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
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2023-11-16 22:07:34
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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
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2024-01-11 14:53:49
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关于二代测序数据分析的Python处理，这篇博文将详细记录下环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧与排错指南的整个过程，帮助大家快速入门与掌握这门技术。
## 环境准备
在进行二代测序数据分析之前，我们需要准备一个合适的环境，包括硬件与软件的要求。
### 软硬件要求
- **硬件需求**
- 处理器：四核以上
- 内存：16GB及以上
- 存储：至少100GB的可用
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
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2023-11-27 14:32:44
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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
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2024-01-18 08:02:27
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1.概述 DNA测序（DNA sequencing）作为一种重要的实验技术，在生物学研究中有着广泛的应用。早在DNA双螺旋结构（Watson and Crick,1953)被发现后不久就有人报道过DNA测序技术，但是当时的操作流程复杂，没能形成规模。随后在1977年Sanger发明了具有里程碑意义的末端终止测序法，同年A.M.Maxam和W.Gilbert发明了化学降解法。Sanger法因为既
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
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2024-02-05 12:35:37
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# 二代测序数据分析：Linux读取
二代测序（Next-Generation Sequencing, NGS）技术的出现，极大地推动了基因组学的发展。分析二代测序数据需要掌握Linux操作系统的基本操作，因为大多数生物信息学工具和数据处理流程都在Linux环境下运行。本文将简要介绍如何在Linux环境中读取和处理二代测序数据，配以代码示例和状态图，帮助读者理解过程中涉及的关键概念。
## 一
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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二代测序基础知识二代测序基础概念（这个是与二代测序相关每个部门都要掌握的）FQ数据格式高通量测序(如Illumina HiSeqTM/MiseqTM)得到的原始图像数据文件经CASAVA碱基识别(Base Calling)分析转化为原始测序序列（Sequenced Reads），我们称之为 Raw Data或Raw Reads，结果以 FASTQ (简称为fq)文件格式存储，其中包含测序序列（re
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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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
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2023-11-10 11:02:04
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二代测序是现代生物技术中非常重要的一环，通过对DNA进行高通量测序，帮助科研人员获取大量基因组数据。在使用Python进行二代测序数据分析时，我遇到了一个棘手的问题，需要对此进行深入研究和记录。以下是我对于这个问题的整理过程。
### 问题背景
在最近的一个项目中，我的团队需要对来自二代测序平台的原始数据进行处理与分析。项目涉及多个样本，数据量庞大，处理过程需要高效稳定。以下是时间线上的一些关
# 一代测序数据分析入门指南
做好一代测序数据分析，需要掌握一定的基本流程和工具。以下是整个测序数据分析的步骤及其详细说明。
## 流程图展示
```mermaid
flowchart TD
A[获得原始测序数据] --> B[数据预处理]
B --> C[序列比对]
C --> D[变异检测]
D --> E[功能注释]
E --> F[结果可视化]
# Python处理二代测序下机数据的流程与示例
二代测序（Next Generation Sequencing, NGS）的数据处理是生物信息学中的一项基本技能。随着技术的发展，越来越多的科研人员需要掌握相关的编程知识来处理这些数据。本文将带你了解如何使用Python来处理二代测序下机数据，包括步骤说明、代码示例以及流程可视化。
## 流程概述
下面是处理二代测序数据的主要流程。我们将通过
原创
2024-10-23 05:36:25
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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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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
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2023-10-21 17:36:46
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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
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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
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2024-07-24 11:32:53
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RNA测序（RNA-seq）已经成为分析基因差异表达和mRNAs差异剪接不可或缺的工具。随着下一代测序技术的发展，RNA-seq也在发展。目前，RNA-seq方法可用于研究RNA生物学的许多不同方面，包括单细胞基因表达、翻译和RNA结构。随着直接RNA-seq技术和更好的数据分析工具的出现，RNA-seq的发展有助于更全面地理解生物科学，本文解读一篇2019年发表在Nature的RNA-seque
