随笔分类 - 生物信息学
摘要：导出Feature/OTU表 wget -O feature-table.qza https://data.qiime2.org/2017.7/tutorials/exporting/feature-table.qza qiime tools export \ feature-table.qza \
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摘要：导入带质量值的测序数据 地球微生物组标准混样单端数据 “EMP protocol” multiplexed single-end fastq 此类数据标准包括两个文件，扩展名均为fastq.gz，一个是barcode文件，一个是样品混样测序文件。 # 建样品目录 mkdir -p emp-singl
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摘要：QIIME2是微生物组分析流程QIIME(截止17.7.13被引7771次)的全新版(不是升级版)，采用python3全新编写，并于2018年1月全面接档QIIME，是代表末来的分析方法标准(大牛们制定方法标准，我们跟着用就好了)。 安装 安装方法比较简单，参照官网：https://docs.qii
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摘要：GEO数据库 GEO数据库隶属于NCBI，是最大最全面的基因表达数据库，主要是芯片和转录组测序数据。除储存数据外，也提供一些数据挖掘工具，因此利用好这个数据库，没有实验，没有自己的数据也能发好文章！ https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/ SRA文件的存放 从NCNI的这
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摘要：(green) short pairwise alignment / detailed edit model; (yellow) database search / divergent homology detection; (red) whole genome alignment / alignm
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摘要：一般情况下，从Illumina平台上得到的测序，其数据格式是Fastq格式，可以称之为原始数据（Raw data）。事实上直接的下机数据是显微拍摄得到的图像信息。但是一般都会用Bcl2Fastq软件将图像信息转化成Fastq文件。 如果测序是SE：则只有一个fastq文件，如果是PE测序，则得到两个
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摘要：分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾：我们获得了OTU序列的进化分析、同时计算Alpha和Beta多样性值。 本节是最后一节，我们对物种进行分类统计，筛选高丰度结果用于进化树展示，和其它用于R统计分析的结果生成 19. 按物种分类级别分类汇总 OTU表中最重要的
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摘要：绘制Alpha多样性线箱图 绘图和统计全部为R语言，建议复制代码，在Rstuido中运行，并设置工作目录为存储之前分析结果文件的result目录 # 运行前，请在Rstudio中菜单栏选择“Session - Set work directory -- Choose directory”，弹窗选择之
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摘要：分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾：我们的OTU获得了物种注释，并学习OTU表的各种操作————添加信息，格式转换，筛选信息。 接下来我们学习对OTU序列的进化分析、同时计算Alpha和Beta多样性值。 16. 进化树构建 进化树是基于多序列比对的结果，可展
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摘要：本节课程，需要先完成《扩增子分析解读》系列之前的操作 1质控 实验设计 双端序列合并 2提取barcode 质控及样品拆分 切除扩增引物 3格式转换 去冗余 聚类 4去嵌合体 非细菌序列 生成代表性序列和OTU表 分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾：我们学习了
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摘要：本节课程，需要先完成 扩增子分析解读1质控 实验设计 双端序列合并 2提取barcode 质控及样品拆分 切除扩增引物 3格式转换 去冗余 聚类 先看一下扩增子分析的整体流程，从下向上逐层分析 分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾：我们制作了Usearch要求格
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摘要：本节课程，需要完成扩增子分析解读1质控 实验设计 双端序列合并和2提取barcode 质控及样品拆分 切除扩增引物 先看一下扩增子分析的整体流程，从下向上逐层分析 分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾：我们提取barcode，质控及样品拆分，切除扩增引物，经历了
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摘要：本节课程，需要完成扩增子分析解读1质控 实验设计 双端序列合并 先看一下扩增子分析的整体流程，从下向上逐层分析 分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾：我们拿到了双端数据，进行了质控、并对实验设计进行了填写和检查、最后将双端数据合并为单个文件进行下游分析。 接下来
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摘要：通过 conda 安装 qiime 1后，在执行join_paired_ends.py时报错： burrito.util.ApplicationNotFoundError: Cannot find fastq-join. Is it installed? Is it in your path? 这是
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摘要：本文采用目前最主流的扩增子测序数据类型HiSeq2500 PE250类型数据为例，结合目前主流方法QIIME+USearch定制的分析流程。本课程中所需的测序数据、实验设计和课程分析生成的中间文件，均可以直去百度云下载。链接：http://pan.baidu.com/s/1hs1PXcw 密码：y3
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摘要：# 下载最新版QIIME 2 docker pull qiime2/core:2017.7 # 测试是否安装成功 docker run -t -i -v $(pwd):/mnt/hgfs/2017 qiime2/core:2017.7 qiime # 启动docker命令行，挂载目录至/mnt/hg
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摘要：任务列表 比对软件 hisat2的用法 下载index文件 比对、排序、索引 质量控制 载入IGV，截图几个基因 hisat2的用法 本作业是比对到基因组，所以使用gapped or splices mapper，此流程已经更新。TopHat首次被发表已经是7年前，STAR的比对速度是TopHat的
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摘要：任务列表 1.在UCSC下载hg19参考基因组； 2.从gencode数据库下载基因注释文件，并且用IGV去查看感兴趣的基因的结构，比如TP53，KRAS，EGFR等等。 3.截图几个基因的IGV可视化结构 4.下载ENSEMBL，NCBI的gtf，也导入IGV看看，截图基因结构 5.了解IGV常识
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摘要：sra文件转换为fastq格式 fastq-dump -h --split-3 也就是说如果SRA文件中只有一个文件，那么这个参数就会被忽略。如果原文件中有两个文件，那么它就会把成对的文件按*_1.fastq，*_2.fastq这样分开。如果还出现了第三个文件，就意味着这个文件本身是未成配对的部分。
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摘要：在使用FastQC之后，如果我们发现了一些问题（序列质量不高），那么我们该使用什么样的工具，去解决这些问题呢？ fastx Toolkit是包含处理fastq/fasta文件的一系列的工具，它是基于java开发的，我们高通量测序最常用到的是使用这个软件进行reads的裁剪（trim） FASTQ-t
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