全外显子测序分析流程3 - Exon.Interval.bed文件生成和BAM文件标记重复 分析流程步骤其他相关文章： Python处理生信分析流程配置文件4种方法 全外显子测序分析流程1 - Fastq质控与去接头、低质量和引物序列 全外显子测序分析流程2 - BWA-MEM比对到参考基因组与BAM统计 1. 封装流程特点 python封装， 参数控制配置文件设置核心参数，便于全流程

1. Samtools depth 根据指定bed文件，获取指定区域的覆盖度信息。 # 提取IDT xGen V1 HBA1 exon bedcat xgen-exome-hyb-panel-v1-targets-hg19.bed|grep -w HBA1 > hba.exon.bed# 提取HBA1 外显子的覆盖度# -b: 提取depth的bed文件samtools depth -b

虽然高通量测序分析最常用的操作是将fastq比对到参考基因组得到BAM文件，但偶尔我们也需要提取BAM文件中特定区域中fastq。最开始我认为这是一个非常简单的操作，因为samtools其实已经提供了相应的工具samtools fastq. 以biostar handbook的Ebola病毒数据为例，首先获取比对得到的BAM文件。 # 建立文件夹mkdir -p refs# 根据Acces

目录 sam文件 bam文件 bed 文件 sam文件 SAM（Sequence Alignment/Map）文件是存储测序数据比对结果的一种常见格式。SAM文件通常用于存储DNA或RNA测序数据在参考基因组上的比对结果。 SAM文件由多行文本组成，每一行代表一个比对结果。SAM文件中的每一行包含了比对的序列ID、比对的标志、参考序列的名称、序列的起始位置、比对得分、序列的序

本文介绍了反馈神经网络，包括Hopfield网络，离散Hopfield网络（DHNN），连续Hopfield网络（CHNN），双向联想记忆网络（BAM），玻尔兹曼机（BM），受限玻尔兹曼机（RBM）。其中对于BAM、BM、RBM只是对其进行了简单的介绍，并没有详细地推导算法。本文的目的旨在了解这些算法，先知道这些网络的改进和应用场景，当有业务需求的时候，再详细研究。 系列文章： 【神经网络

文章目录 数据获取格式说明实例演练统计共有多少条reads（pair-end-reads这里算一条）参与了比对参考基因组统计共有多少种比对的类型（即第二列数值有多少种）及其分布筛选出比对失败的reads，看序列特征比对失败的reads区别成单端失败和双端失败情况，并且拿到序列ID筛选出比对质量值大于30的情况（看第五列）筛选出比对成功，但是并不是完全匹配的序列筛选出insert size长度

论文：《BAM:瓶颈注意力模块》 https://arxiv.org/pdf/1807.06514.pdf 近期深度神经网络的进展主要通过架构搜索来增强其表示能力。在这项工作中，我们专注于注意力在一般深度神经网络中的作用。我们提出了一种简单而有效的注意力模块，名为瓶颈注意力模块（BAM），可以与任何前馈卷积神经网络集成。我们的模块沿两个独立的通道和空间路径推断注意力图。我们将模块放置在模型中的每

论文：《BAM:瓶颈注意力模块》 https://arxiv.org/pdf/1807.06514.pdf 近期深度神经网络的进展主要通过架构搜索来增强其表示能力。在这项工作中，我们专注于注意力在一般深度神经网络中的作用。我们提出了一种简单而有效的注意力模块，名为瓶颈注意力模块（BAM），可以与任何前馈卷积神经网络集成。我们的模块沿两个独立的通道和空间路径推断注意力图。我们将模块放置在模型中的每

参考文章： 用RSeQC对比对后的转录组数据进行质控 高通量测序质控及可视化工具包RSeQC RSeQC使用笔记 1. 质控的原因及相关软件 在A survey of best practices for RNA-seq data analysis里面，提到了人类基因组应该有70%~90%的比对率，并且多比对read（multi-mapping reads）数量要少。另外比对在外显子和所比对链

文章目录 一些重要的概念首先是关于模板和read的概念然后是线性比对(linear alignment)和嵌合比对(chimeric alignment)的概念Phred scale1-base和0-base文件 bam文件的headerbam文件的主要内容 本文主要记录了阅读http://samtools.github.io/hts-specs/SAMv1.pdf 时学习到的一些内