用过网页版本 BLAST 的童鞋都会发现,提交的序列比对往往在几分钟,甚至几十秒就可以得到比对的结果;而通过调用 API 却要花费几十分钟或者更长的时间!这到底是为什么呢?
之前用EMBL的双序列比对工具做全局比对,虽然很快就出结果了,但至少也要经历一两秒钟的时间。而数据库中有几百万条序列,全部比对一遍,耗时太长。因此,我们需要快速的数据库相似性搜索工具。目前世界上广泛使用的就是 BLAST。它可以在尽可能准确的前提下,快速的从数据库中找到跟某一条序列相似的序列。BLAST 是 Basic Local Alignment Search Tool 的首字母缩写,直译过来就是基本局部比对搜索工具。BLAST 的基本原理很简单,要点是片段对的概念。所谓片段对是指两个给定序列中的一对子序列,它们的长度相等,且可以形成无空位的完全匹配。
网址:https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi 运行方式:本地或web
啊~~~本来是半个月的专栏不知道到底过了多久才又和大家见面,其中经历不足为外人道也
通常我们上游分析得到的蛋白序列需要和主流的数据库进行比对,完成功能注释。常用数据库一共有以几种:
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)、
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。
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。
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
在我管理的基因组学群里,今天有人提出了这样一个问题,如果有多个版本的BLAST,并且都是用conda安装,应该如何调用不同版本的BLAST
(1)出现的问题网址:https://www.cnblogs.com/saolv/p/6963314.html
-in 参考序列 -dbtype 数据类型:核苷酸和蛋白质可选 -parse_seqids 暂时还没搞懂这个参数的意思 -out 数据库的名称
近年来单细胞转录组测序的迅猛发展,为细胞功能和基因调控网络等重要生物学问题的研究提供了强大的技术支持。在单细胞转录组数据的相关研究中,研究者通常会先对细胞进行注释,如鉴定细胞类型、细胞分化阶段等,然而,常用的注释手段较为繁琐,且无法保证不同数据集间的可比性。随着单细胞转录组数据逐渐积累,用现有数据集作为参考(reference),来注释新测序的细胞成为一种潜在的解决方案。
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
在经过基因组组装或转录组差异基因表达量分析之后,对其结果进行注释是比较重要的一步,如何注释以及如何得到精确的注释结果?
BLAST是在蛋白质数据库或者基因数据库中进行相似性分析的工具,全称Basic Local Alignment Search Tool,分析的结果是以统计评分的方式呈现。
今天有同学问我LULU的第一步blast的问题,我看他用的blast的命令比较奇怪,一问才知他用rBLAST这个包跑的blast。简单看了一下用法mark一下。
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。
blast+:ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/LATEST
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。
之前写的RNA-seq数据差异表达分析一文中提到,筛选得到差异表达基因list后,需要进一步分析这些基因参与了哪些功能,因此要进行后续的一些分析,比如功能富集分析、聚类分析和基因共表达网络分析。这次主要介绍在线功能富集分析与qPCR引物设计。其中在线功能富集分析可利用本人所在课题组开发的agriGO和PlantGSEA在线分析工具,分别进行GO富集分析和基因集富集分析。
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。
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。
希望所有的学徒,实习生以及马拉松授课学员都可以在咱们《生信技能树》的舞台上大放异彩。前面有粉丝自告奋勇希望可以把他自己在简书等平台的生物信息学笔记分享在我们《生信技能树》公众号,在专业的舞台上跟大家切磋!非常欢迎,他前面的分享是:
最近在看植物长链非编码RNA的论文,其中一个分析步骤是鉴定lncRNA中可能是属于miRNA前体的序列
前面我提前了我的基因组测序数据里面的未成功比对到人类基因组上面的那些fastq序列,也用了软件把它们组装成fasta序列,这些序列的功能是未知的,可以通过比对到NCBI的NT/NR库来给他们注释一下。 NR库是Non-redundant protein sequences from GenPept, Swissprot, PIR, PDF, PDB, and NCBI RefSeq,得去ftp://ftp.ncbi.nih.gov/blast/db/ 下载所有gz结尾的文件,并且解压到同一个目录即可。 最终
Biopython工程是一个使用Python来开发计算分子生物学工具的国际团体。(http://www.python.org) Python是一种面向对象的、解释型的、灵活的语言,在计算机科学中日益流行。Python易学,语法明晰,并且能很容易的使用以C,C++或 者FORTRAN编写的模块实现扩展。
一些分析需要与数据库进行比对,例如 blast 比对,物种分类鉴定等,这里我们下载两个数据库,一个是 NCBI 提供的一个用于 blast 比对的新冠病毒库,另外是利用 centrifuge 软件进行宏基因组测序鉴定新冠病毒的库。
先得到串联重复序列的link文件 上面得到的.tandem文件用excel打开并进行分列,另存为txt文件
Blast ,全称:Basic Local Alignment Search Tool,“基于局部比对算法的搜索工具”,是生物信息学常用的工具软件,可将输入的核酸或蛋白质序列与数据库中的已知序列进行比对,获得序列相似度等信息,从而判断序列的来源或进化关系。
RepeatMasker是一款专门用于基因组重复序列识别注释,并分类统计的软件,几乎用于所有物种。是研究基因组、非编码RNA、转座子和着丝粒领等相关领域的必备软件。很多small RNA, lncRNA与Repeat区有密切关系。 之前我在2013在PLOB发布过《RepeatMasker安装方法与使用 》,阅读近7000次。相关百度云中Repbase也被下载几千次。但目前软件和数据库均更新很多次,旧版在主流系统安装也会出一些问题,重复序列发现种类也已经翻倍,故重发新版软件安装和使用方法。 软件安装与配置
gggenomes是一款基于R语言的拓展工具包,旨在提供一套强大而灵活的工具,用于基因组数据的可视化与分析。gggenomes的设计理念源于ggplot2,它使用了类似于ggplot2的语法来创建精美的图形,并提供了丰富的功能和选项来满足不同类型的基因组数据可视化需求。
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
biopython和bioperl, biojava项目类似,都是Open Bioinformatics Foundation组织的项目之一,旨在提供一个编程接口,方便生物信息数据的处理。OBF的成员项目部分如下
单细胞 RNA-seq (scRNA-seq) 被广泛用于解决细胞异质性问题。随着公共 scRNA-seq 数据的快速积累,有效且高效的利用现有数据来注释新数据至关重要。
awk 是一个强大的文本处理工具,它不仅是 Linux 中,也是其他环境中现有的功能最强大的数据处理引擎之一。相对于 grep 的查找,sed 的编辑,awk 在其对数据分析并生成报告时,显得尤为强大。简单来说 awk 就是把文件逐行的读入,以空格为默认分隔符将每行切分,切开的部分再进行各种分析处理。awk 的名字来源于他的三个创始人,Alfred Aho 、Peter Weinberger 和 Brian Kernighan 姓氏的首个字母。
什么是JSON文件 JSON文件是一种轻量级的数据存储和交换格式,其实质是字典和列表的组合。这在定义生信分析流程的参数文件中具有很好的应用。 { "公众号": { "名字": "生信宝典", "宗旨": "为生信服务", "正确地打开方式": [ "阅读", "置顶", "转发" ] } } 在Python中解析JSON是通过如下代码完成的
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。
Yet, there is great need for intutive ways to quickly understand their output, and interactive solutions have so far included linearly stacked pairs of ideograms, and highly efficient graph layouts of large numbers of nodes representing sequences and edges representing similarity.
是的,我们已步入药物研发的新时代,AI 和高性能计算 (HPC) 模拟技术现可在更短时间内生成更加安全有效的候选药物,同时降低研发成本。化学家可借助 AI 流程开发更优质的小分子候选药物和更有效的合成途径。在计算机虚拟筛选中,医疗人员可借助经 GPU 加速的 HPC 模拟技术,在临床前研究中找到最佳匹配。此外,分子生物学家还可在由低温电子显微镜 (cryo EM) 生成的高分辨率分子结构图像中发现新的疾病靶标。
做生物研究的对NCBI都不陌生,网站资源、软件丰富,也在不停地迭代更新,越来越容易使用。本文是较早时用于内部培训的资料,最近翻出来看下,还是有一些有意思的点在里面,故分享出来,供大家评阅。
NCBI 的分类数据库,包括大于 7 万余个物种的名字和种系,这些物种都至少在遗传数据库中有一条核酸或蛋白序列。其目的是为序列数据库建立一个一致的种系发生分类学。截止到目前,各个物种的统计结果见下表。
本文介绍一个软件,2012年发表在Bioinformatics上,目前引用接近300次。
给你一个数组 nums 和一个值 val,你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素,并返回移除后数组的新长度。
Quantitative Insights Into Microbial Ecology (QIIME)广泛应用于微生物群落的分析。本研究利用模拟群落(mock community)研究了QIIME默认参数对分析结果的影响。模拟群落包括8个原核生物和2个真核生物。采用两种混合方式:混10种生物的细胞或者混DNA。
其实我现在已经不写软件教程了! fastqc对原始测序reads质控 NCBI的blast++软件使用说明书 SRA工具sratoolkit把原始测序数据转为fastq格式 目录 一:下载安装该软件 二:准备数据 三:运行命令 四:输出文件解读 正文 一:下载安装该软件 在NCBI的ftp站点里面可以找到blast++的下载链接 wget ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/LATEST/ncbi-blast-2.2.30+-x64-linux.ta
其中网页工具和云平台都不是针对专门的生物信息学工程师设计的,因为并不需要使用者会编程语言,所以使用起来非常简单。下面来一一介绍一下它们:
最近有粉丝求助,说自己已经耗费十多天了还没有把一个NT数据库下载下来,不得已充值会员费希望可以加速,但是效果也很惨淡,如下图:
MCScanx:Multiple Collinearity Scan toolkit,MCScanX 是检测基因共线性和进化分析的软件。需要使用基因集进行自身比对。MCScanX 的输入需要两个文件:*.blast 和 *.gff。文件前缀名需要完全一致。*.blast 文件可以直接用 all-vs-all 出结果。首先将预测的蛋白质文件的 fasta文件整合一下。另外的列表文件,需要从 gff 文件中提取获得。一共分为四列,分别是第一列是物种名和染色体编号,第二列是基因号,第三列是起始位置,第四列是终止位置。
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