随笔分类 - 基因组学
摘要:最近看了不少统计基因组方面的资料,以为懂了,其实懵逼。实在是因为统计学基础太菜,似懂非懂,似是而非。记录下自己的理解,求轻喷。 1.GWAS模型 GWAS是表型和基因型之间的相关性分析,然而这个相关性用什么统计方法? GWAS模型的发展: 1.1卡方检验 实际比例是否符合预期分离比例,若不符合则认为
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摘要:参考: 视频PPT来自欧易生物讲座:如何开启一个动植物基因组三代de novo项目?
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摘要:1.混合测序基础 测序成本虽然下降了,但对于植物育种应用研究来说还是很高,动不动就上百群体,小小植物个体价值又低,测完了很可能后面就用不到了。这时,混合样本测序是一种省钱的好办法。 混池测序(Pool-seq)相对于GWAS或其他精细定位策略而言,其实是一个初定位产品,其结果很有可能是跟性状相关的候
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摘要:转自公众号Eric生信小班。学习群体遗传套路 中科院昆明动物园吴东东研究团队联合国外研究团队2019年在Genome Biology发表题为Whole genomes and transcriptomes reveal adaptation and domestication of pistachi
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摘要:转自公众号Mol Plant植物科学,学习三代组装策略 PacBio+BioNano+Hi-C+遗传图谱 薏苡,又称薏米或薏苡仁,起源于亚洲,是远古乃至中国夏商时代最重要的作物之一。据文献记载及考古学发现互相印证,薏苡在中国有~7000年的栽培和驯化历史[1]。薏苡除了作为我国原产的传统药、食两用经
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摘要:转自希望组公众号。学习二代+三代组装策略的流程 垂枝桦(Betula pendula)是一种速生乔木,能在短短一年时间内开花,木质坚实,可做细工、家具等,经济价值极高。近日,芬兰研究人员对垂枝桦自交系个体进行全基因组测序,并对80个来自不同地理范围的桦树个体进行群体重测序,为林木基因组学研究和遗传改
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摘要:1. 组装算法 一般有基于OLC(Overlap-Layout-Consensus, 先重叠后扩展)和基于DBG(De Brujin Graph)两种组装算法。基于OLC的组装方法适合长序列组装,运行依赖的数据结构需要消耗大量的内存,且运行速度比较慢,错误率高,而DBG组装方法内存消耗相对较低,运算
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摘要:肿瘤基础 特点: 疾病,无线增殖 基因相关 细胞进化过程中发展异常,突变积累 概念: germline mutation: 生殖细胞突变 somatic mutation: 体细胞突变,不可遗传 driver mutation 关键突变 passenger mutation 无关紧要 二次打击学说:
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摘要:华大的春季培训课程之一: "人类群体基因组学研究进展和策略" ,很好的扫盲课程(侵删)。
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摘要:华大的春季培训课程之一: "https://ke.qq.com/course/1128997?taid=7160092735650341" ,我认为讲得很好,介绍全面而详细,加了一些个人经验(侵删)。 流程众多,对于结果会有一些差异,尤其是对低频变异。如果很关注低频位点,可多种几款流程比较。 实际上
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摘要:WGS/WES Mapping to Variant Calls Version 1.0 "htslib" 官网上给的一个 "WGS/WES的流程" 。关于htslib、samtools和bcftools之间的关系,可以在 "sanger官网" 查看其解释: HTSlib is a software
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