文章目录摘要工具与方法操作方法step.1 构建参考基因组数据库step.2 比对序列step.3 获取query_idstep.4 获取比对序列结果展示 摘要很久没有整理工作笔记了，一方面个人有些倦怠，另一方面国内国际发生的事都牵动着许多人，我也不例外。趁着今天项目不多，记录一下最近的解决方案。 上周遇到一个想检测测序样品中是否包含预期的细菌物种。使用nr数据库比对以及metaphlan3进行
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2023-10-25 17:11:50
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全基因组测序的优势目前，随着高通量测序技术快速发展、测序成本的进一步降低以及组装方法的不断完善，全基因组测序研究主要包括3个方面。第一种为不参考任何现有序列从头组装测序，是对未知基因组序列的物种进行基因组测序，并综合利用不同测序技术和生物信息学工具对研究物种进行序列拼接和修正，进而获得该物种的基因组序列图谱。第二种为常见的全基因组重测序，是对已知基因组序列的物种进行个体或群体的测序研究，建立一个测
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2023-09-15 16:06:49
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# 如何实现全基因组选择 (Genomic Selection) in Python
在现代遗传学和农业科学中，全基因组选择（Genomic Selection, GS）已成为一种强有力的工具，用来预测一个体的遗传价值。全基因组选择依赖于大量的基因组信息以及相关的表型数据。这篇文章将指导您如何使用Python实现全基因组选择的基本流程。
## 流程概述
我们将通过以下步骤来实施全基因组选择：
1. 背景一个朋友之前问过这个问题，问题可以分为：基因组选择中如何将ATCG的数据转化为012的形式如何进行基因组数据的过滤筛选有没有示例代码可以演示今天我将用一份模拟的芯片下机数据，演示一下如何进行基因组数据的筛选。2. 数据筛选的几个标准1，去除缺失率大于10%的SNP位点这句话的意思是，比如有50K个SNP位点，有1000个体，如果某一个SNP位点在1000个体中，...
原创
2021-06-04 22:53:04
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1. 背景一个朋友之前问过这个问题，问题可以分为：基因组选择中如何将ATCG的数据转化为012的形式如何进行基因组数据的过滤筛选有没有示例代码可以演示今天我将用一份模拟的芯片下机数据，演示一下如何进行基因组数据的筛选。2. 数据筛选的几个标准1，去除缺失率大于10%的SNP位点这句话的意思是，比如有50K个SNP位点，有1000个体，如果某一个SNP位点在1000个体中，...
原创
2022-02-16 16:24:30
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基因组选择的流程：GS一般包括以下步骤(图1)：首先建立参考群体(reference population),参考群体中每个个体都有已知的表型和基因型,通过合适的统计模型可以估计出每个SNP或不同染色体片段的效应值;然后对候选群体(candidate population)每个个体进行基因分型,利用参考群体中估计得到的SNP效应值来计算候选群体中每个个体的GEBV;最后,根据GEBV排名对个体进行
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2023-09-27 20:25:55
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# 机器学习基因组选择的实现流程
## 1. 确定问题和目标
在开始实现机器学习基因组选择之前，首先要明确问题和目标。例如，我们可以选择一个基因组数据集，然后使用机器学习算法来预测该基因组是否具有某种特定的功能或特征。
## 2. 数据准备
在进行机器学习任务之前，需要准备好数据集。数据集应包含输入特征和对应的标签或目标变量。特征可以是基因组的各种测量指标，而标签可以是基因组是否具有特定功能的
原创
2023-08-23 03:44:10
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任务列表1.在UCSC下载hg19参考基因组；2.从gencode数据库下载基因注释文件，并且用IGV去查看感兴趣的基因的结构，比如TP53，KRAS，EGFR等等。3.截图几个基因的IGV可视化结构4.下载ENSEMBL，NCBI的gtf，也导入IGV看看，截图基因结构5.了解IGV常识在UCSC下载hg19参考基因组hg19、GRCH38、 ensembl75这3种基因组版本应该是大家见得比较
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2023-11-07 14:47:45
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基因组学所需的数据量如此巨大，用深度学习技术去探索人类基因组密码便成为了趋势与未来。由卡耐基梅龙大学硕士岳天溦与Eric Xing教授的学生汪浩瀚合著的论文“Deep Learning for Genomics: A Concise Overview”， 综述了深度学习在基因组学中的应用。文中分析了不同深度模型的优劣势，举例讲解如何利用深度学习解决基因学问题，并且指出了当前科研所面临的缺陷和挑战论
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2024-05-03 16:54:41
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这一次，我们来聊聊基因组注释。首先问自己一个问题，为什么要进行基因注释。 就我目前而言，它用来解决如下问题：在mapping-by-sequencing的时候，我找到了一些可能的突变位点，我需要知道这些突变分别是那些基因发生突变，这些突变基因有哪些功能？差异表达分析之后会得到许多的基因，这些基因有什么样的特征？如果要进行基因富集分析，不可避免就需要知道他们的GO,KEGG等注释信息。如果一个基因没
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2023-08-24 11:20:26
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1. 基因组选择:(Genomic selection)中文：基因组选择利用覆盖全基因组的高密度SNP标记, 结合表型记录或系谱记录对个体育种值进行估计, 其假定这些标记中至少有一个标记与所有控制性状的QTL处于连锁不平衡状态.英文：Genomic selection is a form of marker-assisted selection in which genetic marke...
原创
2021-06-04 22:28:38
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# 机器学习基因组选择代码的实现指南
机器学习基因组选择（Feature Selection）是数据预处理中的重要步骤，旨在选择对预测模型最有影响力的特征，从而提高模型的性能并减少计算成本。本文将指导你完成实现机器学习基因组选择的代码，并详细解释每一步的操作和所需代码。
## 整体流程
首先，让我们从整体的工作流程开始，可以参见以下表格：
| 步骤 | 描述
1. 基因组选择:(Genomic selection)中文：基因组选择利用覆盖全基因组的高密度SNP标记, 结合表型记录或系谱记录对个体育种值进行估计, 其假定这些标记中至少有一个标记与所有控制性状的QTL处于连锁不平衡状态.英文：Genomic selection is a form of marker-assisted selection in which genetic marke...
原创
2022-02-16 15:40:29
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目前，构建Graph的主流方法有3种，Overlap-Layout-Consensus（Celera Assembler、PBcR），de Bruijn Graph（SOAPdenovo ） 和 String Graph（Falcon）。 前言基因组组装的基本思路：无论是一代sanger、二代短reads、三代长Pacbio，我们得到的测序数据相较于整个基因组而言仍然是极小的；我们的任
宏基因组 ( Metagenome)(也称微生物环境基因组 Microbial Environmental Genome, 或元基因组) 。是由 Handelsman 等 1998 年提出的新名词, 其定义为“the genomes of the total microbiota found in nature” , 即生境中全部微小生物遗传物质的总和。它包含了可培养的和未可培养的微生物的基因
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2024-01-05 17:15:27
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人类基因组参考基因组：GRCh38下载地址：ftp://ftp.1000genomes.ebi.ac.uk/vol1/ftp/technical/reference/GRCh38_reference_genome/使用以上数据的有：https://github.com/chapmanb/cloudbiolinux/blob/master/ggd-recipes/hg38/bwa.yaml
原创
2023-01-04 10:54:56
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1. 高通量测序是探索宏基因组学研究的一个工具1.1与参考基因组进行Mapping来重构宏基因组Reads许多微生物未被分离，数据库中无相关信息； 利用宏基因组Reads与当前已知数据库进行比较分析，可以对数据产生新的理解； 已测序的基因组是宏基因组Reads来源确定最可靠的基础，探索与先前基因组密切相关的生物体基因组结构； 从独立测序转变成从环境中直接测序感兴趣的生物体的开始； 已分
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2024-06-18 06:12:59
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# 使用Python比较基因组：新手指南
在当今的生物信息学研究中，基因组比较是一个非常重要的过程，它可以帮助我们理解不同生物之间的基因差异、进化关系以及功能性特点。对于刚入行的小白来说，可能不太清楚从哪里开始。本文将详细介绍如何使用Python来进行基因组比较的整个流程。
## 流程概述
下面是进行基因组比较的基本流程：
| 步骤 | 描述
真核生物基因组的基因分析和预测一、摘要加深基因预测基本原理的理解（如密码子的偏好性、内含子外显子剪切识别序列等）；了解同源基因预测的意义所在；熟悉已有的基因预测的使用（如GenScan、GeneWise等）；二、材料和方法1、硬件平台处理器:Intel（R） Core（TM）i7-4710MQ CPU @ 2.50GHz 安装内存(RAM)：16.0GB2、系统平台Windows 8.1、Ubun
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2023-11-27 15:14:03
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简介MetaPhlAn2是分析微生物群落(细菌、古菌、真核生物和病毒)组成的工具，它在宏基因组研究中非常有用，只需一条完命令即可获得微生物的物种丰度信息(扩增子物种组成需要质控、拼接、拆样本、切除引物、比对等步骤，此软件居然分析宏基因组这么方便)。同时配合自带的脚本可进一步统计和可视化。主页：http://segatalab.cibio.unitn.it/tools/metaphlan2/Meta
