《全基因组测序WGS数据分析——1.DNA测序技术》学习笔记
WGS(Whole Genome Sequencing)指将物种细胞里面完整的基因组序列全部DNA，检测并排列，此技术几乎能够鉴定出基因组上任何类型的突变。对于人类来说，全基因组测序的价值是极大的，它的信息包含了所有基因和生命特征之间的内在关联性，当然也意味着更大的数据解
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2023-09-14 16:03:05
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简介基因组是指一个生物体的一套染色体中的完整的DNA序列。20世纪90年代初，“人类基因组计划”正式启动，开启人类在分子水平上认识自身遗传密码的新航程。2001年，人类基因组精细图谱及其初步分析结果发布，揭开了由ATCG四种符号组成的人类遗传密码的真实面貌。通过生物信息学的方法对基因组信息进行挖掘对于鉴定遗传性疾病、表征驱动癌症进展的突变和追踪疾病爆发极为重要。快速下降的测序成本以及生物信息技术的
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2023-08-08 13:39:28
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大家好，这是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。2020年03月，《Methods》杂志上发表一篇关于表观组学ChIP-seq分析方法的综述文章，详细介绍了染色质免疫共沉淀（ChIP-seq）的工作流程和高级应用。以下为总结分享：一、介绍（Introduction）染色质免疫共沉淀测序（ChIP-seq）是表观基因组学研究中的一种主要方法。全基因组的组蛋白修饰分析（如增强子分析和全
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2024-05-27 20:40:46
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牛年大吉植物基因组数据库：1、NCBI中的genome，直接下载NCBI上的基因组文件ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/genomes/2、植物基因组数据库（包含约30...
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2023-04-26 09:15:49
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前两次我们讲了数据挖掘中比较常见的两类方法。这次我来介绍一下ensemble（集成技术），总的来说，ensemble技术是归类在分类中的。它的主要原理是通过集成多个分类器的效果来达到提高分类效果的目的。简单我们可以通过两张图片来看看集成的效果：图一为多个基分类器单独工作时的分类效果图。图二为集成分类器的分类效果。我们可以看到集成分类器的分类曲线明显会平滑的多。来个比喻，在一件事情的表决上面，一个人
基因组大数据分析流程
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为了教会你如何实现基因组大数据分析，我将为你介绍整个流程，并提供每个步骤所需的代码和解释。
1. 数据收集和准备阶段：
在这一阶段，你需要收集和准备基因组数据，以便后续的分析。这可以包括测序数据、表达数据、变异数据等。以下是你需要完成的任务和相应的代码：
```python
# 导入所需的库
import pandas as pd
# 读取基因组数据文件
da
原创
2023-08-23 10:57:38
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全基因组重测序数据分析 1. 简介(Introduction) 通过高通量测序识别发现de novo的somatic和germ line 突变，结构变异-SNV，包括重排突变（deletioin, duplication 以及copy number variation）以及SNP的座位；针对重排突变和SNP的功能性进行综合分析；我们将分析基因功能（包括miRNA），重组率（Recombinat
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2024-01-15 22:38:24
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软体动物是海洋中最大的门类，是仅次于节肢动物的第二大无脊椎动物门，约占所有命名海洋生物的 23%，软体动物系统学仍在不断变化，人类活动的增加影响了软体动物的繁殖和发育，对多样性和分类产生了强烈影响。然而，软体动物未描述物种的比例非常高，许多分类群的研究仍然很少。凌恩合作客户烟台大学生命与健康大数据中心构建了软体动物线粒体基因组数据库MODB，数据库收集了616种具有线粒体基因组信息的物种，该数据库
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2024-05-22 06:12:22
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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，...
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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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本文采用两个不同品种的拟南芥进行全基因组比对和变异检测。这种比对方法使得每个相对应的染色体名称都一样。并且对于两个相同物种之间存在倒位等染色体变异，它的全基因组比对过程也是类似的。两个基因组进行从头到尾的碱基水平上的全基因组比对。1.下载基因组的序列文件和参考基因组的注释文件使用gean工具进行从sdi格式转化为fasta格式。#如果没有安装GEAN，可以通过以下方式进行安装，这只是文件格式的转化
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2024-01-30 10:00:36
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比较基因组学简介 人类基因组计划的实施（The Human Genome Project）开启了基因组时代。随着测序技术的不断进步和测序成本的下降，越来越多的物种基因组被测序，随着原核生物以及真核生物等各种不同物种基因组数据的产生以及研究的深入，开阔了人类对物种进化及生命之树认识的眼界，推动了物种间的比较基因组学的研究。 比较基因组学（Comparative genomics）是基于基因组图谱和测
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2023-10-25 19:52:09
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文章目录宏基因组测序在新发腹泻病毒鉴定中的应用写在前面背景研究方法病料收集与反饲文库构建基因组组装基因组注释研究结果Reference作者简介猜你喜欢写在后面 宏基因组测序在新发腹泻病毒鉴定中的应用撰文：李杰 常熟理工学院生物与食品工程学院 责编：刘永鑫 中科院遗传发育所写在前面发现和鉴定新病毒以及确定新病毒与疾病的关系是预防、诊断和治疗新发病毒性传染病的首要任务。高通量测序技术突破了传统技术方
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2023-08-24 01:15:46
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文章目录所做工作收获宏基因组分析流程Step1.去除宿主污染Step2.去除接头序列Step3.对序列进行进一步质控Step4.对read进行进一步拼接(contig)Step5.对contig进行orf预测Step6.查找orf区翻译出来的氨基酸序列对应的蛋白质家族 所做工作Step1.去除宿主污染Step2.去除接头序列Step3.对序列进⾏进⼀步质控Step4.对read进⾏进⼀步拼接(c
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2023-10-26 16:40:00
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从上面几篇的决策树開始,就能够開始进入到集成学习(ensemble learning)了,与其说集成学习是一种算法,倒不如说集成学习是一种思想. 集成学习的思想也是非常自然非常符合人类直观理解的. 用通俗的不能更通俗的话来说,要是一个机器学习器解决不了问题,那就多训练几个.再把这些学习器结合起来完毕机器学习任务. 能够类比开会,一群人讨论得到的解决的方法一般比一个人拍板的要好. 用过集成学习之
除了利用aCGH和snp芯片来检测CNV之外，也可以通过NGS数据来分析CNV, 比如全基因组和全外显子测序。针对全基因组CNV的检测，还针对开发了一种称之为CNV_seq的测序策略，指的是低深度全基因组测序，只需要5X的测序深度，就可以有效的检测CNV。本文根据一篇2015年的综述来简单介绍下全基因组CNV分析的策略，文章标题如下Whole-genome CNV analysis: advan
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2022-06-21 09:58:59
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已知达松维尔拟诺卡氏菌亚种是会导致人类放线菌瘤的环境生物，该样本是来自Keddieii血根杆菌DSM 10542的通用样品，旨通过基因组重测序探索其和参考基因组有何不同，找出基因组变异信息。1.需要的软件• 软件名：Aspera 版本号：4.0.2.38 • 软件名：sratoolkit 版本号：2.11.1 • 软件名：FastQC 版本号：0.11.7 • 软件名：Trimmomatic版本号
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2024-09-05 19:56:28
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# Python在基因组数据分析中的应用
基因组数据分析是现代生物信息学的核心内容之一。随着高通量测序技术的发展，产生了大量的基因组数据，如何有效地分析这些数据成为了一个重要的研究方向。Python，作为一种强大的编程语言，因其简洁易用以及丰富的生物信息学库，而成为研究人员的首选工具之一。
## 基因组数据分析的基本流程
基因组数据分析的基本流程一般包括以下几个步骤：
1. 数据获取：获取
写在前面mobileOG-db数据库github地址：https://github.com/clb21565/mobileOG-db文章发表于2022年8月份。题目为：mobileOG-db: a Manually Curated Database of Protein Families Mediating the Life Cycle of Bacterial Mobile Genetic El
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2024-09-10 19:56:40
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微生物生态学学科的快速发展产生了大量的序列数据集，目前一般存储在NCBI、ENA和MG-RAST等国际生物信息学数据库。但是这些数据库缺少用于检索、整合和重新分析多个独立数据集所必需的信息，导致现有数据集利用率低、使用时间成本高等问题。此外，微生物组数据分析涉及大量的软件和多种编程语言，学习时间成本高。中国科学院成都生物研究所李香真团队经过近3年的开发与迭代，微生物组数据库V1.3版本现已正式上线
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2023-12-30 21:15:44
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