用过网页版本 BLAST 的童鞋都会发现，提交的序列比对往往在几分钟，甚至几十秒就可以得到比对的结果；而通过调用 API 却要花费几十分钟或者更长的时间！这到底是为什么呢？
通过biopython, 我们可以方便的读取这些格式的文件，并提取其中的信息。具体地，通过以下3个子模块来处理序列数据
目前有关新冠病毒的数据已经有很多了，包括发表出来的新冠病毒全基因组序列，有 SARS病毒参考序列，各个平台的测序数据。本文档中使用公共序列，我们需要下载序列，各个突变株的基因组序列，测序数据等。目前的数据分散在各个平台之上，需要从多个平台，采用多种方法来进行下载。
今天介绍一个同门师兄开发的 Python 模块：pyfastx，用于快速随机访问基因组序列文件。作品发表在生信顶刊上，必须强行安利一波。
病原微生物基因检测的两大核心任务是物种组成和功能组成的鉴定，而扩增子测序的首要目的是找到致病的细菌或者病毒，即鉴定物种组成。
在基因结构分析或其他生物功能分析中会时常用到 CDS 序列，以及其他诸如 mRNA 序列，misc RNA序列等具有生物意义的序列片段。而NCBI 的基因库中已经包含有这些的信息，但是只有一部分是整理可下载的。而剩下的一部分可以通过 genbank给出的位点信息来提取，个人能力有限，这里只做抛转之用。下面以提取 CDS 为例，记录提取序列过程，其他特征序列类似。
本文[1]将介绍 SeqKit ：用于 FASTA/Q 文件操作的跨平台和超快工具包，后续提供了一些常用的示例
NextDenovo 是一种针对长序列读取（包括CLR和ONT技术）的新型基因组组装工具。它采取了一种“先校正错误再进行组装”的方法，这与canu工具类似，但对于PacBio HiFi读取数据则无需进行校正。相较于其他工具，NextDenovo在计算资源和存储空间的需求上要小得多。完成组装后，每个碱基的准确率可以达到98%至99.8%。如果您希望进一步提升单个碱基的精确度，可以尝试使用NextPolish工具进行优化。
原理介绍视频：https://share.weiyun.com/5qojuBY 密码： 密码：bxsry4
首先转录组数据分析流程如下，之前的课程中已经介绍过文件夹的建立和原始数据的过滤，接下来要进行基因比对——将测序数据与基因文件进行匹配。
本文将介绍 SeqKit ：用于 FASTA/Q 文件操作的跨平台和超快工具包，后续提供了一些长用的示例。
上一篇文章生物信息中的Python 01 | 从零开始处理基因序列自己造轮子实现了序列的基础操作，但是在Python的世界里，一项工作只要重复的次数多了，那么一定就会有大神来开发相应的包来解决，这个包名就是 Biopython 。接下来我们试着使用它来实现简单的序列处理。
Samtools 同样是由李恒博士开发的一套与高通量测序数据交互的程序。它由三个独立的存储库组成：
比如查看 POU5F1 基因：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene/5460
叶绿体基因组类的文章通常是我们自己做几个，然后结合已经发表的数据做分析。已经公布在NCBI的叶绿体基因组中通常没有反向重复区的信息。这个时候就需要我们自己重新注释。注释用到的是在线工具GeSeq https://chlorobox.mpimp-golm.mpg.de/geseq.html
前面我们讲了R批量下载B细胞和T细胞受体VDJ序列文件，那么如何将这些fasta序列读到R里面，方便后面处理呢？今天小编就给大家演示一下如何利用R将fasta序列转成data.frame。我们就用上次下载到的BCR的VDJ序列为例，7个fasta文件存放在BCR_seq文件夹中。
在本教程中，我们将把两个 Heliconius 蝴蝶物种的一条染色体（包含 optix 基因）与泛基因组进行比对。
测序原理 我感觉这个讲得挺好的： 【中英双语】Illumina测序原理详解 | 边合成边测序 素材来源：YouTube官方 https://www.youtube.com/watch?v=fCd6B5
所有系统发育推断方法都需要同源数据集作为输入。因此，当核苷酸序列用于系统发育分析时，第一步通常是推断不同类群序列中的哪些核苷酸彼此同源，以便这些核苷酸之间的差异仅源于序列进化中发生的变化。不同序列的核苷酸之间的同源性推断最常通过属于“多序列比对”类别的方法来完成。
Python 开发环境：搭建 Python 高效开发环境： Pycharm + Anaconda
双序列比对可以采用是基于动态规划算法的Needleman-Wunsch（NW）和Smith-Waterman algorithm（SW）算法，虽然精度高，但计算消耗大。当与数据库比对的时候，该算法就显得不切实际。因此TASTA，blast采用启发式算法使得通过大幅度丢失灵敏度来减少运行时间。与FASTA软件相比，blast通过把搜索限制在狭隘的矩阵对角线条带上，来改进FASTA进行数据库搜索的速度。
打开https://www.ncbi.nlm.nih.gov/protein，输入BopA，search
之前介绍很多基于序列分析的数据库的时候，都会提到FASTA序列。之后也会遇到很多基于序列分析的数据库。所以今天就把基因序列的格式单独拎出来说一下。
seqtk在生信届被誉为序列处理的瑞士军刀，其出自生信大神李恒之手，李恒是SAMtools、BWA、MAQ等著名生信软件的核心作者。seqtk基于C语言编写的软件，运行速度极快，极大的提高工作效率。seqtk日常序列的处理包括，比如：fq转换为fa，格式化序列，截取序列，随机抽取序列等。
一条 DNA 序列很容易表示，但是如果有多条 DNA 序列放在一起，则每条序列必须被标记，通常的做法是保存为 FASTA 格式文件。在这种格式中，序列的名称占一行，名称的最前面是一个大于符号‘>’开头，序列名称后面可以跟一系列说明；序列信息从名称的下一行开始，直到遇到下一个以‘>’开头的序列名称为止。Fasta 格式文件可参考下面的示例数据。
在上周的文章KEGG数据库不会下载？了解下API！里，我介绍了基于KEGG API来获得所有基因的id，并通过wget遍历所有id来get基因的序列。对计算机比较了解或已经尝试过的朋友可能会意识到，虽然KEGG数据库整体并不是很大（原核生物大概5G），但是反复访问API地址耗时甚长！基于国内高校网速现状，全部下载可能需要长达数月甚至一年的时间！需要注意这里的耗时主要来源于反复访问KEGG API地址而不是下载数据本身，假如可以减少访问次数，那么就能大大缩短KEGG数据库下载时间。比较幸运的是，API指令中允许多个基因并行检索，如下所示：
主要分为两部分，第一部分即第一行为id行，以“>”开头，包含注释信息；第二部分（不只有第二行）为序列信息，每个字母表示一个碱基或氨基酸，一般用ATCGN来表示，其中N表示荧光信号干扰无法判断到底是哪个碱基。
序列比对是生物信息学分析中的常见任务，包含局部比对和全局比对两大算法，局部比对最经典的代表是blast, 全局比对则用于多序列比对。在biopython中，支持对序列比对的结果进行读写，解析，以及运行序列比对的程序。
Prodigal[1] 由橡树岭国家实验室[2]和田纳西大学诺克斯维尔分校[3]于 2007 年在能源部联合基因组研究所[4]的主持下联合开发，是一种用于细菌和古细菌基因组的蛋白质编码基因预测软件工具，Prodigal 已成为世界上最受欢迎的微生物基因预测算法之一。首字母缩略词代表 PROkaryotic DYnamic Programming Genefinding ALgorithm。Dictionary.com[5] 提供了“Prodigal”一词的几种定义。作者希望援引的是：
你一定会遇到这个需求，把fasta序列读入到R里面，至于读进去变成一个字符串还是一个list还是一个对象，是后话！
cd-hit 是一款用于将蛋白、核酸序列快速聚类的工具。由于宏基因组样品中可能包含相似物种，拼接结果中可能会存在一部分冗余序列，导致预测出来的基因包含冗余部分，可以通过聚类进行去冗余。
引言：生物信息学文件多样，通常我们会遇到各种将不同格式进行转换或者把文件修改成我们想要的那种格式的需求，不懂生信的小伙伴们会请教会生信的小伙伴，其实会生信的同学面对这些问题时往往也会很头大（OS：我们也不是万能的呀！
拼接完基因组之后最重要的事就是对拼接结果进行统计，一般很难一次就得到满意的结果。而是需要进行多次拼接，尝试不同的软件，不同的选项参数，得到多个拼接结果。然后从中选择一个合适的结果。这就需要对每个结果进行统计。包括拼接出基因组的大小，条数，最长长度，最短长度等。
番茄（Solanum lycopersicum），最喜爱的蔬菜水果之一。摘录维基百科最基本的介绍，详细了解番茄的起源，自行Google。小编还是喜欢Transporter gene family，就觉得特别有意思。植物对于各种营养元素的吸收，都需要其帮助，一旦缺少了，轻则营养不良，重则一命呜呼。本次流程，我选择了The natural resistance-associated macrophage protein (NRAMP)家族。
系统发育相关的基因组之间既存在保守性又存在可变性。有些序列片段的数目以及顺序具有保守性，这种保守性可以使用共线性（synteny）或同线性（colinearity）来进行描述。共线性主要强调两方面，一是序列的同源性，二是序列片段的排列顺序。同时即使很近缘的基因组也可能存在大量的变异和多态性，这种变异可能构成了不同个体与群体性状差异的基础。单核苷酸多态性(single-nucleotide polymorphism，SNP)是指由于单个核苷酸位置上存在转换或颠换等变异所引起的DNA序列多态性，常用来研究近缘物种基因组的进化。
本期讲解的是TBtools序列工具中的Fasta序列信息统计及序列操作，包括Fasta Stats和Sequence Manipulate两部分。
Spades（http://cab.spbu.ru/software/spades/）可用于进行单细菌基因组组装，也能用于宏基因组测序数据，可以进行二代与三代测序数据的混合组装，也支持多样品组装。输入数据可以是Illumina、IonTorrent或PacBio、Sanger测序结果，也可以把一些contigs序列作为long reads进行输入。该软件可以同时接受多组paired-end、mate-pairs和unpaired reads数据的输入。spades支持输入文件格式：fq、fastq、bam、fa、fasta、fq.gz、fastq.gz、bam.gz、fa.gz、fasta.gz，其使用方法如下所示：
RNA-seq 目前是测量细胞反应的最突出的方法之一。RNA-seq 不仅能够分析样本之间基因表达的差异，还可以发现新的亚型并分析 SNP 变异。本教程[1]将涵盖处理和分析差异基因表达数据的基本工作流程，旨在提供设置环境和运行比对工具的通用方法。请注意，它并不适用于所有类型的分析，比对工具也不适用于所有分析。此外，本教程的重点是给出一般的分析流程。对于更大规模的研究，强烈建议使用集群来增加内存和计算能力。
本次介绍的是TBtools序列工具中的获取Fasta文件中的基因代表序列以及基因序列模式定位。进入TBtools界面，点击Sequence Toolkit进入Fasta Tools即可看到（如下图）。
对于分析比对多个基因序列文件时的工作量说多了都是泪。比如，老板让你比对自己测定序列与 NCBI 库中序列，并构建相应的进化树，而这个序列需要大于100条。我想你的心情不会和下载一条序列时那么平静，那么，接下来通过BioPython提供的接口来实现快速的自动化序列下载。
原核生物的基因没有内含子，其基因预测相对真核生物简单。本期将以大肠杆菌基因组为例，讲解如何使用GeneMarks对原核基因组进行预测。
FastQ是您将遇到的最原始形式的scRNASeq数据。所有scRNASeq方案都使用配对末端测序进行测序。Barcode序列可以在一个或两个reads中发生，这取决于所采用的protocol 。然而，使用独特分子标识符（UMI）的protocol 通常包含一个带有细胞和UMI barcode 和 adapters 但没有任何转录序列的read。因此，尽管实际上是成对末端测序，但reads将被比对为好像它们是单端测序的。
微卫星microsatellite, 又叫做简单重复序列(simple sequence repeats, SSR)或者短串联重复序列(short tandem repeats, STR), 指的是以2到10bp的短序列为单位，重复出现多次所构成的DNA序列。
关于trimmomatic相关内容请见https://zhuanlan.zhihu.com/p/28924793 https://www.jianshu.com/p/a8935adebaae 结果会产生以下四个文件
这项工作已获得Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International协议的许可。这意味着您可以复制，共享和修改作品，只要结果以相同的许可证分发即可。本教程由Mobolaji Adeolu（adeolum@mcmaster.ca），John Parkinson（john.parkinson@utoronto.ca）和Xuejian Xiong（xuejian@sickkids.ca）制作。
今天我们介绍一款使用三代全长转录本数据进行转录本注释和定量的工具 - IsoQuant。2023年1月2日，康奈尔大学医学院Hagen U. Tilgner团队和圣彼得堡国立大学Andrey D. Prjibelski团队合作在Nature Biotechnology（NBT）杂志发表题为 “Accurate isoform discovery with IsoQuant using long reads” 的文章 （图1）。作者开发了 IsoQuant -- 一款使用内含子图（intron graphs）的计算工具，在有参考基因组注释或者无参的情况下能够利用长度长序列准确重构转录本。对于新的转录本发现，IsoQuant 使Oxford Nanopore（ONT）数据在有参或无参模式下的假阳性率分别降低了5倍和2.5倍。IsoQuant 同时也提高了Pacific Biosciences数据的性能。
• 第三行:以 + 开头，之后可以再次加上序列的标识及描述信息(保留行) • 第四行:为碱基质量值，与第二行的序列相对应，长度必须与第二行相同
使用起来还是很方便快捷的，当手上的序列不是很多的时候，完全可以满足分析需求。但是，一旦要分析的序列有成百上千条的时候，这个网页工具就显得有些力不从心了。今天小编在给大家介绍一下ORFfinder的本地版。
由于三代 nanopore 测序质量比较低，原始数据中存在大量测序错误，即使拼接前进行了纠错，组装结果中仍会存在错误，用长读长或短读长的数据对组装结果进行矫正可以，提高准确率，减少 Miscalls，Indels，改善由错装（mis-assemblies)导致的低比对区域。因此，序列拼接完需要对拼接结果进行优化，根据文献报道，经过 polish 之后，拼接结果与真实基因组（其他测序数据拼接结果）的一致性可以达到 99.99%以上。即使组装工具带有纠错功能，仍建议再次进行一轮或多轮的矫正。
输出文件 output_s.fasta，分别提取到两个基因组的 S 基因 CDS 区域：
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