经过几十年的改进，第一代测序仪不仅在读长上有较大的突破，准确率高达99.999%，而且测定成本也大幅下降，达到每千碱基序列为0.5美元。但是，不管怎么改进，由于对电泳分离技术的依赖，第一代测序技术在速度和成本方面都已达到极限。在这种情况下，第二代测序技术（Next-generation sequencing）应运而生。 第二代测序技术的核心思想是边合成
一、功能分类：测序数据模拟二、软件官网：https://github.com/lh3/wgsim三、软件介绍:wgsim是一块用于高通量数据模拟的软件，whole genome simulation。这款软件可以模拟出illumina测序数据，并且可以自由调整测序reads的读长，插入片段大小以及错误率等，使用起来比较方便。模拟数据主要用于软件的测试与评估。例如对序列拼接软件的评估。因为模拟数据是
高通量测序技术，就是二代测序，已经成为现代生物学研究的一个较为常规的实验手段。这一技术的发展极大地推动了基因组学，表观基因组学以及翻译组学的研究。RNA-seq 通过测定稳定状态下的RNA样品的序列来对RNA样品进行研究，从而避免了许多之前研究手段的不足，比如象基因芯片或者 PCR 就需要背景知识。而且 RNA-seq 还可以触及以前无法研究的领域，比如复杂结构的转录体。RNA-seq可以应用于以
二代测序方法：DNA测序之靶向重测序1. 靶向重测序2. 靶向测序技术2.1 多重扩增子测序2.2 杂交捕获测序2.3 小结3. 杂交捕获测序数据质量评估4. 基于测序的基因分型方法5. 基于大型基因组(> 5 Mb)测序的基因分型6. 靶向基因测序6.1 靶向基因测序简介6.2 靶向基因测序的优势6.3 预设计的靶向基因panel6.4 定制靶向基因测序解决方案6.5 扩增子测序与目标富
illumina和pacbio的基本原理就是改造碱基，每个碱基加上不同颜色的发光基团。测序的时候边合成边测序。和你的测序链ATGC配对完以后，配对合成好的碱基就把发光基团丢出去了，然后这个孔就会发出一个颜色的光，上面有个照相机不停地捕捉每个孔的光的颜色，就知道这个位置是什么碱基了。每条序列不停地被配对合成，碱基不断地丢出去发光基团，颜色连起来，就知道序列是什么样子了。一代测序也叫Sanger(双脱
二代测序原理：1、DNA待测文库构建。 超声波把DNA打断成小片段，一般200--500bp，两端加上不同的接头2、Flowcell。一个flowcell，8个channel，很多接头3、桥式PCR扩增。每个DNA片段将在各自位置集中成束，每一束含有单个DNA模板的很多拷贝，目的：将碱基的信号强度放大，达到测序所需的信号要求。4、测序。边合成边测序。反应所需材料，dNTP的3’端特殊处理，不能继续
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2023-07-02 17:24:09
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论文https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-020-02244-4Ratatosk: hybrid error correction of long reads enables accurate variant calling and assemblyhttps://github.com/Decod
原创
2022-03-28 10:09:37
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学习目标 了解从 RNA 提取到获取基因表达矩阵， 既RNA-seq 分析的整个流程。 1. wor
学习目标了解从 RNA 提取到获取基因表达矩阵， 既RNA-seq 分析的整个流程。1. workflow进行差异表达基因分析的前提是，获取代表基因表达水平的矩阵。因此在进行分析前，必须知道基因表达矩阵是如何产生的。在本教程中，将会简要的介绍从原始测序读
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2023-07-31 18:01:40
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笔记主要内容：1~3代测序技术，fastq文件 & FASTQC（1）测序技术1、一代测序技术：Sanger Sequencing测序条件：需要有足够的量的单链DNA，即相同序列需要达到多少数量才能进行测序。测序过程：以一条链作为模板，DNA聚合酶将环境中的材料（dNTP & ddNTP），进行结合，即合成另一条链（ddNTP结合之后，DNA合成反应终止）。下图所示，SEQUENC
# 重测序数据分析流程
## 引言
随着高通量测序技术的快速发展，重测序数据分析成为了生物信息学领域中的一个重要研究方向。重测序数据分析能够帮助研究人员揭示基因组、转录组和表观基因组的信息，对于理解生物学过程、疾病机制以及生物多样性等方面具有重要意义。本文将介绍常见的重测序数据分析流程，并提供代码示例以便读者更好地理解。
## 数据预处理
重测序数据分析的第一步是数据预处理。在这一步中，我们需
目录step:1 准备工作step:2 数据过滤比对参考基因组安装BWA建立索引bwa一共有三种比对算法，这里使用mem数据过滤安装samtools筛选三步走step:3 组装step:4 共线性分析使用MUMmer进行分析安装mummer-3.23：联配相近序列数据整理step:5-6 基因组环化+gap填充(尚未补充完整)step:7 组装评估 step:1 准备工作获得原始数据 获得样本参
考虑这样一个问题，“如果要保证基因组上95%的区域其覆盖深度在30x以上的话，那么最低的平均测序深度应该是多少？”。 关于测序量的估计，对于做生物信息的人来讲应算是家常便饭了，多数时候我们都能直接根据以往项目的经验来获得，或是说的更具体些，在变异检测中一般要有25x以上的覆盖度才能得到一个比较靠谱的结果，于是以此为目的给出测序量的估计值；当然少数情况下也会有直接拍脑袋拍出一个值来的疯
一、初现庐山真面目一代测序：又称Sanger测序（多分子，单克隆）历史：第一代DNA测序技术（又称Sanger测序）在1975年，由Sanger等人开创，并在1977年完成第一个基因组序列（噬菌体X174），全长5375个碱基。研究人员经过30年的实践并对技术及测序策略的不断改进（如使用了不同策略的作图法、鸟枪法），2001年完成的首个人类基因组图谱就是以改进了的Sanger法为其测序基础。原理：
生物信息学生物信息学——基础篇：一至三代测序技术 文章目录生物信息学一、一代测序二、二代测序三、三代测序四、总结 一、一代测序概述：一代测序（又称Sanger测序）。原理：Sanger测序利用一类特殊的核昔酸，即ddNTP (双脱氧核苷三磷酸)：这种核昔酸不能形成磷酸二酯键，故会中断DNA的延长。如果用同位素对ATCG四个碱基进行部分标记，电泳后通过放射显影就可以知道这4个碱基出现的位置。例如针对
虽然三代测序现在已经商用，但是目前的主流还是二代测序，尤其是Illumina公司的测序方式更是大行其道。那么，下面我们从四个方面来说说illumina家的二代测序是怎么得到的生物数据。0、 基本原理基于可逆终止的，荧光标记dNTP，做边合成边测序分为三步：样本准备 Sample Prep成簇 Cluster Generation测序 Sequencing数据分析 Data Anal...
原创
2022-03-08 14:35:16
1529阅读
R批量做GSEA分析还没有官方的包，但是clusterprofiler可以做，它调用了最新的gfsea包。Gene Set Testing for RNA-seq - fgsea教程 RNA-seq是利器，大部分做实验的老板手下都有大量转录组数据，所以RNA-seq的分析需求应该是很大的（大部分的生信从业人员应该都差不多要沾边吧）。普通的转录组套路并不多，差异表达基因、富集分析、WGCN
## 重测序数据分析的流程
### 概述
重测序数据分析是对基因组或转录组测序数据进行处理和分析的过程。它包括数据质量控制、数据预处理、比对、变异检测和注释等步骤。下面我们来逐步介绍每一步的具体操作和代码。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[数据质量控制] --> B[数据预处理]
B --> C[比对]
C --> D[变异检测]
原创
2023-09-06 07:41:58
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测序数据拿回来之后，会给一些数据。那么这些数据代表什么呢？1. 原始数据（Raw data）：一次测序产生的全部原始数据。理论上，它们应该是没有经过任何过滤的，无论好坏。2. PF数据（PF data）：在测序过程中，Illumina内置软件根据每个测序片段（read，通常每个片段长100个碱基）前25个碱基的质量决定该read是保留还是抛弃。如果没有达到质控标准，则该read的全部碱基都被抛弃；
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2023-07-06 16:16:22
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目录0. 基础环境1. 质控trimmomaticfastqc2. 比对 & 比对后处理比对：bwa1）编译安装2）使用方法比对后：samtools/picard/gatk3. 变异识别（SNP/InDel）GATK4最佳实践_1：碱基质量分数校正（BQSR）GATK4最佳实践_2：Mutect2检测体细胞突变1）GATK最佳实践3_VQSR或hard-filtering4. 变异注释A
每个测序样品的Raw Data包括两个FASTQ文件，分别包含所有cDNA片段两端测定的Reads。FASTQ格式文件示意图如下： FASTQ格式文件示意图注：FASTQ文件中通常每4行对应一个序列单元：第一行以@开头，后面接着序列标识（ID）以及其它可选的描述信息；第二行为碱基序列，即Reads；第三行以“+”开头，后面接着可选的描述信息；第四行为Reads每个碱基对应的质量打分编码，
