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20220518_blastn结果转化为gff格式文件
20220518_blastn结果转化为gff格式文件 01 准备数据库序列文件以及待比对序列文件 (base) dell@dell-server target_database.nhr 03 准备待比对序列文件与数据库序列文件进行比对，并将结果转化为gff格式文件 这是未转化为gff格式之前的比对结果 (base) dell@dell-server:~/test$ blastn 1 684 1 684 0.0 1264 这是转化为gff格式之后的比对结果 (base) dell@dell-server:~/test$ blastn ID=animal_mito;NC_045918.1;ATP6;LEN=684 最后输出gff格式输出结果 (base) dell@dell-server:~/test$ blastn -db target_database ", "ID="$1 }' > blastn_result.gff (base) dell@dell-server:~/test$ ls -lhtr 总用量 1.4M -rw-rw-r-- 1 dell
79320编辑于 2022-05-18 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
使用blastn鉴定lncRNA中可能是miRNA前体的序列
make_miRNA -parse_seqids -out miRNA -logfile make_miRNA.log ~/Biotools/blast+/ncbi-blast-2.11.0+/bin/blastn
82850发布于 2021-07-12 - 来自专栏生信小王子
生信基础 | 使用BLAST进行序列比对
blastn：将核苷酸序列比对至核苷酸数据库。 blastp：将氨基酸序列比对至氨基酸数据库。 blastx：将核苷酸序列比对至氨基酸数据库。 tblastn：将氨基酸序列比对至核苷酸数据库。 与blastn的区别是比对时，输入的核苷酸序列与数据库中的核苷酸序列都先翻译为氨基酸序列，而后再进行逐一比对。 以blastn为例，进行序列比对。 ## 将核苷酸序列比对至核苷酸数据库 blastn -query input.fa -db . blastn -query input.fa -db ./index -evalue 1e-6 -num_threads 6 -out out_file ?
6.5K31发布于 2020-08-10 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
使用python的streamlit模块搭建一个简易的网页版blast
st.text_area python io https://docs.python.org/3/library/io.html io.StringIO 主要作用 python subprocess 调用blastn ，blastn输出结果不保存到文件里，而是输出到屏幕，输出到屏幕的内容需要用io.StringIO转化一下才能被NCBIXML解析 https://janakiev.com/blog/python-shell-commands / 这个链接主要介绍的是python subprocess 调用blastn，blastn输出结果不保存到文件里，而是输出到屏幕 ，然后如何将输出到屏幕的内容保存到一个python 对象里 https: -6 blastn output format 6 的表头 st.file_uploader https://docs.streamlit.io/library/api-reference/widgets = "D:/Biotools/blast/ncbiblast/bin/blastn" db = 'D:/Bioinformatics_Intro/streamlit/uploadfiles/blastdb
1.4K20编辑于 2023-01-06 - 来自专栏Listenlii的生物信息笔记
LULU的使用~~
BLASTn,VSEARCH或其他计算成对样本间不相似性的算法，用于建立match list BLASTn,VSEARCH等其他 BLASTn #先利用OTU序列建立参考数据库 makeblastdb -in OTU_sequences.fasta -parse_seqids -dbtype nucl #OTU与参考数据库进行比对 blastn -db OTU_sequences.fasta -outfmt
1.6K21发布于 2020-06-01 - 来自专栏科技记者
纳米孔Nanopore-16S数据分析学习笔记
, graphmap, poa），默认是采用blastn的，依照文章作者的参数，--copy_num_thre 3 --iterative ，只有poa方法能够获得共识序列，blastn提示： #Warning: [blastn] Examining 5 or more matches is recommended #Warning: [blastn] Examining 5 or more matches is recommended #Warning: [blastn] Examining 5 or more matches is recommended #Warning : [blastn] Examining 5 or more matches is recommended #PBDAGCON failed (trimmed more than 100 bases tree -h . ├── [ 183] bpipe.config ├── [ 0] consensus-blastn.fa ├── [ 0] consensus-gra.fa ├──
1.2K30发布于 2020-03-03 - 来自专栏生信菜鸟团
BLAST—序列相似性搜索必备神器
新版本的改进包括： 将 blastn、blastp、blastx 等工具拆分为独立程序，取代了原有的 blastall -p blastn 这种调用方式。 BLAST 常用程序 网页端：https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi 网页端 命令 查询序列 数据库 适用场景 blastp 蛋白质 蛋白质 蛋白功能预测、同源比对 blastn 7.2M 3月 6 05:52 nt.231.nog 2.8G 3月 6 05:52 nt.231.nsq 229K 3月 6 05:52 nt.231.nxm 共享服务器公共数据库 blastn blastn -query input.fa -db . \ -out SRR23698412_2_subset.xml \ -max_target_seqs 1 -outfmt 5 -num_threads 4 -evalue 1e-5 blastn
1.5K10编辑于 2025-03-12 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
跟着Science学作图：R语言ggplot2作图展示基因组局部区域的共线性
_323_v7.0.fa Chr4:28500000-28600000 > rice.fa blast makeblastdb -in rice.fa -dbtype nucl -out rice blastn -query maize.fa -db rice -outfmt 6 > rice.maize.blastn 作图 library(tidyverse) library(gggenes) library TRUE ~ "B" ), X1=1) %>% select(X4,X5,X7,X9,X10,X1) maize rice.maize.blastn x1<-append(x1,c(t(df)[,i][c(3,1,2,4)] %>% as.vector())) } return(x1) } x1<-myabc(rice.maize.blastn ) x1 y1<-rep(c(2,1,1,2),nrow(rice.maize.blastn)) y1 group1<-rep(as.character(1:400)[1:nrow(rice.maize.blastn
1.5K30编辑于 2023-08-23 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
文献笔记六十七：鉴定植物线粒体基因组重复序列
鉴定线粒体基因组中的重复序列（non-tandem repeat） 这个脚本的使用方法是 python2 ROUSFinder2.py MH645952.fna 脚本是用python2写的 使用前提是blastn 已经安装到了/user/bin/目录下，如果blastn没有安装到这个目录下，可以使用-b参数指定blastn的所在路径 默认的重复序列最小长度是50，可以通过-m参数来修改 这个脚本可以在论文提供的附件中下载
79420发布于 2020-08-28 - 来自专栏BioIT爱好者
为什么 Biopython 的在线 BLAST 这么慢？
目前，qblast（biopython==1.7.4）仅适用于 blastn，blastp，blastx，tblast 和 tblastx。 第二个参数指定要搜索的数据库。 例如，如果您要使用 BLASTN 在核苷酸数据库（nt）中搜索核苷酸序列，并且知道查询序列的 GI 号，则可以使用： >>> from Bio.Blast import NCBIWWW >>> result_handle = NCBIWWW.qblast("blastn", "nt", "8332116") 另外，如果我们的查询序列已经存在于 FASTA 格式的文件中，则只需打开文件并以字符串形式读取此记录，然后将其用作查询参数 import SeqIO >>> record = SeqIO.read("m_cold.fasta", format="fasta") >>> result_handle = NCBIWWW.qblast("blastn import SeqIO >>> record = SeqIO.read("m_cold.fasta", format="fasta") >>> result_handle = NCBIWWW.qblast("blastn
2.6K10发布于 2021-10-15 - 来自专栏Listenlii的生物信息笔记
rBLAST:跑blast的R包
devtools::install_github("mhahsler/rBLAST") library(rBLAST) ##需要自己下载blast #寻找本地可用的blast Sys.which("blastn Sys.setenv(PATH = paste(Sys.getenv("PATH"), "path_to_BLAST", sep= .Platform$path.sep)) #版本检查 system("blastn
3.3K21发布于 2020-06-01 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
Circoletto可视化Blast结果
自己运行blast，然后上传结果 #构建数据库 makeblastdb -in database.fasta -dbtype nucl -parse_seqids -out database_name #blastn 比对 blastn -query input.fasta -db database_name > output.txt 上传运行 ?
1.3K10发布于 2020-03-03 - 来自专栏生信喵实验柴
blast的应用
#nt库比对 blastn -db nt -query assembly.fasta -out blast.out -outfmt 6 -evalue 1e-5 -num_threads 12 二、基因功能注释 #nr库比对 blastn -db nr -query gene.fa-out blast.out -outfmt 6 -evalue 1e-5 -num_threads 12 三、筛选质粒 #质粒数据库 /;done; #与质粒库进行 blast 比对 blastn -query assembly.fasta -db ..
2.2K10编辑于 2022-10-25 - 来自专栏生信技能树
软件介绍之BLAST
选择blast工具，blastn,blastp 3. 运行工具，有必要的还可以对输出结果进行修饰 2. 四、以blastn为例，进行序列比对。 ## 将核苷酸序列比对至核苷酸数据库 blastn -query input.fa -db .
2K20发布于 2021-07-06 - 来自专栏生信技能树
比对NR库看看物种分布【直播】我的基因组88
executables/LATEST/ncbi-blast-2.6.0+-x64-linux.tar.gztar ncbi-blast-2.6.0+-x64-linux.tar.gz 比对分为好几种，blastn evalue 1e-5 -num_descriptions 10 -num_threads 8 blastp: protein query -> protein sequence database blastn database blastx: nucleotide query -> protein sequence database blastp:将待查询的蛋白质序列及其互补序列一起对蛋白质序列数据库进行查询；blastn ：线程数 那么我的代码是： cd ~/data/project/myGenome/gatk/jmzeng/unmapped/~/biosoft/blast/ncbi-blast-2.6.0+/bin/blastn
2.9K80发布于 2018-03-09 - 来自专栏Y大宽
通过简单数据熟悉Linux下生物信息学各种操作
profile # for linux #echo 'export PATH=$PATH:~/src/ncbi-blast-2.9.0+/bin' >> ~/.bashrc source ~/.profile blastn 61 ACCTAGGTCT 70 |||||||||| Sbjct 61 ACCTAGGTCT 70 9.5.2 不需要显示base by base alignment blastn query.fa -outfmt 6 KM233090.1 KM233090.1 100.000 70 0 0 1 70 1 70 9.5.3 写入header information blastn -db KM233090.fa -query query.fa -outfmt 7 # BLASTN 2.9.0+ # Query: KM233090.1 Zaire ebolavirus isolate KM233090.1 100.000 70 0 0 1 70 1 70 6.02e-34 130 # BLAST processed 1 queries 9.5.6其他形式 blastn
2.7K31发布于 2019-06-24 - 来自专栏生信技能树
9个组织的37个样本的大豆的长非编码RNA的鉴定
topGO p value cutoff 0.05 Map2Slim option of owltools 基于序列的lincRNAs相似性研究 BLAST (BLAST+ v2.5.0; -task blastn lincRNA和基因组之间最重要的高分配对需要覆盖至少10%的lincRNA LincRNAs的TE组成 大豆TE数据库(SoyBase_TE_Fasta.txt)) 使用BLAST+v2.2.30(blastn-task 将CentGm-1和CentGm-2与大豆基因组(GMAX_275_v2.0)用BLAST+v2.2.30(blastn-task)进行比较。 用BLAST+v2.5.0(-task blastn-eValue 1e-3)比较位置相似的lincRNA位点。 还使用BLAST+v2.5.0(-task blastn-eValue 1e-3)与RefSeq RNA数据库进行了比较。
98740发布于 2021-07-06 - 来自专栏Y大宽
2️⃣ 双序列比对(2)：BLAST详细操作:web版和linux版
图1 BLAST blastn:核酸搜核酸数据库 blastp：蛋白质搜蛋白质数据库 blastx：DNA用所有可能的阅读框翻译成翻译成蛋白后搜蛋白数据库 tblastn：查询的蛋白序列搜索核酸数据库中 x64-linux.tar.gz $ mv ncbi-blast-2.8.1+/ blast $ cd blast $ cd bin $ ls 可执行文件显示如下 blastdb_aliastool blastn psiblast tblastn 2 运行 要进行序列比对，得有以下几个条件 第一，有查询序列，并有特定格式 第二，有目标序列库，蛋白库还是DNA库 第三，确定查询工具，blastn
6K40发布于 2019-01-28 - 来自专栏生信修炼手册
序列比对在biopython中的处理
Bio.Blast import NCBIWWW >>> fasta_string = open("input.fasta").read() >>> result_handle = NCBIWWW.qblast("blastn genebank等格式 >>> record = SeqIO.read("input.fasta", format="fasta") >>> result_handle = NCBIWWW.qblast("blastn
3.6K20发布于 2021-01-11 - 来自专栏生信菜鸟团
RNA-seq数据分析完全指北-04：创建本地blast库分析物种组成
sample -n 10000 SRR11178353_2.fastq.gz | seqkit fq2fa - > SRR11178353_2.rd.fa 2.2、使用本地blast库进行对比 nohup blastn -outfmt "6 std scomname" -evalue 1e-5 -num_threads 16 -qcov_hsp_perc 50.0 -num_alignments 5 & nohup blastn
2.1K21发布于 2021-04-13
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