一、测序数据比对
 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。 因此，测序数据比对是高通量测序分析中最核心的操作。
二、数据比对的意义
 测序数据比对到参考序列上，得到一种“堆叠”的效果。这种效果是将测序数据比对到参考序列上。 将全部比对数据除以基因组总长即可计算平均覆盖深度，例如基因组大小为 1M，全部比对上的碱基为 100M，则平均覆盖度为 100X。该值可以用来衡量测序数据覆盖情况。 如果是测序数据与参考序列进行比对则是找突变，与自身数据比对，则是进行纠错。
2.10 微生物鉴定
 得到测序数据之后，可以不进行拼接，直接与物种分类数据库进行比对，用于鉴定微生物。 三、短序列比对
 最早的高通量测序数据读长都比较短，所以测序数据的比对，直接就称为短序列比对。随着三代长读长测序的兴起，目前有越来越多的长读长测序数据。

测序数据比对

       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。

测序数据比对

在数据这个行当工作久了，我慢慢发现一个规律：最复杂的问题，往往不是出在模型和算法上，而是出在最基础的地方——两份数据对不上，也就是数据比对这件事。 这种因为不同系统、不同部门数据口径对不上而引发的麻烦，真的是数据工作里的常客。数据比对，说白了，就是想办法找出两份或多份数据之间的不一样的地方。 Q&A常见问答1.问：数据量太大了，动辄几千万条，做一次全量比对要跑好几个小时，怎么办？答：面对海量数据，确实不能硬来。可以试试下面这些策略：先验宏观，再查微观：不要一上来就逐条比对。 借助大数据处理能力：如果业务要求必须进行全量比对，可以考虑使用像Spark这样的大数据处理框架，将比对任务拆分成大量小任务并行计算，充分利用集群的计算能力来缩短时间。 3.问：要比对的数据来自两个不同的旧系统，字段名不同、格式混乱、代码值含义也不一样，简直无从下手。答：这是数据比对中最经典、也是最考验耐心的“脏活累活”。

如何进行数据比对？好用的数据比对方法介绍！

在数据这个行当工作久了，我慢慢发现一个规律：最复杂的问题，往往不是出在模型和算法上，而是出在最基础的地方——两份数据对不上，也就是数据比对这件事。我印象很深的一次是，月底了，市场部的同事兴冲冲地拿着“增长30%”的数据准备庆祝，可财务部的报表上却只写着“增长22%”。两边都觉得自己没错，气氛一下子僵住了。后来我们几个人连着查了两天，才发现问题出在一个不起眼的地方：市场部统计的是“提交订单”，而财务部核销的是“已支付订单”，中间差了那些取消的和未付款的订单。听着是不是很熟？ 这种因为不同系统、不同部门数据口径对不上而引发的麻烦，真的是数据工作里的常客。数据比对，说白了，就是想办法找出两份或多份数据之间的不一样的地方。它可能没有机器学习听起来那么酷，但却是保证你工作成果不出错、老板能放心用你数据的基石。今天，我想把自己这些年积累的、关于怎么做数据比对的思路和方法，像朋友聊天一样，跟你详细说说。

如何进行数据比对？好用的数据比对方法介绍！

·1.参考基因组准备·2.比对：Hisat2 Salmon1.参考基因组准备参考基因组数据库常用参考基因组数据库Ensembl:www.ensembl.org #用得最多数据库完善有基因对应的IDNCBI Hisat2，Subjunc·基因比对：1建索引 2比对参考基因组 3sam转bamHisat2图片----1.构建索引# 进入参考基因组目录cd $HOME/database/GRCh38.105 # 进入比对文件夹cd $HOME/project/Human-16-Asthma-Trans/Mapping/Hisat2## 单个样本比对，步骤分解index=/home/t_rna/database -o SRR1039510.Hisat_aln.sorted.bam SRR1039510.Hisat_aln.sam##----depth统计测序深度# 得到的结果中，一共有3列以指标分隔符分隔的数据 ）10个样本 转录组估算使用空间：一个样本1.5G大小 *101、质控：cleandata 1.5GG*102、比对： sam 13G10 2（膨胀），bam 2G*10共约 410G简单粗暴 转录组数据多大

转录组数据分析-比对

Ensembl:www.ensembl.org #用得最多数据库完善有基因对应的ID

转录组数据分析-比对

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。 单端数据比对的基本用法如下
STAR \
--runThreadN 20 \
--genomeDir hg19_STAR_db \
--readFilesIn reads.fq \
--sjdbGTFfile hg19.gtf \
--sjdbOverhang 149 \
--outFileNamePrefix sampleA \
--outSAMtype BAM SortedByCoordinate
双端数据比对的基本用法如下 ，STAR官方更推荐使用2-pass比对模式，即比对两次，有以下两种方式
multi-sample 2-pass
第一次比对和上述的用法一致，比对完之后，每个样本会产生一个intron的区间文件SJ.out.tab per-sample 2-pass
对于单个样本，在比对时直接添加--twopassMode Basic参数，软件会自动进行两次比对，将第一次比对的SJ.out.tab加入到索引，然后重新比对。

STAR:转录组数据比对工具简介

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

blast比对

       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。

blast比对

生信技能树学习笔记
subread 官网：http://subread.sourceforge.net/
构建索引：
subjunc：subread-buildindex
5款流行比对工具大比拼：https 运行结果
sam/bam应用
5.1 统计比对结果
# 单个样本samtools flagstat -@ 3 SRR1039510.Hisat_aln.sorted.bam SRR1039510.Hisat_aln.sorted.bam SRR1039510.Hisat_aln.sorted.bam.bai ##----flagstat统计比对结果 Hisat_aln.sorted.bam SRR1039510.Hisat_aln.sam ##----depth统计测序深度# 得到的结果中，一共有3列以指标分隔符分隔的数据 reads，flag值的理解# (0x100) 代表着多比对情况，所以直接用samtools view -f 0x100可以提取 multiple比对的 情况

转录组数据比对subjunc-7

subread 官网：http://subread.sourceforge.net/

转录组数据比对subjunc-7

ChIPseq reads 比对在评估读取质量和我们应用的任何读取过滤之后，我们将希望将我们的读取与基因组对齐，以便识别任何基因组位置显示比对读取高于背景的富集。 由于 ChIPseq 读数将与我们的参考基因组连续比对，我们可以使用我们在之前中看到的基因组比对器。生成的 BAM 文件将包含用于进一步分析的对齐序列读取。图片2. 比对4.1. Rsubread我们可以使用 Rsubread 包将 FASTQ 格式的原始序列数据与 mm10 基因组序列的新 FASTA 文件进行比对。 具体来说，我们将使用 align 函数，因为它利用了 subread 基因组比对算法。 mainChrs.fa", bt2Index = file.path("BSgenome.Mmusculus.UCSC.mm10.mainChrs"))然后我们可以使用 bowtie2() 函数对齐我们的 FASTQ 数据

ChIP-seq 分析：数据比对（3）

在评估读取质量和我们应用的任何读取过滤之后，我们将希望将我们的读取与基因组对齐，以便识别任何基因组位置显示比对读取高于背景的富集。

ChIP-seq 分析：数据比对（3）

项目地址 https://github.com/olivere/esdiff  （该项目已经归档，所以对后续ES可能出现不支持的情况，使用需要小心）

使用esdiff实现ES的数据比对

使用esdiff实现ES的数据比对

全局比对与局部比对有什么不同呢。全局序列比对尝试找到两个完整的序列之间的最佳比对。而局部序列比对不必对两个完整的序列进行比对；可以在每个序列中使用某些部分来获得最大得分。 两种比对采取不同的比对算法和策略，因此，同样的一段序列，采用全局比对和局部比对不同的比对方法结果也会有很大的不同。 例如我们现在有两条序列 S1 和 S2，如果采用全局比对，会得到这种比对效果，而采用局部比对，序列中间的 GCG 满足了最优比对。 ，对资源的消耗比较少，官方的给出的数据是两个 5M 左右的基因组，只用 20 秒左右的时间就可以比对完成，消耗的内存大约是 90M，它是使用一种后缀树的算法。 Mummer 官网介绍该软件是一个多才多艺的软件包，因为它可以完成生物数据分析中很多的功能。Mummer 其实是一个软件包，里面包含了很多工具，这些工具搭配起来使用，可以完成非常多的工作。

全局比对

       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。

全局比对

最近在倒腾一些表格数据，遇到这么个问题：先前下载了一批数据，等再次更新下载时，数目却变少了，我需要快速定位到缺失的条目并探究原因。 如图，左侧 10 条数据是先前下载的，右侧少了 1 条（数据是随便编的）：
?
? Python 操作
因为对 Excel 的函数操作不太熟，第一时间我是用 Python 来比对数据的：选取两份表格中的 id 列，分别复制到两份 txt 文档中，转化为 Python 读取 txt 文档数据 首先随便选定两个表格中的同列数据，放到一个表格中：
?
? “少了”是自定义的提示信息，得到的结果与之前 Python 得出的 "5" 对应的数据是一致的。

?
问题不大，也挺简单，琢磨琢磨也挺有意思的。

如何快速比对表格数据

最近在倒腾一些表格数据，遇到这么个问题：先前下载了一批数据，等再次更新下载时，数目却变少了，我需要快速定位到缺失的条目并探究原因。

如何快速比对表格数据

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