随笔分类 - bio
摘要：
bam文件的第二列的flag值，代表了当前read比对到基因组序列的基本情况。flag值由2的0次方到2的11次方这11个数字组成，即1，2，4，8，16，32，64，128，256，512，1024，2048。每个数字表示的比对情况这里不赘述，当获得当前read的flag值时，如何拆解成flag最
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bam文件的第二列的flag值，代表了当前read比对到基因组序列的基本情况。flag值由2的0次方到2的11次方这11个数字组成，即1，2，4，8，16，32，64，128，256，512，1024，2048。每个数字表示的比对情况这里不赘述，当获得当前read的flag值时，如何拆解成flag最
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摘要：之前写的一个小工具，写的很简陋，名字取的也很随意就叫skr，哈哈。主要是fq转fa、合并多个染色体的vcf文件等，功能不多（主要是C写起来太操蛋了T_T），通常我也只用来统计fastq文件信息： 这里给出工具地址：https://github.com/sharkLoc/skrTools 安装： gi
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摘要：最近在学习snakemake 用于生信流程管理，现在用一个snakemake 来完成小任务：将在某一文件夹下的多个bam文件截取一部分，然后建立索引，在提取出fastq序列，最后比对回基因组。 需要两个文件，一个配置文件config.yaml和snakemake文件。 config.yaml 文件内
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摘要：Jvarkit : Java utilities for Bioinformatics ：一个java写的生物信息工具包：http://lindenb.github.io/jvarkit/
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摘要：GATK4 检测的SNP标记，有些位点会在检测过程中完成 phasing，在后续做基因型填充的时候有坑。 GATK4 phasing 结果的缺失位点不是 ./. 也不是 .|. 而是直接变成一个单独的点；下图黄线标记出来的部分，上面是原始结果，下面是修改后结果。 基于此后续做 phasing 才能顺
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摘要：1 static char *revers(char *s) 2 { 3 int len=strlen(s); 4 char *s2=(char *)malloc(sizeof(char)*(len+1)); 5 for(int i=len-1; i>=0; i--) 6 { 7 switch (s
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摘要：http://methodspopgen.com/methods-to-infer-populations-history/
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摘要：一、芯片数据 此次拿到的illumina芯片数据并不是原始的数据，已经经过GenomeStudio软件处理成了finalreport文件，格式如下： 之前没处理过芯片数据，对于这种编码模式（Forward，top AB）的基因型数据很疑惑，查了很多资料，收效甚微。看过建明大神对芯片这块儿的介绍，发现
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摘要：最近有需求，对WGS测序获得SNP信息进行筛减，可问题是测序个体少，call rate，maf，hwe，等条件过滤后，snp数量还是千万级别，所以后面利用plink工具根据LD信息来滤除大量SNP标记。工具版本：PLINK v1.90b4.6 64-bit (15 Aug 2017)一、格式转换首先将准备好的vcf文件转换下格式，map和ped格式： 1 plink --allow-extra-...
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摘要：因为最近有一项工作是比较填充准确性的，中间有用到vcftools比较两个vcf文件。 使用命令也很简单： 1 vcftools --vcf file1.snp.vcf --diff file2.snp.vcf --diff-site --out Diff.site 运行结束会生成一个名为Diff.s
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摘要：做群体变异检测后，通常会有提取子集的操作，之前没有发现bcftools有这个功能，都是自己写脚本操作，数据量一上来，速度真的是让人无语凝噎。这里记录下提取子vcf文件的用法，软件版本：bcftools-1.5 一、根据个体提取子集 根据样品名提取vcf文件，准备要保留的个体名文件 keep.list
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摘要：做数据比较的时候，由于同一个样本测序数据量不一致，需要抽取数据，控制数据量基本一致。 自己写脚本速度较慢，后面发现一个不错的工具：seqtk 原始数据抽取 如果只控制原始数据量一致，过滤低质量数据后直接使用seqtk (Version: 1.3-r106) 的子模块seq， 配合参数 -s 设定随机
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摘要：直接使用os模块的popen打开 import sys import os a=os.popen('/Soft/samtools-1.2/samtools flags '+sys.argv[1] ,'r') print(a.read())
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