1. 高通量测序(highthroughput sequencing, HTS)/下一代测序（next generation sequencing, NGS）前世今生 共有三代HTS方法，第一代：Sanger测序（已淘汰） 双脱氧核苷酸末端终止法。引物结合模板/sample, DNsae延伸引物，掺入ddNTP在每一个base位置终止链反应，拼接不同长度合成序列得到所有序列 缺点：慢
# 使用Python读取双端测序数据
随着生物信息学的发展，双端测序（Paired-end Sequencing）技术在基因组学研究中变得越来越重要。对于刚入行的小白来说，读取和处理这些数据可能显得有些复杂。本文将为你介绍如何使用Python读取双端测序数据，并且附带代码示例。
## 整体流程
在开始之前，让我们先看一下实现的整体流程。我们可以将整个过程划分为以下几个步骤：
| 步骤
原创
2024-08-15 10:04:59
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摘要：从1977年第一代DNA测序技术（Sanger法）1，发展至今三十多年时间，测序技术已取得了相当大的发展，从第一代到第三代乃至第四代，测序读长从长到短，再从短到长。虽然就当前形势看来第二代短读长测序技术在全球测序市场上仍然占有着绝对的优势位置，但第三和第四代测序技术也已在这一两年的时间中快速发展着。测序技术的每一次变革，也都对基因组研究，疾病医疗研究，药物研发，育种等领域产生
名词解释De novo：拉丁文，从头开始的意思，de nove测序则是指在不需要任何参考序列的情况下对某一物种进行基因组测序，然后将测得的序列进行拼接、组装，从而绘制该物种的全基因组序列图谱。重测序概念：重测序是全基因组重新测序的简称，是指是对已知基因组序列的物种进行不同个体的基因组测序，并在此基础上对个体或群体进行差异性分析。（没有组装的短的Reads序列） . .Reads：即我们通常说的读长
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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原理介绍篇前言最近正在学习如何处理高通量测序的数据，我认为要处理高通量测序数，那么对测序原理要有一个清晰的认识，本篇文章介绍了sanger测序，二代测序的测序原理1. sanger测序要了解二代测序的优势，以及进步在何处，我们需要认识旧的测序方式的缺陷，从而深刻理解二代测序。我们知道，在DNA合成时，是通过四个不同的碱基，按照模板链一一合成的， 而在sanger测序中，需要介绍一种特殊的碱基 ——
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2023-10-24 18:03:23
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一、windows端的原始数据处理首先要明白为了提高测序效率，需要把不同的文库合并到一起进行测序，为了区分不同文库的不同样本，加了不同I5用以区分文库，加了不同I7用区分不同样本。我们这边红色框选部分是I5，蓝色框选部分是I7因提高测序效率和数据量上限的关系，不同的文库可能被分到不同的Lane中，所以对于分到不同Lane中的数据要分开拆分再进行合并，以下以此为例：131在Lane1中有44%的数据
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2023-06-06 01:18:23
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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，
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2024-04-15 13:20:43
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上周同事问了我集群存储大小、测序数据量之间的关系，我只是回复集群存储大小记录的是计算机的存储单位，测序数据量是碱基的测序个数。至于两者之间的换算逻辑，因果逻辑推算讲解的不是太明白，借用这篇文章给与捋顺。 1、计算机存储与测序数据量的关系 两者之间没有直接关系，但两者之间存在着因果关系。 测序数据量描述的是一个 巨大的 文本文件，这个文件里面含有若干个A、T、C、G字母组成。在
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
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2023-11-01 23:25:39
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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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基因技术、纳米技术、机器人技术的新潘多拉之盒即将开启，你我却毫无查觉。我们不单受到大规模杀伤性武器的威胁，还有技术知识产生的大规模杀伤力。这一邪恶的力量，正由国家力量支持的大规模杀伤性武器，转向极端的个人。——Bill Joy，BSD操作系统，Vi编辑器，Sparc微处理器设计者，Sun联合创始人及前首席科学家难以抵挡的技术1978年5月25日清晨，芝加哥大学停车场，工作人员意外发现一个邮包，收件
【参考链接】http://127.0.0.1:10033/library/scater/doc/overview. https://bioconductor.o
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
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2024-01-12 17:27:08
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宏基因组篇前言之前的一篇文章已经从生物实验的角度讲述了高通量测序的原理，这篇文章旨在介绍宏基因组二代测序数据的处理方式及其原理。在正文开始之前，我们先来认识一下什么是宏基因组。以我的理解，宏基因组就是某环境中所有生物的基因组的合集，这个环境可以是下水道，河流等自然环境，也可以是人体内肠道，口腔等体环境。而宏基因组中的生物往往指的是微生物，如真菌，细菌，病毒，古细菌。我们这里主要以肠道微生物为例，也
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2024-01-09 21:35:19
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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
## R语言导入测序数据
在生物学研究中，测序数据是非常重要的一类数据，它能够提供关于生物体基因组的详细信息。而R语言是一种功能强大的统计分析和数据可视化工具，可以用来处理和分析测序数据。本文将介绍如何使用R语言导入测序数据，并给出相应的代码示例。
### 1. 安装R语言和必要的包
首先，你需要在你的计算机上安装R语言。你可以从[R官方网站](
```R
install.packages
原创
2023-10-07 10:23:17
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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
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2022-03-28 10:09:37
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宏基因组宿主去污染在上一篇文章中，详细的介绍了宏基因组如何下载以及如何使用fastp进行质控，本篇文章主要聚焦于如何对宿主污染进行去除。如何判断存在宿主污染的方法在上一篇文章中有提到，即GC含量严重偏离正态分布时我们就认为原始数据存在宿主污染，这里介绍的去除宿主污染的工具是bowtie2，同样的也有很多其他软件可以做到去污染，如bwa，kneaddata等软件。事实上，去除宿主污染的基本原理就是通
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2023-11-10 23:25:21
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# Python基因组测序数据组装
基因组测序是现代生物学和医学研究的重要技术之一，其核心在于对 DNA 序列的准确组装。随着高通量测序技术的发展，产生了大量的测序数据，这些数据的组装和分析成为了生物信息学中的一个热门研究领域。本文将探讨如何使用 Python 来进行基因组测序数据的组装，并提供相关的代码示例。
## 什么是基因组组装？
基因组组装是将来自 DNA 测序仪的短序列（称为 re
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2024-09-09 05:10:04
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