黄文杰，携程酒店研发部高级测试经理，主要从事测试框架和平台的研发，现在负责自动化与工具平台，热衷于研究技术提升测试工作效率。
高通量测序数据分析一共有测序数据分析主要有两条路径：一条是进行基因组拼接，得到基因组序列；另一条则是不经过拼接，直接与参考序列进行比对。由于拼接基因组需要消耗较多的计算资源，目前很多分析主要采用测序数据比对的方式。例如变异检测，RNAseq，甲基化检测，病原微生物鉴定等。
BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) 是我们常用的短序列比对工具，直接输入fastq格式的序列文件就可进行比对。
训练场景下，迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ，用于NPU上执行训练，网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下， ATC模型转换过程对模型进行优化，包括算子消除、算子融合算子拆分，这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准算子(如TensorFlow、ONNX、 Caffe ) 运算结果存在偏差。
当拿到一条未知序列时，可以直接与 ncbi nt 库或者 nr 库进行 blast 比对，鉴定未知序列。
序列比对是整个生物信息的核心，因为几乎每个生物信息分析过程都需要用到序列比对。判断两个基因或两段基因组片段是否相似是序列分析的基本工作。从序列数据库搜索，序列拼接到基因蛋白质功能注释，以及进化树构建等，都依赖于分子序列相似性的比较，也就是序列比对。
人为添加 10 种微生物，其中包括 8 株细菌，两株真菌。分为两种模式，一种按比例平均分配，称为 Even 数据集，8 株细菌各占 8%，2 株真菌各占 4%。另一种按照对数进行分配，称为 Log 数据集。并且包括 illumina 与 nanopore 数据。
Contigs/Scaffolds序列经基因预测、ORF开放阅读框识别（Open Reading fr ame）和蛋白翻译之后，就可以进行功能注释分析了。我们将基因/蛋白序列在特定的数据库中搜索比对，从而完成功能注释分析。常用的功能数据库主要包括KEGG、EggNOG、GO、COG和CAZy等。
该程序明确地设计为，利用具有大内存容量和许多内核的现代计算机体系结构。那么为什么它那么快呢，因为它使用了种子和延伸方法。额外的算法成分是使用缩小的字母，间隔种子和双索引。算法简单了解一下就可以了，具体的算法的内容比较难懂就不深入讨论了。
我们知道，mRNA 因为可变剪切丢失了内含子，因此不能像 DNA 数据那样简单地比对到基因组上。
HISAT2是一款是由Daehwan Kim、Christopher Bennett和Steven Salzberg（Johns Hopkins University）等人开发的高效的基因组比对软件，专为高通量测序数据设计，用于比对大规模RNA序列数据到参考基因组。HISAT2是HISAT的升级版，引入了几个关键技术，如使用分层索引（hierarchical indexing）和全局Ferragina-Manzini (FM)索引结合多个局部FM索引，这些技术使得HISAT2能够以极高的速度和较低的内存消耗完成大规模数据集的比对任务。其优势主要包括：
好的书籍是人类进步的阶梯，但有些人却找不到优秀的阶梯，为此我们开设了书籍翻译这个栏目，作为你学习之路的指路明灯；分享国内外优秀书籍，弘扬分享精神，做一个知识的传播者。
目前新冠病毒的鉴定可以采用抗体抗原反应的快速鉴定，荧光定量 PCR 以及宏基因组测序等方法。这里我们主要介绍宏基因组测序的方法如何来鉴定新冠病毒。该方法无需扩增，通过测序的方法直接测序新冠病毒序列，可以得到全基因组序列，准确性更高。但该方法受限于成本，目前主要用于科学研究中。
今天为大家介绍的是来自Kyunghyun Cho和Richard Bonneau团队的一篇论文。在生物技术领域，挖掘序列（sequence）、结构（structure）和功能（function）之间的关系，需要更好的方法来比对那些与已经标注的蛋白质序列相似度较低的蛋白质。作者开发了两种深度学习方法来解决这一难题，即TM-Vec和DeepBLAST。TM-Vec允许在大型序列数据库中搜索结构-结构的相似性。它经过训练，能够直接从序列对预测TM分数，作为结构相似性的度量，无需中间计算或解析结构。一旦识别出结构相似的蛋白质，DeepBLAST就可以仅使用序列信息来结构性地比对蛋白质，识别蛋白质之间的结构同源区域。
当研究一条DNA或蛋白质序列时，主要关注的是其包含的遗传信息；当研究两条或多条DNA或蛋白质序列时，则主要关注不同序列之间的差别与联系。在生物信息学中，对生物大分子的序列比对是非常基本的工作。
文档比对技术是一种用于比较两份文档之间差异的先进技术。具备较大的技术难点和场景价值。下面将对其技术难点和使用场景进行详细探讨。
我们在对测序数据进行fastqc质控时，会比较关注样本的GC含量，较好的数据如下图所示
scRNA-seq数据的许多分析以表达矩阵为起点。一般来讲，表达矩阵的每一行代表一个基因，每一列代表一个细胞（但是一些作者会做个转置）。每个条目代表特定基因在给定细胞中的表达水平。而表达值的测量单位取决于建库方案和所用的标准化方法。
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。
相信很多小伙伴在看miRNA相关的paper中都看到过如下图所示的miRNA成熟体序列和靶基因的序列比对结果。
RNA-seq是研究转录组应用最广泛，也最重要的技术之一。RNAseq其分析内容包括序列比对、转录本拼装、表达定量、差异分析、融合基因检测、可变剪接、RNA编辑和突变检测等，具体流程和常用工具如下图所示。通常的分析不一定需要走完全部流程，按需进行，某些步骤可以跳过、简化等。
BWA是一个用于将DNA序列（特别是低差异性序列）映射到大型参考基因组（例如人类基因组）上的工具。它在基因组学和生物信息学研究中尤为重要。因为它能有效处理高通量测序数据，常常集成于WES分析流程，被广泛应用于基因组学研究，如在寻找与疾病相关的基因变异、理解种系发育关系等领域。
前面介绍的都是 reads 正常的比对情况，比上或者比对不上。在实际比对过程中还会出现很多种“特殊”情况，而往往分析需要的就是这种特殊情况。例如多重比对的 reads 分配问题，将 reads split 切割之后的比对，包括 spliced 与 clipped reads 的比对。
前阵子项目因业务需要，要对接兄弟部门的用户数据，因为兄弟部门并不提供增量用户数据接口，每次只能从兄弟部门那边同步全量用户数据。全量的用户数据大概有几万条。因为是全量数据，因此我们这边要做数据比对（注： 用户username是唯一），如果同步过来的数据，我们这边没有，就要做插入操作，如果我们这边已经有，就要做更新操作。本文就来聊聊当数据量相对大时，如何进行对比
得到参考序列之后，由于病毒基因组较小，不容易从头拼接，因此可以采用与参考序列比对生成一致性序列的方法。无论是 PCR 扩增产物还是宏基因组测序都可以使用该方法得到新冠基因组。
首先，看rRNA在整个细胞中的组成比例：从mass指标来看，一个哺乳动物的细胞中rRNA占比最多，能达到80-90%
在 EMBL Clustal Omega 比对结果的 Result Summary 标签下有Jalview按钮。这个按钮可以快速启动 Jalview，但这里启动的在线版本功能不完整。完全版的 jalview 可以从 Jalview 官网（http://www.jalview.org）在线启动，或者下载安装到本地。
基于环境的复杂性与研究对象的不同，宏基因组数据在组装之前常需要过滤掉一些序列以防干扰研究。例如要研究动植物组织或肠道的微生物组，往往需要去除宿主的DNA序列。假如研究的是人类肠道微生物的宏基因组，需要去除属于人基因组的序列。具体方法为将质控后的序列和人类基因组序列进行比对，将比对上的序列去除。
全局比对是用来衡量两条序列整体的相似性，满足整体相似性最大化。若两条序列长度不同，则必须插入一些空位使所有位点都能对应起来。而局部比对则不同，两条亲缘关系较远的DNA 或氨基酸可能只在一些片段上相似，这就需要找到这些相似性的片段，和其相应的匹配方式。通常这样的分析就需要进行局部比对，而不是全局比对。
1 HISAT2官网下载 人类和小鼠的索引有现成的，HISAT2官网可以直接下载进行序列比对。如下图所示：选择hg19和mm10的index，文章中RNA-Seq测序数据，可以包括人类和小鼠的数据，因此需要小鼠和人类的索引。
人类已经使用数据可视化技术很长一段时间了，图像和图表已被证明是一种有效的方法来进行新信息的传达与教学。有研究表明，80％的人还记得他们所看到的，但只有20％的人记得他们阅读的。我们做本地中运行BLAST后，往往会得到以文字形式的BLAST结果。如果我们需要查看比对的确切结果，这会给我们带来一定的烦恼。今天给大家介绍一个网页based的可视化BLAST结果的小工具：Kablammo简介Kablammo可以让你您从Web浏览器创建BLAST结果，并进行交互式可视化。并且你不需要安装任何软件。简而言之，你只需要找
RNA-seq 序列比对 对 RNA-seq 产出的数据进行变异检测分析，与常规重测序的主要区别就在序列比对这一步，因为 RNA-seq 的数据是来自转录本的，比对到参考基因组需要跨越转录剪切位点，所以 RNA-seq 进行变异检测的重点就在于跨剪切位点的精确序列比对。 文献 systematic evaluation of spliced alignment programs for RNA-seq data 中对 RNA-seq 数据常用的 11 款比对软件进行了详细测试，包括 STAR 2-pass，
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。
在转录组的数据分析中，定量和差异分析是基础分析内容，对于mRNA的定量，直接将reads比对参考基因组进行定量即可，但是对于miRNA数据而言，这样的操作方式就不合适了。
Hisat是一种高效的RNA-seq实验比对工具。它使用了基于BWT和Ferragina-manzini (Fm) index 两种算法的索引框架。使用了两类索引去比对，一类是全基因组范围的FM索引来锚定每一个比对，另一类是大量的局部索引对这些比对做快速的扩展。比对原理可阅读文献原文：HISAT: a fast spliced aligner with low memory requirements.
那个时候举例使用的是bowtie2软件比对miRNA的reads到miRBase里面的miRNA序列文件，以及hg38参考基因组，两个策略。后来也看了看很多公司报告，发现大多集中于下游分析，就是拿到了miRNA表达矩阵后的，包括差异分析，靶基因等等。如下所示：
STAR是一款RNA_seq数据专用的比对软件，比对速度非常快，最大的优势是灵敏度高，GATK推荐采用STAR比对，然后进行下游的SNP分析。软件的源代码保存在github上，地址如下
随着三代测序技术的发展，目前已经开发出多款适用于三代测序数据的比对软件，例如minimap2，ngmlr，blasr 等。
TCGA mRNA定量分析流程测量HT-Seq 原始reads统计中的基因表达水平，Fragments per Kilobase of transcript per Million mapped reads（FPKM）和FPKM-UQ（上四分位标准化）。首先将reads与GRCh38 reference genome 参考基因组比对，然后通过量化比对的reads产生这些值。为了促进样品间归一化，所有RNA-Seq读数在分析过程中都被视为unstranded的状态.
在做等位基因(allele)的研究中，其中一个重要的步骤就是去除比对偏差。 众所周知，人是二倍体生物，在染色体同样位置会有一对allele，一般情况下是纯合子(homozygous)状态；有时候其中一个allele发生变异(可以理解为一个SNP，寡核苷酸多态性)，会变成杂合子(heterozygous)状态。
目前新冠病毒的基因组拼接主要采用与参考序列比对，生成一致性序列的方法。所以，参考序列就非常重要，那么参考序列从何而来，参考序列是否准备，遇到新物种如何构建参考序列？
本文描述了使用Sentieon® DNAscope进行PacBio® HiFi数据胚系突变检测。PacBio® HiFi技术产⽣质量值超过Q20的高质量长读段，平均长度在10-25kb之间。准确的长读段可以对短读段和高噪音长读段方法无法检测的基因组重复区域进行精准的变异检测。
很多情况下由于内存限制等原因无法将多个样本混合在一起拼接，这样每个样品单独拼接、预测获得的基因集在合并分析时可能会有很多冗余。要构建多个样品、多个项目的非冗余基因集，需要根据一定的相似度阈值对不同样品的基因序列进行聚类。常用的软件有CD-HIT、MMseqs、Linclust等。
注意：动态规划和BLAST适用于不同比对情况。前者适合较少量序列间比对，BLAST适合从一组大量序列中搜索与查询相似的序列
通过进化树，我们可以得到一些非常有价值的信息，比如说某几个物种在同一分支上，说明他们有着较近的亲缘关系，更有可能他们之间存在着祖先与进化的关系。比如最近来势汹汹的新冠肺炎，下图为从网上找的冠状病毒遗传进化分析，其中图中2019-nCoV即为本次新型冠状病毒。
为了获取表达矩阵，可以将测序数据比对到参考基因组然后通过坐标文件 GTF（GFF 或者 BED）统计每个基因比对上的数据计算丰度，或者直接与参考基因集进行比对，直接计算每个基因覆盖深度的方法。但是两种方法之间有较大的差别：
1 背景 随着业务量和业务复杂度度增加，每次业务迭代都需要考虑业务影响域进行回归，效率低 业务重构导致覆盖度一定程度上不完全，质量不高 tcp接口众多，http接口更接近业务场景 因为上述业务特点，故选择了接口diff的方式改进测试过程中效率和质量问题 2 实现目标 根据环境数据配置进行接口数据对比，找出结果中的差异 用例集成，使用csv文件管理用例case，支持不同业务线用例统一管理 jenkins集成，自动化下载代码、执行用例、生成测试报告 入口集成，统一集成到开放平台中形成数据闭环，可选择具体业务线
构建系统发育树属于群体遗传学分析范畴，随着时间和地理位置的变化，新冠病毒经过多次迭代，在基因组上会累积不同的突变，已经与祖先产生明显的不同。通过对多个序列进行系统发育分析，不仅可以厘清不同物种之间的亲缘关系，而且可以重塑新冠病毒的演化过程，具有重要的现实意义。例如某地新发疫情，可以对样本快速测序，构建全基因组序列，然后对其进行系统发育分析，快速定位到系统发育树中，可以快速鉴定新发菌株的亲缘关系，对于疫情防控溯源具有重要的指导作用。
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