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？
CIRCexplorer是一款环状RNA预测软件，专门用于预测exonic circRNA，网址如下
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
前几天做序列比对，试了MUCSLE和MAFFT，但是程序总是被kill。刚开始以为是序列格式不对，但是检查到最后发现是序列太长了。以前没注意过这些比对算法对长度的要求，此文记录一下。
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。
大家好，我是技能树的老朋友啦，三年前在群主的第一波RNA-seq入门8步活动中因为表现优异获得群主青睐成为技能树VIP一员，也开启了自己的学习经验分享人生，考虑到技能树过于偏重于肿瘤等疾病领域经验分享，我有必要自告奋勇推荐一下自己的我们植物学领域的生物信息学应用心得体会，会以4个头条的形式发布，也欢迎大家点击原文直达我的博客！
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
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：
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。
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。
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。
网址：https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi 运行方式：本地或web
一、功能特点 支持的功能包括人脸识别、人脸比对、人脸搜索、活体检测等。 在线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等识别。 在线版的协议支持百度、旷视，离线版的支持百度，可定制。 除了支持X86架构，还支持嵌入式linux比如contex-A9、树莓派等。 每个功能的执行除了返回结果还返回执行用时时间。 多线程处理，通过type控制当前处理类型。 支持单张图片检索相似度最高的图片。 支持指定目录图片用来生成人脸特征值文件。 可设置等待处理图片队列中的数量。 每次执行都有成功或者失败的信号返回。 人脸搜索的返
目前新冠病毒的鉴定可以采用抗体抗原反应的快速鉴定，荧光定量 PCR 以及宏基因组测序等方法。这里我们主要介绍宏基因组测序的方法如何来鉴定新冠病毒。该方法无需扩增，通过测序的方法直接测序新冠病毒序列，可以得到全基因组序列，准确性更高。但该方法受限于成本，目前主要用于科学研究中。
直接改iptables配置就可以了：vim /etc/sysconfig/iptables。
不同的比对软件会输出不一样的比对格式；比对后分析用到的软件对输入格式的要求也不一样。比如序列比对我习惯使用MAFFT。MAFFT输出结果默认为fasta格式，clustal可选；如果后续需要使用MrBayes构建贝叶斯树，需要将其转化为NEXUS格式。这里推荐 ALTER http://www.sing-group.org/ALTER/ 来完成比对格式转化的任务。如果分析的序列不是很多，可以选择网页版；如果序列条数比较多可以选择安装本地版 https://github.com/sing-group/ALTER；按照安装步骤执行即可，自己的安装过程没有遇到报错；
1. 书签（Bookmarks） 描述：这是一个很有用的功能，让你可以在某处做个标记（书签），方便后面再跳转到此处。 调用：Menu → Navigate → Bookmarks 快捷键： 添加/移除书签：F3(OS X) 、F11(Windows/Linux); 添加/移除书签(带标记)：Alt + F3(OS X)、Ctrl + F11(Windows/Linux); 显示全部书签：Cmd + F3(OS X) 、Shift + F11(Windows/Linux)，显示所有的书签列表，并且是可以搜索的
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。
Jalview是一个用于多序列比对编辑、可视化和分析的免费程序。使用系统发育树和主成分分析 (PCA) 图对序列进行分析，并探索分子结构和注释。
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
由于测序仪机器读长的限制，在构建文库的过程中首先需要将DNA片段化，测序得到的序列只是基因组上的部分序列。为了确定测序reads在基因组上的位置，需要将reads比对回参考基因组上，这个步骤叫做mapping。
HISAT2是一款是由Daehwan Kim、Christopher Bennett和Steven Salzberg（Johns Hopkins University）等人开发的高效的基因组比对软件，专为高通量测序数据设计，用于比对大规模RNA序列数据到参考基因组。HISAT2是HISAT的升级版，引入了几个关键技术，如使用分层索引（hierarchical indexing）和全局Ferragina-Manzini (FM)索引结合多个局部FM索引，这些技术使得HISAT2能够以极高的速度和较低的内存消耗完成大规模数据集的比对任务。其优势主要包括：
MEGA是一个用于多序列比对和可视化、以及构建系统发育树的免费程序。自1993年发布以来，MEGA共更新9个版本 (没有第八、九版)，今年发布的MEGA 11为处理更大的数据集进行了优化。
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
最近一段时间痴迷于linux设备，总觉得使用笔记本跑ubuntu不过瘾。买了一台树莓派2用来跑openvpn，用于校园网免流；又买了一台树莓派4，安装了open media vault用作个人NAS；买了一台星际蜗牛B款单千兆，安装nextcloud用作个人NAS。
前几期，小编已经教大家完成了RNA-seq数据的质控，下面就要正式开始转录组分析啦！
这个嘛是本人专门为了NOI上面对拍程序写的对拍程序，已经经历了NOI2015的考验；更重要的是——纯Pascal的哦（HansBug：其实是我不会写.sh脚本TT，谁叫用惯了windows的我只会写bat呢）。。。（本人实测复杂度约为 \( {10}^{5} \) 的程序在windows下每秒钟约可以拍20次左右，linux下可以最高达到600次每秒哦，上次我开动程序后当我反应过来之后次数已经是四位数了么么哒，当然了如果你程序本身就复杂度过高的话那么还是没有办法，毕竟受到程序运行速度的制约）。。。 需要的可
有一个多行字符串，每行开头会用空格来表示它的层级关系，每间隔一层它的空格总数为2，如何将它转为json格式的树型数据？本文就跟大家分享下这个算法，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
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。
"bowtie2 -p 10 -x genome_index -U input.fq | samtools sort -O bam -@ 10 -o - > output.bam
首先谷歌找到这个教程：http://nix-bio.blogspot.com/2013/10/installing-blat-and-blast.html
当然，这不是重点，麻烦的事情是粉丝仅仅是寄给我数据和md5，我校验后文件都是完整的，就直接上流程了，结果，打开一个运行日志后才发现不太对劲额。
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
基因组点图（Genome Dot Plot）是一种用于比较两个或多个基因组的工具。它通过在一个二维矩阵中绘制基因组序列的相似性来显示基因组之间的相对关系。点图中的每个点代表一个基因组中的一段序列，而整个图像则反映了序列之间的相似性和差异性。
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。
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
在前面的直播基因组系列，我们讲解过那些比对不少我们人类的参考基因组序列的数据，其实可以细致的进行探究。 直播】我的基因组（十五）:提取未比对的测序数据 这里主要参考这篇文章的图4：http://ww
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.
大概几年前搞过一套嵌入式linux上的人脸识别程序，当然人脸识别的核心算法并不是自己开发的，关于人脸识别算法这一块，虽然有众多的开源库可以用，甚至还可以用opencv搞算法训练深度学习之类的，个人认为始终达不到准确度的要求，尤其是人脸比对的准确度，这个需要专业的人脸训练模型才行。目前市面上绝大部分的人脸识别库提供的都是X86的或者安卓ios的库，并没有嵌入式linux的库，估计一方面因为嵌入式linux跑的板子性能比较低，还有一个就是依赖特定编译器，版本众多难以提供，市场也小，所以大部分的厂家都没有提供嵌入式linux的开发包，这个就比较鸡肋，所以很多终端厂家最终弃用linux而选用安卓作为载体系统，这样就可以用上高大上的人脸识别库了，比如萤火虫开发板，RK3288 RK3399等。
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：
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。
Clustalw http://www.clustal.org/download/
看下接入域名的解析是否在腾讯云的CDN上，如果没有在腾讯云的CDN的cname记录值上，那么可以自己排查下访问问题了，此时相当于没有使用腾讯云cdn；
rMATS最近刚现在出了rMATS 4.0.1版，相比之间的rMATS 3.2.5版，其用C，Python，Cython重写了该软件，运算速度提升了100倍，并且可支持多线程执行（明显感觉到计算速度的提升），并且新版的安装也简便好多了。PS.老版的rMATS我那时都是用bioconda安装的，不然太折腾了。。
我是武汉大学基础医学专业第一届的学生，2016年9月刚进大学的时候就选了导师进入实验室接受科研训练。虽然我们实验室不是专门做生物信息学的，但第一次和导师正式交流的时候，她就建议我要学点生信。（巧合的是2016年9月也是生信菜鸟团转型生信技能树的时间点，如果所有的导师都如此明智就好了）
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：
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)、
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
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