做生信的童鞋想要学习 Docker，或者使用 Docker+Pipeline 封装自己的一套数据分析流程，相信一定不能错过胡博强老师在2017年写这篇《[Docker]使用阿里云 + Docker 分析高通量测序数据...根据教程+tangEpiNGSInstall 仓库提供的原始测试数据，本人这两天测试跑了一下，发现了一点点小问题。
Learning for Efficient Analysis of High-throughput Nanopore Data 论文摘要 作为第三代测序技术，纳米孔测序已被用于DNA、RNA甚至蛋白质的高通量测序...最近，许多研究开始使用机器学习技术来分析纳米孔产生的庞大数据。不幸的是，这项技术的成功归功于广泛的标记数据，而这些数据往往会产生巨大的劳动力成本。...因此，迫切需要一种既能快速、高通量分析纳米孔数据，又能显着降低标记成本的新技术。为了实现上述目标，作者引入了主动学习，通过选择需要标记的样本来减轻巨大的劳动力成本。...这项工作将几种先进的主动学习技术应用于纳米孔数据，包括 RNA 分类数据集 (RNA-CD) 和 Oxford Nanopore Technologies 条形码数据集 (ONT-BD)。...主动学习可以大大减少大容量纳米孔数据难以标记的困境。作者希望主动学习可以应用于纳米孔序列分析中的其他问题。
本文属于转录组入门系列（RAN-seq基础入门传送门 http://www.biotrainee.com/thread-1750-1-1.html ）第2部分内容，以一篇Nature文章为例，详细解读如何从NCBI下载高通量测序数据...尽管下载的过程中我也学到了不少新技能，但是相对于我的目标（分析数据）来说，花太多时间纠结下载方法其实并不好，应该尽量将精力集中在最核心的技能的学习中。生物信息分析中最核心的技能是什么？环境配置？...作业 关于GEO/SRA数据库 GEO数据库 GEO数据库隶属于NCBI，是最大最全面的基因表达数据库，主要是芯片和转录组测序数据。...除储存数据外，也提供一些数据挖掘工具，因此利用好这个数据库，没有实验，没有自己的数据也能发好文章!...analysis是分析结果文件。
课前准备---单细胞数据检测SNV（变异、插入、缺失、等位基因连锁） 课前准备---脑膜瘤异质性和进化的时空机制(空间 + CNV + 蛋白) 2024年外显子分析系列课程 单细胞空间多组学分析中的外显子分析部分...突变重构肺腺癌细胞图谱 肿瘤突变负荷（TMB）及计算方法 外显子（wes）panel数据分析OncoKB注释 外显子数据分析之基因融合factora 外显子数据分析汇报汇总 多组学（单细胞、空间转录+蛋白...单细胞基因组测序的一种替代策略包括直接从高通量单细胞测定中检测测序reads中的体细胞突变，如scRNA-seq和scATAC-seq。...这种方法的主要优点是可以利用单细胞分析的高通量来绘制细胞谱系的转录或调控程序，而不需要复杂的实验方案来联合分析来自同一细胞的DNA和RNA。...我们的分析目标：设计算法来检测单细胞数据集中的体细胞突变，而不需要匹配的DNA测序数据。
和FDR 首先我们需亚了解差异表达分析的基本假设： H0:差别是由抽样误差所致； H1:差别不是由抽样误差所致，即并不来自同一总体 ###这里我用到哈佛大学统计的一个数据集 library(devtools...、噪音大，可解释性是关键 李婧翌团队提出针对高通量数据进行富集或差异分析的统计学方法Clipper，无需计算p值即可实现对假发现率的控制 Genome Biology | 李婧翌/李蔚团队合作报道流行的差异表达分析软件在人群数据上有极高的假发现率...并提出了一种新的计算方法，使用户能在无需计算p值的情况下直接控制高通量数据分析中的假阳性率。...Clipper的优势在于无需对数据分布进行参数化的假设，从而适用于样本量小的情况，避免了p值计算的难点，并节省了p值计算的时间 根据文章的描述，Clipper可以应用于多个高通量数据分析场景 这里我们将挑转录组常用...，以及感兴趣的分组和批次，且因为这里是使用scDesign3产生的示例数据，真正的DEGs我们已知以便后面计算FDR和power 几个包装好的函数：使用DESeq2、edgeR进行差异分析（批次效应并不和我们之前谈到的那样提前去除
前面两篇文章（高通量数据分析必备|基因组浏览器使用介绍 - 1和高通量数据分析必备|基因组浏览器使用介绍 - 2）介绍了EPGG的基本使用、各部分特征、Track类型、物种支持、公共数据、结果储存发表和分享等...除数据浏览功能外，EPGG还提供了数据分析和绘图功能，具体如下： EPGG还提供了很多实用的分析功能，如下图： ? 同时展示多个基因在多个样品的表达或修饰状态 ?...Roadmap数据专用展示。 ? ?
基因组浏览器的基本使用、各部分功能和不同Track展示，在高通量数据分析必备|基因组浏览器使用介绍 - 1已有介绍。这次进一步介绍其可用的公共数据信息、区域截图和共享等。...利用这些公共数据，可以很方便比较基因在不同细胞系的表达、修饰、TF结合和染色质三维作用等。找到关键信息后，可截取矢量图用于文章发表，也可把数据分享给老师、合作者，一起寻找更多信息。...模式生物有比较多的高通量测序研究的大项目，如TCGA，Roadmap，ENCODE等和染色体三维结构或互作 Hi-C、ChIA-PET研究等公共数据，可以直接点击Load加载，然后再选择关注的样品或数据类型...加载好，Track选择界面如下，可以点击+进一步展开，选择对应数据。 ? 更多Track操作见下图，也可以导入自己的Track (小文件直接上传，大文件提供可访问的链接)。 ?...EPGG还提供了很多实用的分析功能，如下图： ? 浏览器访问链接：http://epigenomegateway.wustl.edu/browser/ 下一期再详细介绍每个功能使用。
基因组浏览器是高通量测序分析的一个重要的可视化工具。...我们前面有测序数据可视化列举了4个常用的高通量数据可视化工具，详细介绍了IGV基因组浏览器可视化高通量测序数据和UCSC 基因组浏览器的安装使用。...重复元件是我们做分析时需要关注的一个点，最近Cell文章发现 LINE元件 (A LINE-1-Nucleolin Patnership Regulates Early Development and...EPGG特有的甲基化数据展示，给定每个位点测序深度，CG甲基化比例，CHH，CHG甲基化比例等。还可以在线过滤，筛选不同支持reads数的甲基化位点，更有动态性。是甲基化分析的必备神器。 ?...下一步将讲一下EPGG的自带数据和分析功能，以更方便使用。 访问链接：http://epigenomegateway.wustl.edu/browser/
简介 高通量测序下机的原始数据中存在一些低质量数据、接头以及barcode序列等，为消除其对后续分析准确性产生的影响，在数据下机以后对原始数据进行质控处理就成了至关重要的环节。...Trimmomatic就是一个高通量测序数据质控神器，可以对测序数据进行过滤。...Trimmomatic 支持多线程，处理数据速度快，主要用来去除 Illumina 平台的 Fastq 序列中的接头，并根据碱基质量值对 Fastq 进行修剪。...软件有两种过滤模式，分别对应 SE（单末端测序模式） 和 PE（双末端测序模式） 测序数据，同时支持 gzip 和 bzip2 压缩文件。...准备 下载测试数据 $ curl -O ftp://ftp-trace.ncbi.nlm.nih.gov/sra/sra-instant/reads/ByRun/sra/ERR/ERR571/ERR571271
（高通量数据中批次效应的鉴定和处理（一）的留言也很精彩！） 怎么确认数据有无受到批次效应影响 通过样品的层级聚类热图+样品属性信息的注释来展示样品聚类结果有无受批次效应的影响。...通常我们在整合多套数据集进行展示时也会加上数据来源信息以展示自己的分析结果未受批次等因素影响。...如下图每一列是一个样品，每一行是一个菌群；列注释中有一行为Dataset指示样品来源于 2 个数据集，并且聚类结果没有明显受到数据集来源的影响（四个大的聚类分支中样品来源分布没有明显偏好性）； 通过主成分分析...（这个在之前文章典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step) - Limma差异分析、火山图、功能富集也有阐述。）...但一些下游分析，比如数据可视化，也需要直接移除效应影响的数据来展示，这时可以使用ComBat或removeBatchEffect函数来处理。
高通量数据分析发展到现在，大部分上游分析，比如说qc, alignment, snp-calling等都已经实现了自动化，这些部分如果再自己一行一行输命令，不但浪费时间，而且缺少重复性。...bcbio-nextgen能实现如下全自动高通量测序数据分析流程： Germline variant calling Caner variant calling Somatic with germline...不过，这个框架似乎在中国的知名度不高，谷歌结果中仅有一篇中文的相关介绍: bcbio-nextgen：一个为全自动高通量测序分析提供最佳实践管道的工具，这篇文章发布在伯乐在线，是原文的翻译，我从这篇文章中复制了...可以模仿官方示例 bcbio_nextgen.py upgrade --tools --toolplus gatk=/path/to/gatk/GenomeAnalysisTK.jar 经过这一步，所有高通量数据分析会用到的软件基本都安装完毕...简单实战 以我之前BSA分析所用的两组数据为例，介绍如何使用框架进行SNP calling。
，存储、分析、处理和分析；2）建立生物医学数据资源应用的技术架构；3）加速大数据在生物医学应用的进程。...高通量数据获取 可以直接通过搜索文章中的OEP 编号获取，比如OEP000155： https://www.biosino.org/node/search 如果显示public 则可以直接访问。...可以直接点击里面的数据进行访问： 也可以下载它们： 甚至还提供了作者的分析的数据，比如突变和拷贝数数据，以及表达矩阵： 都是一些比较必要的数据，比如md5。...目前该数据库收录的数据还不是很多，应该也在蓬勃发展吧： 4. 分析工具 除了存储的功能，该网站还提供很多的其他的数据库： 以及在线分析功能： 希望它可以蓬勃发展吧！...通常NODE 中的高通量项目数据分为五类： 参考页面：https://www.biosino.org/node/project/detail/OEP000155 Project ID，OEP000155
NGS系列文章包括NGS基础、转录组分析、ChIP-seq分析、DNA甲基化分析、重测序分析五部分内容。 NGS基础系列文章包括高通量测序原理，测序数据获取和质量评估，常见文件格式解释和转换4部分。...本文 (高通量测序原理) 涉及测序文库构建原理、连特异性文库的构建方式和识别方法、测序簇生成过程、双端测序过程、测序接头产生、PCR duplicate、测序通量选择标准等。 ? ? ? ? ? ?
在我们发表高通量测序文章之前通常要上传测序数据到GEO数据库，现总结流程如下。 注册账户、填写MetaSheet 在NCBI GEO官网注册一个账号，然后登陆。...数据上传，原始测序的fastq一般采用gzip压缩后上传。 在Linux系统，使用的是lftp上传； Windows可以使用FileZilla....Best, Name 获取GEO号 待GEO的工作人员审核处理后，你可以在GEO的账户下查看已上次的数据的GEO 号和供Reviewer访问的私人链接用于文章审阅。
除了与已有的技术进行相关性分析，研究者还将此技术中的ATAC-seq和RNA-seq的结果进行相关性分析，也发现这两者数据的相关性非常的 好。 ?...接着作者将自己测序的结果与公共测序数据库进行相关性分析结果如下。 ? 然后也对自身的数据进行相关性分析。 ?...对于不同簇的marker基因启动子可接近性分析，在低丰度细胞数目较低的簇里Mic和OPC细胞里，也能检测到特异基因的启动子的峰值。这个地方作者只进行了描述，但是并没有拿之前的数据进行对比，有点疑惑。...以上的数据均是在新生的小鼠的大脑皮层测序得到的，最后，研究者在成年的小鼠大脑皮层进行同样的测序，进行t-sne和相关性分析，结果如下。 ?...结语 最后，这篇文的优势是在单细胞中将RNA-seq的数据和ATAC-seq的数据进行同时联合分析，能够更好更真实的反应细胞内转录及其调控的状态。
前文讲了什么是批次效应和有哪些影响，我们继续往下看…… 怎么确认数据有无受到批次效应影响 通过样品的层级聚类热图+样品属性信息的注释来展示样品聚类结果有无受批次效应的影响。...通常我们在整合多套数据集进行展示时也会加上数据来源信息以展示自己的分析结果未受批次等因素影响。...如下图每一列是一个样品，每一行是一个菌群；列注释中有一行为Dataset指示样品来源于 2 个数据集，并且聚类结果没有明显受到数据集来源的影响（四个大的聚类分支中样品来源分布没有明显偏好性）； ?...通过主成分分析PCA查看有无批次效应的影响。如下左图，样品在PC1和PC2组成的空间中按数据集而非样本类型聚在一起，表示数据来源对样本检测结果的影响超出了样本类型的影响，提示存在批次效应。...不同来源的数据一起标准化之后，如果标准化效果好的话，样品整体表达分布也会是均一的（如下面左数第二幅图）。
大多数现有算法在有限的数据集上表现良好。为了改进 ChIP-seq 的差异分析，本文提出了一种基于L imma (DiffChIPL)的新型ChIP -seq 差异分析方法。...结果：DiffChIPL 自适应不对称或对称数据，可以准确报告全局差异。本文使用转录因子 (TF) 和组蛋白修饰标记的模拟和真实数据集来验证和基准测试本文的算法。...DiffChIPL 在不同的模拟和控制数据集中表现出卓越的灵敏度和误报率。DiffChIPL 在真正的 ChIP-seq、CUT&RUN、CUT&Tag 和 ATAC-seq 数据集上也表现良好。...DiffChIPL 是一种准确且稳健的方法，在包括 TF 结合、组蛋白修饰和染色质可及性在内的各种应用中表现出更好的差异分析性能。
虽然靶向方法在低测序深度提供有价值的数据，但它们受引物设计和PCR限制。全样本鸟枪法通常使用短读长测序，这导致数据处理困难。...单分子读数> 1kb，> 99％的共有准确度，可以合理地利用高比例的reads包括可用于分析的基因或基因片段，而无需重新组装。...blastp用于将推定的蛋白质序列与RefSeq细菌蛋白质数据库进行比对。 C)blastn用于将准确的CCS读数与RefSeq基因组数据库比对0。...与Microarray和16S分析数据进行类级别比较。 CCS方法在单个个体上证明，公布的微阵列和16S数据涵盖不同时间点的多个个体。 ? （B）FMT前后的高分辨率比较。...结论 使用单分子CCS读数的长读宏基因组分析提供了独特的数据类型，与16S和霰弹枪装配方法相比具有明显的优势。
为此作者提出了一个新开发的高通量实验分析器，这是一个健壮且统计上严谨的框架。它适用于任何规模和范围的HTE数据集，无论其目标反应结果如何。...这个分析器能够揭示起始物料、试剂和反应结果之间的可解释相关性。 近年来数据驱动化学领域巨大进步。这种进步的一个主要原因是采用了高通量实验（HTE）数据在化学合成中的应用。...为了创建这样一种方法，作者们开发了一种高通量实验分析器（HiTEA），它可以推断出任何HTE数据集的反应组。...HiTEA：高通量实验统计分析器 HiTEA（高通量实验分析器）的方法论是围绕三个正交的统计分析框架构建的：随机森林、Z分数方差分析（ANOVA-Tukey）和主成分分析（PCA）。...研究者选择通过Z分数进行标准化来比较相对产量，这是一种在高通量实验（HTE）数据分析中显示出前景的技术。
高通量测序平台产生的序列叫做reads，每一条由A,G,T,C组成的序列都叫做一条read。 什么是soft-clipped reads？
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