测评选取了三株纯培养细菌，对其进行了从样本制备到数据产出的全面考察，核心结果显示：WT02在48小时内产出32.07 Gb高质量数据，读长N50达10.22 Kb。 统计数据：获得约 565万条 独立的测序Reads，平均碱基质量为10.63，关键的读长N50达到10.22 Kb，平均读长为5.67 Kb，充分体现了其优异的长读长测序能力。 数据指标优异：48小时产出超30 Gb数据，读长N50超10 Kb，数据质量满足常规分析要求。 混合测序效果良好：多样本混合测序表现出良好的均一性。
61800编辑于 2025-04-29 - 来自专栏数控编程社区
G96/G97指令中的计算
G96 示例） N10 G21；（公制单位） N20 G96 S91；（常数 Vc=91 米/分钟） N30 G00 Z0 X25.4；（定位） N40 G01 Z2.0 F0.25（车削 Φ1"） N50 G97 示例） N10 G21；（公制单位） N20 G97 S700；（恒定 RPM n=700） N30 G00 Z0 X25.4；（定位） N40 G01 Z2.0 F0.25（车削直径Φ 1"） N50
1.6K10编辑于 2024-07-10 - 来自专栏科技记者
脚本分享—快速统计基因组组装结果
函数: calc_n50(seq_lengths, percentile)：计算给定序列长度列表和指定百分位数的 N50 长度。calc_median(arr)：计算给定列表的中位数。 script_name.py -i input.fasta -o output_statistics.txt此脚本计算各种统计信息，如总序列数、总碱基数、最小和最大序列长度、平均和中位数序列长度，以及 N25、N50
59410编辑于 2024-01-22 - 来自专栏简说基因
Kleborate：肺炎克雷伯菌基因分析专属工具
这些指标包括contig数量、contig N50、最大contig、基因组大小和不明确碱基数(如“N”)。 如果检测到不明确碱基、组装基因组大小超出预期范围或N50低于10000 bp，则标记为低质量警告。
72210编辑于 2024-12-24 - 来自专栏DrugOne
Commun. Biol. | 湖南大学罗宵团队开发针对Nanopore R10 simplex 测序纠错工具
1、模拟数据集的组装评估 在下方所有数据集中，在组装之前应用 DeChat 可以显着提高单倍型覆盖度、获得更长的contig（通过 N50/NGA50 测量）和更低的错误率。 2、真实数据集的组装评估 即使是对于纠错后的ONT reads，还是会产生较低的错误率，而 hifiasm 通常会产生具有重复序列的较大的 contig ，导致 N50 低于 NGA50 。 DeChat+Flye 的组合显着提高了基因组组装的连续性 (N50/NGA50)，同时在其他指标上保持与原始 Flye 组装相当的性能。
56910编辑于 2024-12-25 - 来自专栏简说基因
基因组比对，唯快不破 ：原本需要一周完成的9万个基因组比对，现在只需数小时
全基因组友好 • 不论是完整基因组还是草图基因组（如纳米孔测序数据，N50>10kbp），FastANI 的准确性和基于 BLAST 的 ANI 计算方法不相上下。 对于编程小白，Galaxy云平台（网址：usegalaxy.cn）提供可视化界面，平台自动处理碎片化基因组，即使N50<5000bp的草图也能准确分析。
64910编辑于 2025-02-28
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