在我们编写代码的时候,我们经常需要知道两个文件之间,或者同一个文件不同版本之间有什么差异性。在 Windows 下有个很强大的工具叫作 BeyondCompare ,那在 Linux 下需要用到什么工具呢?
我们在写代码的过程中,免不了会对代码进行一些修修改改。但经常会出现改着改着,就不知道改完后与源文件的差异是怎样的。这里,我们就需要一个文本比对工具来进行文本比对。
俗话说:三句不离本行,对于程序员这个可爱的群体来说也是一样,即使面对无休无止的编程工作,程序员们依旧任劳任怨的埋头苦干,梦想着用自己码下的代码改变世界。
CIRCexplorer是一款环状RNA预测软件,专门用于预测exonic circRNA,网址如下
工欲善其事必先利其器,这一节课主要以Windows系统为例,介绍了用Linux编程之前需要下载并安装的软件:Xshell,git,markdown,Winscp,幕布以及notepad++。介绍了如何下载并安装R及R的操作软件Rstudio,在Rstudio里进行了简单的命令演示以及如何安装并调用包,需要注意的是,所有软件推荐从官网进行下载,并且在安装的时候默认进行,基本不需要改动任何选项。对于Windows用户要把所有软件装在C盘,对于Mac用户则默认安装,安装软件时勿出现中文路径。
直接改iptables配置就可以了:vim /etc/sysconfig/iptables。
"bowtie2 -p 10 -x genome_index -U input.fq | samtools sort -O bam -@ 10 -o - > output.bam
RSeQC是发表于2012年的一个RNA-Seq质控工具,属于python包。它提供了一系列有用的小工具能够评估高通量测序尤其是RNA-seq数据,比如一些基本模块,检查序列质量, 核酸组分偏性, PCR偏性, GC含量偏性,还有RNA-seq特异性模块: 评估测序饱和度, 映射读数分布, 覆盖均匀性, 链特异性, 转录水平RNA完整性等。该软件的使用命令非常多,但很多功能并不是用来诊断转录组测序的,所以不在我们的考虑范围内。你可以参考官方教程文档:
主要参考网易云课堂 Linux生信分析环境搭建Bio-linux课程 设置共享文件夹需要的命令
运行非常成功!结果正常输出!然后我就愉快地去重并call variant,但是当我查看g.vcf文件时发现样本名为W0
近日,来自中科院计算所的人工智能国家队中科视拓宣布,开源商用级SeetaFace2人脸识别算法。
生信分析人员如何系统入门linux? linux系统在生物信息学数据处理中的重要性就不用我多说了,鉴于一直有学生问我一些很显而易见的问题,对应系统性的学习并理解了linux系统操作的专业人士来说是显而易见的。 我在这里仅以过来人的角度给大家总结一下linux该如何学,该学什么,该花多少工夫,学习重点是什么? 就我个人这么多年处理生物信息学数据经验来看,可以把linux的学习过程分成三个阶段: 一是把linux系统玩得跟windows系统一样顺畅。 这一阶段的主要目的就是去可视化,熟悉黑白命令行界面。 左右鼠
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。
首先fastq测序数据质量控制表格就发现质量差的可怜,而且居然有GC含量的双峰,如下:
Blast(basic local alignment search tool) 局部序列比对基本检索工具,是NCBI开发的一款基于序列相似性的数据库搜索程序。主要的BLAST程序有以下几种: 📷 BLAST的在线版https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi可以方便的进行单一的同源性序列搜索,但是不方便进行大批量的数据操作,也不能建立自己的数据库。接下来小编就要教大家如何建立本地的BLAST数据库。 基于BLAST优秀的算法,BLAST程序可以轻松的在普通的个人电脑中运
首先谷歌找到这个教程:http://nix-bio.blogspot.com/2013/10/installing-blat-and-blast.html
kallisto 是2016年发布的一款无须比对的转录本定量工具,采用了名为pseudo-alignment的算法。传统的定量算法是根据reads的比对位置来确认其属于哪个转录本或者基因,而pseudo-alignment 算法不关系reads具体的比对位置,而是通过reads的kmer特征来判断其属于哪一条转录本,示意图如下
什么是数据?数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。数据可以是连续的值,也可以是离散的。
测序数据量对于NGS数据分析是非常重要的,测序数据量过低,不能有效覆盖基因组完整信息,测序数据量过高,则会造成冗余,不够经济。为了验证当前测序量能否满足需求,或者说加大测序量是否能够进一步挖掘的更大量的信息,通常需要进行饱和度分析。
网址:https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi 运行方式:本地或web
这是RNA-Seq 上游分析的大致流程,比对+定量。当然实验目的若只需要定量已知基因,也可以选择free-alignment 的流程工具如kallisto/Salmon/Sailfish,其优点是可用于RNA-seq的基因表达的快速定量,但是对于小RNA和表达量低的基因分析效果并不好(2018年刚发表的一篇文章对free-alignment 的工具进行了质量评估,doi: https://doi.org/10.1101/246967)。基于比对的流程,比对工具也有很多选择,如Hisat,STAR,Topha
利用转录组数据比对到细胞器参考基因组得到vcf文件,比对工具使用GSNAP或者BWA,检测变异使用GATK或者SAMtools.
生物数据的处理本质上有两条路线:其中一条是序列本身具有结构特征,那么就可以通过软件算法来实现,比如预测基因,非编码 RNA,重复序列的分析等;另一条路线是序列本身没有结构特征,只能通过与已有序列进行比对,根据已知信息来推测未知信息,比如基因功能注释,16SrRNA 物种鉴定等,常见的一个例子就是得到一条序列,需要判断序列来自于哪个物种,就只能与数据库进行比对。
首先,Git是一个开源的分布式版本控制系统,对跨平台时遇到的一些问题有很不错的支持。 其次,码云Git是一个线上的代码托管平台,能与各地的git代码仓库进行协作。 Git for Windows则是用
转录组分析 | 使用trim-galore去除低质量的reads和adaptor
首先我们通过uname来查看一下服务器Linux系统,可以看到是20.04.1的Ubuntu系统。
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。
通常情况下,我们会在自己的独立分支中完成需求开发,此时就会有需求将自己的分支和其他分支进行对比。这个功能可以通过1 git diff branch1 branch命令来实现。
虽然有点难度,但其实确实是可以的,对生信工程师来说,就是整理流程(把Linux命令替换成为R语言代码)工作量比较大。如果大家感兴趣而且确实有需求,不妨看看这个文档:《RNASeqR : RNA-Seq analysis based on one independent variable》
blast+本地化的构建对于流程化处理大量数据序列很方便,blast+是将blast模块化,分为了蛋白质序列比对蛋白数据库(blastp)、核酸序列比对核酸数据库(blastn)、核酸序列比对蛋白质数据库(blastx)、蛋白质比对翻译后的核酸数据库(tblastn)、
在上一篇有讲到,具体查看:Windows下git安装查看:https://blog.csdn.net/qq_31708763/article/details/82753846
PE表示 paired-end 数据的质量控制,SE也即single-end 数据。以下以PE为例。
防火墙,其实就是用于实现Linux下访问控制的功能的,它分为硬件和软件防火墙两种。无论是在哪个网络中,防火墙工作的地方一定是在网络的边缘。而我们的任务就是需要去定义到底防火墙如何工作,这就是防火墙的策略、规则,以达到让它对出入网络的IP、数据进行检测。
其中star比对过程已经是超级简单了,但是perl脚本就比较麻烦,因为perl本身是上古语言,STAR-Fusion 这个perl脚本依赖的环境会难倒很多人,如下所示的代码架构:
SSH(Secure Shell)可以通过RSA公钥加密算法,进行安全的远程登陆和远程操作。使用SSH,登陆的账号/密码以及命令都是经过加密的传输的,从而保证在传输过程中不会被hacker或者eavesdropper窃取信息。
iptables不是一个真正的防火墙,是位于用户空间的一个命令行工具,用户通过iptables这个代理将用户的安全设定执行到对应的“安全框架”-netfilter,netfilter位于内核空间,他才是防火墙的真正安全框架
在几乎所有模式植物转录组测序技术都做烂的今天,始终有一些植物因为种种原因鲜有问津。例如小麦,就像是开在奢侈品商场的黄焖鸡:有钱的人未必瞧得上,没钱的也压根就不会去光顾。不过这么多年过去了,总有那么几个祖传数据躺在NCBI的数据库里供人挖掘,比如今天这个PRJNA293629。
一、简介 1. 关于防火墙 防火墙,其实就是用于实现Linux下访问控制的功能的,它分为硬件和软件防火墙两种。无论是在哪个网络中,防火墙工作的地方一定是在网络的边缘。而我们的任务就是需要去定义到底防火墙如何工作,这就是防火墙的策略、规则,以达到让它对出入网络的IP、数据进行检测。 目前市面上比较常见的有三、四层的防火墙,叫做网络层的防火墙,还有七层的防火墙,其实是代理层的网关。对于TCP/IP的七层模型来讲,我们知道第三层是网络层,三层的防火墙会在这层对源地址和目标地址进行检测。但对于七层的防火墙,不管
如果你现在(2020)做人类数据分析,比如lncRNA的鉴定啥的,当然是走hisat2+stringTie流程啦,取代已经十多年了的tophat+Cufflinks流程。但是我这两天假期无聊刷文献,看到发表在Theranostics 2020,的研究文章:Long noncoding RNA PiHL regulates p53 protein stability through GRWD1/RPL11/MDM2 axis in colorectal cancer里面的RNA-seq数据居然还是在走十几年前的tophat流程哦,有趣,而且写的不清不楚那个FPKM是如何计算的。在广州锐博公司?
一般来说,二进制软件已经是预编译的版本了,这类软件对新手非常的友好,也是最方便的,解压就可以直接使用了。(zip, gz, bzip2等等压缩类型)
本笔记主要是针对转录组测序分析专题上游分析,需要有Linux基础知识,目标是养成一个良好的分析习惯,熟悉转录组分析上游流程,重点是针对分析的结果能有自己的思考和解读能力。
有时候当你下载了一个大的文件,但是不知道这个文件是否完整的时候,可以使用提供下载者公布的md5或者sha1码来校验你所下载的文件是否跟下载提供着提供的文件完全一致。
今天说的哈勃沙箱是腾讯哈勃检测系统中,linux恶意文件检测部分的开源代码。github地址为:
muscle是最为广泛使用的多序列比对工具之一,其速度和准确度比clustal都要更加优秀,在几秒钟的时间就可以完成上百条序列的比对,而且用法简单。官网如下
grep是UNIX和LINUX中使用最广泛的命令之一。grep允许对文本文件进行模式查找。如果找到匹配模式, grep打印包含模式的所有行。grep支持基本正则表达式,也支持其扩展集。grep有三种变形,即:
SAMtools是一个用于操作sam和bam文件的工具合集。能够实现二进制查看、格式转换、排序及合并等功能,结合sam格式中的flag、tag等信息,还可以完成比对结果的统计汇总。同时利用linux中的grep、awk等操作命令,还可以大大扩展samtools的使用范围与功能。包含有许多命令,我这里主要介绍几个:
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