在进行snp的获取之前,先把每一个个体的所有lane的测序文件都合并到一起。
2022-03-10 22:26:55 89B 测序数据处理
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转录组测序分析流程
2022-03-09 07:58:48 1.33MB 转录组测序分析流程
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纳滤 长时间读取的测序数据的过滤和修整。 根据质量和/或读取长度进行过滤,并在通过过滤器后进行可选的修整。 从stdin读取,写入stdout。 (可选)直接从命令行上指定的未压缩文件中读取。 拟用于: fastq提取后直接 映射之前 在提取和映射之间的流中 另请参阅。 由于计算的读取质量与--summary汇总的质量之间,因此该脚本采用v1.1.0版本,因为它也可选地使用--summary参数。 将此参数与albacore的sequence_summary.txt文件一起使用时,将使用摘要中的质量得分进行过滤。 它也更快。 安装和升级: pip install nanofilt pip install nanofilt --upgrade 或者 conda install -c bioconda nanofilt NanoFilt是为Python 3编写的。 用法: Nan
2022-03-01 14:21:06 23KB Python
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Splitfp Splitfp是一款可以拆分第二代和第三代测序数据的软件。 安装 安装方法1 git clone https://github.com/zxgsy520/splitfp.git cd splitfp chmod 755 splitfp 安装方法2 wget https://github.com/zxgsy520/splitfp/archive/v2.2.1.tar.gz tar -zxvf v2.2.1.tar.gz cd splitfp-2.2.1 chmod 755 splitfp 指示 usage: splitfp [-h] -r1 FILE [FILE ...] [-r2 FILE [FILE ...]] [-w FILE] [-n INT] [-o STR] name: splitfp.py Split a specific format for mu
2022-03-01 09:49:38 12.67MB Python
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基因测序行业深度报告:未来大健康领域黄金赛道-申万宏源
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二代测序原理涉及RNA测序,RNA结构和RNA功能计算以及RNA数据分析处理的生物信息学方法。
2022-01-18 10:53:41 12.48MB RNA测序
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开重 作者: 彼得·门泽尔(Peter Menzel) 安德斯·克罗(Anders Krogh) Kaiju是一个程序,用于从宏基因组DNA的全基因组测序中对高通量测序读段(例如Illumina或Roche / 454)进行分类分类。 使用NCBI分类法和来自微生物和病毒基因组的蛋白质序列参考数据库,将读物直接分配给分类单元。 该程序在描述 (开放访问)。 Kaiju可以在本地安装(请参阅下文),也可以通过。 有关所有版本的请参见的发行说明。 执照 版权所有(c)2015-2021 Peter Menzel和Anders Krogh Kaiju是免费软件:您可以根据自由软件基金会发布的GNU通用公共许可的条款(许可的版本3)或(根据您的选择)任何更高版本来重新分发和/或修改它。 发行Kaiju的目的是希望它会有用,但不作任何担保; 甚至没有对适销性或特定用途适用性的暗示
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USEARCH_工作流 我用来通过 UPARSE 和 QIIME 处理原始 Illumina 扩增子测序数据的 shell 脚本。 这对我来说更像是一种在分析之间保持工作流程一致的方式 - 如果您发现这一点,我目前无法提供任何支持。 注意:该脚本在 2015 年 2 月 25 日发布静态版本,用于即将发布的版本。
2021-12-28 13:07:11 15KB Shell
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HTSlib是用于访问常见文件格式(例如的统一C库的实现,该文件格式用于高通量测序数据,并且是和使用的核心库。 HTSlib仅取决于 。 已知与gcc,g ++和clang兼容。 HTSlib实现了通用BAM索引,其文件扩展名为.csi (坐标排序的索引)。 HTSlib文件阅读器首先查找新索引,然后在缺少新索引的情况下查找旧索引。 该项目还包括流行的tabix索引器和bgzip压缩实用程序,该索引器同时对.tbi和.csi格式进行索引。 构建HTSlib 有关完整的详细信息,请参见 。 包含尚未提交到此存储库的生成文件,因此从Git存储库构建代码需要额外的步骤: autoreconf -i # Build the configure script and install files it uses ./configure # Optional but recommende
2021-12-24 05:02:25 1.63MB C
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单细胞RNA-Seq分析 这个为期2天的课程将讨论从scRNA-seq实验获得的数据的计算分析。 贡献 我们欢迎您为改进本课程而做出的所有贡献! 如果您在此过程中有任何疑问,疑虑或遇到任何困难,维护人员将竭尽所能为您提供帮助。 我们想请您熟悉我们的《 ,并查看有关正确格式,在本地呈现课程的方式,甚至如何编写新剧集的。 请参阅当前列表,以获取有关对此存储库做出贡献的想法。 为了做出您的贡献,我们使用GitHub流,这在一章中有很好的解释。 维护者 本课程的当前维护者是 作者 可以在“找到该课程的参与者列表 引文 要引用本课程,请向咨询
2021-12-13 20:19:11 1.58MB Python
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