直播我的基因组前面的上游分析到此为止了，这里是一个分界线，经过孜孜不倦的探索挖掘我已经拿到了我个人基因组跟hg19参考基因组的全部差异位点，而且可以肯定方法学上面没有毛病。现在到了解释这些差异位点的时候，或者说是注释它们。 754755 indel.vcf3784343 snp.vcf 三百多万的snp和近100万的indel仍然是天文数字，前面我多次强调人类的hg19参考基因组并不意味着都是好的，我的DNA跟参考基因组不一样反而是好事，而且更多的位点，仅仅是多态性而已，那么我们就应该在数据分析的过程中把
gnomAD 是一个学术联盟组织，这个组织收集和整理了各种大规模的外显子和全基因组测序数据，并面向全世界免费开放。在它的第一个版本中，只包含了外显子测序的数据，称为Exome Aggregation Consortium(ExAc)。
这次耗费15个小时系统性的回顾了该软件，希望可以做到教学上的最佳教程。虽然其它杂七杂八中文教程没有看的必要性，但是其英文文档是需要反复读的。
首先maf格式的somatic突变数据制作成为annovar软件的输入格式： cut -f 5-7,12,13,1,16 human_brca_all_mutect2.maf |cut -f 2-7 > 1 cut -f 5-7,12,13,1,16 human_brca_all_mutect2.maf |cut -f 1 > 2 paste 1 2 > for_annovar.input ### 共 13027 位点 然后运行annovar软件的批量注释功能 bin=/home/haitaowang/D
dbSNP是由NCBI提供的，在这个数据库，可以查看是否有人已经发现了你的变体。dbSNP不仅包含SNPs(单核苷酸多态性)，还有很多其他的变异，如短删除、插入和多核苷酸多态性。dbSNP中的数据有两种主要类型：由用户提交，可以通过“提交的SNP”(ss)标识符来识别；由多个提交的数据和来自其他来源的数据组合而成的数据，可以通过“reference SNP” (rs)标识符识别。
一、人群SNV频率数据库 数据库名称 网站 简介 dbSNP https://www.ncbi.nlm.nih.gov/snp/ dbSNP 包含人类单核苷酸变异、微卫星和小片段插入和缺失，以及常见变异和临床突变的发表、群体频率、分子结果以及基因组和 RefSeq 映射信息。 gnomAD http://gnomad.broadinstitute.org/或http://www.gnomad-sg.org/ gnomAD（v3.1.2）基于GRCh38，其中短变异（short variant）数据集涵盖了7
今天为大家介绍的是自Ryan S. Dhindsa & Slavé Petrovski团队的一篇报告。科研人员为一个名为gnomAD的人类基因组数据库进行了扩展，现在包含了76,156个完整的基因组序列。这个扩展版的数据库使得科学家能够研究基因组中非编码蛋白质区域的变异是如何影响人类健康的。
肿瘤或者家系的WES，WGS等DNA测序样品的fastq数据，需要比对到参考基因组并且找变异并且注释，我们仅仅是收取一个计算机资源的费用，800-8000元人民币（根据样品数量不同收费不一样）即可，并且提供全套代码。不管是公共数据集还是你自己的实验测序数据，一样的费用！我们会代替你跑如下所示的流程：
gnomAD(Genome Aggregation Database)作为规模最大并且免费开放的人类变异数据库，极大地促进了我们对基因组变异的探索和解读。Nature开设了一个专题页面展示gnomAD相关的科研成果：https://www.nature.com/collections/afbgiddede
annnovar filter-based annotaton用于分析哪些变异位点是数据库中的已知位点，在判断时，除了染色体位置之外，allel也必须相同。region-based annotation 在分析时只考虑基因组位置，只要是存在overlap关系就会输出结果，而filter-based annotation会更加严格，首先要求基因组上的起始和终止位置必须完全一致，其次变异位点的allel也必须完全相同才行。
分析体细胞突变时，通常采用tumor_vs_nomal 的实验设计。在检测时，由于同时会检测出生殖细胞突变和体细胞突变，需要做的就是去除生殖细胞突变位点，那么剩下的就是体细胞突变位点了，GATK4 采用Mutect2 检测体细胞突变，分析流程如下：
基因测序包括全基因组，全外显子组，以及捕获基因测序，不同技术研究的基因组范围不一样，都有自己合适的方向。还有另外一种分类是基于生物学应用，比如肿瘤外显子，家系外显子等等。
在对SNV位点进行注释时，往往需要综合采用多个数据库的注释结果，为了方便肿瘤研究人员，dbNSFP对人类基因组上的突变位点进行了丰富全面的功能注释，其目的是提供一站式服务，通过这一个数据库就可以完成突变位点的功能注释，文章链接如下
该队列研究首次报道了ChinaMAP一期研究对覆盖全国27个省份和直辖市，8个民族，超过1万人的高深度（40X）全基因组测序数据和表型的系统性分析。
ANNOVAR是由王凯老师编写的一款用于SNP等变异位点注释的软件 (2)，在注释软件（Annovar, SnpEff, VEP-Variant Effect Predictor）中相对引用较高。ANNOVAR能够利用最新的数据来分析各种基因组中的遗传变异。 给定一个包含染色体，起点，终点，参考核苷酸与检测核苷酸序列， ANNOVAR可以进行如下的功能注释：
人类基因组测序数据分析得到的变异位点，如SNV、INDEL，需要经过基因信息、人群频率、进化保守性预测、蛋白功能影响预测等分析，才能用于遗传分析和解读。虽然各实验室相继推出了如pubvar、mutlazer之类的查询网站，但由于维护频率不高，后台很多数据库未及时更新，导致注释的结果存在信息不全、版本过低等情况。目前已知的主流变异位点注释软件包括annovar、VEP、 snpeff等，VEP是ensembl出品，质量有保障。VEP发布了在线版和下载版，对于非生物信息背景的各位，可以用在线版实现相关信息的注释。
在测序早期，由于该过程高强度的劳动仅测序了少量的碱基。在动物模型和细胞系中，人们确定了一些在肿瘤发病机理中起着重要作用的基因。随后，研究人员在患者样本中分析了这些突变并评估了它们对预后效果的影响。例如：TP53在各种癌症中普遍发生了突变，NPM1是现在急性髓细胞白血病最常分析的基因之一，该突变定义了当前世界卫生组织分类中的急性髓细胞性白血病亚型。
1、编辑和加载参考基因组和需要比对的数据库文件，例子里用到了gnomad和clivar,还有refgene。
遗传变异的数据库注释非常简单，就是从数据库里面下载记录文件，然后根据坐标对应一下即可，甚至很多成熟的工具都可以自动下载数据库以及比对，就跟我们前面讲到的把vcf文件注释到dbSNP数据库的ID一样简单。而clinvar的注释，可以寻找出对应的基因变异信息，发生频率，表型，临床意义，评审状态以及染色体位置等。 ClinVar是NCBI主办的与疾病相关的人类基因组变异数据库。它的强大在于整合了dbSNP、dbVar、Pubmed、OMIM等多个数据库在遗传变异和临床表型方面的数据信息，形成一个标准的、可信的遗传
遗传变异的数据库注释非常简单，就是从数据库里面下载记录文件，然后根据坐标对应一下即可，甚至很多成熟的工具都可以自动下载数据库以及比对，就跟我们前面讲到的把vcf文件注释到dbSNP数据库的ID一样简单。我在多年前的直播我的基因组讲过很多了：
call 突变的工具推荐使用GATK HaplotypeCaller 和 Platypus。也有基于贝叶斯统计方法的 Samtools/BCFtools 和 FreeBayes 。不同工具得到的结果的一致性通常在 90% 以上。 过滤 Artifacts 虽然从上面方法得到的突变结果准确度高达 99.9%，但是依然会由于人为因素而引入了假阳性突变。因此，得到的突变结果需要在 IGV 中进行人工手动的可视化过滤。如：低质量碱基（图 2 a），reads末端的artifacts（图 2 b），由于局部比对错误引起的插入缺失（图 2 c），strand bias artifacts（图 2 d）、低复杂度区域中的错误比对（图 2 e）等 识别de novo mutations 在人群中，de novo mutations 存在一定的频率。可以基于已经公开的数据集，如 gnomAD 进行注释和过滤。一般认为在人群中 MAF > 0.0001（也有人说是0.001），更有可能是 germline mutation。 拷贝数和结构变异 拷贝数变异 CNV 是人类遗传变异的另一种类型，与许多疾病相关，如抑郁症 autism，智力底下 intellectual disability，先天性心脏病 congenital heart disease。NGS 在临床上也有应用于 CNV 检测，相应的工具有：cn.MOPS 、CONTRA、CoNVEX、ExomeCNV、ExomeDepth 和 XHMM。如果是全基因组测序，还有检测结构变异 SV，常用的软件有 DELLY 、Lumpy 、Manta 、Pindel 和 SVMerge ，但由于二代测序的 reads 读长较短，检测 SV 仍然存在挑战性。 拷贝数变异和 SV 可以通过 IGV 进行可视化查看：
前面我们介绍了，annovar的基本用法，并输出了注释结果，今天我们进一步了解下注释所用到的数据库以及结果解读
测试数据来自2017年卫计委室间质评提供的bed文件（pipeline会自动下载）和测试数据，修改命名以匹配pipeline输入端，也可以替换为自己的数据文件，因为室间质评目前参考基因组还停留在hg19版本，所以本流程仍然使用hg19（GRCH37），如果要切换到hg38，可以将version_reference变量值设置为hg38，project_bed设置为Illumina_pt2_hg38.bed。pipeline会使用hg38（GRCH38）版本和对应的bed文件。
小编为大家爆肝整理了近百个数据库！共分10大类。今天小编先为大家分享前5类。 在整理的过程中，小编发现一些虽然是以前经常被大家推荐使用的数据库，但却已不再维护了，早已不能正常使用了，这种数据库小编也已经贴心的帮大家过滤掉了。那就快来看看有没有你需要的吧！
这是GATK Best Practice系列学习文章中的一篇，本文尝试使用Gatk Germline spns-indels Pipeline来分析遗传病（耳聋） 数据 这次没有拿到遗传病的室间质评的
axel -S ftp://ftp-trace.ncbi.nih.gov/1000genomes/ftp/release/20130502/ALL.chr11.phase3_shapeit2_mvncall_integrated_v5a.20130502.genotypes.vcf.gz
也就是说我搜索到了一个4小时前的教程，取代了之前的一个月前的教程，这，生活太苦了。
今天为大家介绍的是来自Chun Jimmie Ye和Vasilis Ntranos团队的一篇关于语言模型应用的论文。预测编码变异的效应是一个重大挑战。尽管最近的深度学习模型在变异效应预测准确性方面取得了改进，但由于依赖于近源同源物或软件限制，它们无法分析所有编码变异。在这里，作者开发了一个工作流程，使用ESM1b，一个拥有6.5亿参数的蛋白质语言模型，来预测人类基因组中约4.5亿个可能的错义变异效应。ESM1b在将约15万个ClinVar/HGMD错义变异分类为致病性或良性，并在28个深度突变扫描数据集中预测测量方面优于现有方法。
为了写这个教程，我特意在唐医生的共享云服务器上面测试了，从头到尾运行过，验证过，你一定可以follow成功的哈！ 首先是安装miniconda https://mirrors.tuna.tsinghu
不过，那个时候遗传背景知识不够，其实并没有很好的理解它，现在有机会重新学习一下，可以使用以下代码下载并且注释到clinvar数据库
菜鸟团公众号肯定讲过annovar的使用了。比如Nickier的vcf文件的注释及ANNOVAR的使用。
这是使用gatk4生成正常样本的germline突变数据库的流程图，整个流程是用Snakemake写的，这个图片也是Snakemake生成的。然后就被jimmy大佬点名了，受宠若惊，所以就有了本文。我是2016年从转录组学习小分队开始正式接触生信技能树，并走上了生信工程师的道路，我被jimmy大佬无私奉献的精神所折服，借此机会表示对jimmy大佬和生信技能树由衷的感谢！如果你也想从转录组开启你的生物信息学学习之旅，不妨考虑一下生信技能树的爆款入门：生信爆款入门-全球听（买一得五）（第4期），你的生物信息学入门课！
Removal of batch effects using distribution-matching residual networks 论文摘要：
Hail是一个用于可扩展数据探索和分析的开源库，特别是基因组学，为各种规模的基因组分析提供强劲支持，云原生的基因组数据框架和批处理计算。Hail需要Python 3和Java 8 JRE[1]， GNU/Linux 还需要 C 和 C++标准库（如果尚未安装）。有关库的高级用法，请参阅概述[2]，有关全基因组关联研究的简单示例，请参阅GWAS 教程[3]，以及安装页面[4]以开始使用 Hail。
罕见病队列项目又迎来新进展！日前，四川大学华西医院罕见病研究院“十万例罕见病患者全基因组测序计划”（GSRD-100KWCH）项目公布最新关键进展，华大基因子公司中标项目，将助力推进该项目的顺利进行。
我在我在04-转录组笔记推文任务列表（半年期）里面安排了6个经典综述和10篇转录组应用文献给大家，可惜愿意沉下心了认真苦学的并不多。（https://share.mubu.com/doc/14uneHKvPg）
转载： http://kuaibao.qq.com/s/20171210G0MCZX00?refer=cp_1026 了解NGS临床数据仓库VSWarehouse—出完报告是否分析人员的工作就能翻篇了
Genome Analysis Toolkit (GATK) 是一套由Broad Institute开发的用于基因组分析的软件工具。其主要用于处理高通量测序数据，特别是从Illumina测序平台得到的数据。GATK的主要功能包括针对单核苷酸多态性(SNPs)和小型插入删除(indels)的变异检测，质量控制，以及数据处理和分析。
使用 ANNOVAR 进行的一项常见任务就是将 dbSNP 标识符分配给 VCF 文件中的突变。我经常会遇到这样的问题，即 ANNOVAR 没有为特定突变分配 dbSNP rs标识符，但该突变确实是“已知的” SNP。这种情况一般发生在 indel 中，但有时也发生在 SNV 中。
期刊：Journal of Medical Genetics (JMG, IF=6.311)
3. 本文用到的原始文件，用fastqc查看质量状态是clean data，Q值均高于30，这里就不需要去接头和QC了。
今天给大家介绍的是沙特阿卜杜拉国王科技大学(KAUST)高欣教授课题组（http://sfb.kaust.edu.sa）发表在Genome Biology的一篇文章，“Analysis of transcript-deleterious variants in Mendelian disorders: implications for RNA-based diagnostic“。在全外显子组测序(Whole-exome sequencing, WES) 后，至少有50%的疑似孟德尔疾病患者仍未确诊，而未被WES捕获的非编码变体在多大程度上导致了这个比例还不清楚。全转录组测序(RNA-seq)是一种很有前途的WES的补充，但关于RNA分析对孟德尔疾病诊断的大规模贡献的经验数据很少。在这个研究中，作者对疑似孟德尔疾病的5647个家族进行了研究，描述了关于“转录有害变异（transcript-deleterious variants，TDVs）”的经验，为即将实施的RNA-seq结合基因组测序的临床诊断提供了非常需要的经验数据。
大规模人群队列的基因组学和多组学大数据正在重大慢病、肿瘤和遗传病的预防、诊断和新药研发中发挥引领作用，推动个体化精准健康管理和疾病诊疗的变革[1]。在这个赛道上，美国和欧洲已实施多项以大规模队列的基因分型、基因组测序数据为基础的医学研究计划，包括著名的英国生物样本库（UK Biobank），肿瘤基因组图谱（TCGA）计划和多组学精准医学研究计划（TOPMed）等，产生了一系列具有深远影响的里程碑式成果。
主要参考自：Hail | GWAS Tutorial[1]本笔记旨在提供Hail功能的概述，重点是操作和查询遗传数据集的功能。我们进行了全基因组SNP关联测试，并证明了需要控制由群体分层引起的混杂。
在进行肿瘤基因组数据分析时，拷贝数变异分析是常用的分析要点之一。CNVkit 则是用于基因组测序 WGS 和 WES 进行 call CNV 的工具之一，基于python 编写，给出的 CNV 结果相对可靠，操作起来也比较简单。
今天想分享一个主题：人类基因组时代的泛基因组学。主要内容源自今年《Nature Reviews Genetics》上一篇题为《Pan-genomics in the human genome era》的文章。
如果有读者仔细看过RNA-seq结题报告，就会发现在定量分析以外通常还会有SNP和INDEL分析。目前，对人类测序数据找突变最常用的软件是GATK，除了速度慢以外，没有其他明显缺点（可以通过部署Spark提高速度；当然，如果有钱，可以购买Sentieon，快了15-20倍）。
我们使用的很多数据库，其实数据库里面的所有内容都是分析好的。我们在使用数据库的时候，其实就是在所有的结果里面去寻找我们想要的数据结果。类似于一个检索的功能。而这些分析好的数据，很多网站也都提供了下载的功能，通过下载的功能，我们就可以得到和这个数据库有关的结果结果。例如，我们在之前介绍的多基因转录因子富集的数据库当中([数据库推荐]多基因转录因子调控网络预测)，这个网站就提供了数据下载的功能。
每一个微生物学组的研究者在分析数据的时候都会遇上各种数据的问题：做16S分析发现数据库定制格式不会，做宏基因组有参分析发现依赖数据无法下载，宏基因组注释分析时用的NT，NR数据库从NCBI下载太慢了，建软件索引时计算资源不足，甚至要担心有一天国际数据库切断了，我们该从哪里下载数据？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
