如何用软件模拟NGS数据 为了评价一个工具的性能，通常我们都需要先模拟一批数据。这样相当于有了参考答案，才能检查工具的实际表现情况。因此对于我们而言，面对一个新的功能，可以先用模拟的数据测试下不同工具的优缺点。有如下几个工具值得推荐一下： 'wgsim/dwgsim': 从全基因组中获取测序reads'msbar': EMBOSS其中一个工具，能够从单个序列中模拟随机突变'biosed': E

ngs-bits - Short-read sequencing tools - 短reasd测序工具 一个强大的工具集，安装后直接使用。 # conda安装指定版本， 安装高版本失败，故采用2021_09版本conda install ngs-bits=2021_09 -y# 测试安装是否成功，成功则显示下列内容ReadQC 软件说明文档markown # 参考githubh

今天我们来梳理一下肿瘤基因报告解读常见的数据库，大家有机会可以自己查询并且解读，涉及到的数据库有dbSNP数据库 、gnomAD数据库、ExAC数据库、1000 Genomes、HGMD 数据库、OMIM数据库、ClinVar数据库、InterVar数据库 、ClinGen数据库、GeneReviews数据库、HPO数据库、NCBI Gene数据库、UCSC Genome Browser、Onco

6.1 数据输入与预处理 从数据包CLL中载入芯片数据，完成预处理 在bioConductor使用RMA算法预处理基因芯片原始数据。首先，去http://www.affymetrix.com/support/technical/sample_data/demo_data.affx下载一些示例数据文件下来。这里，使用Arabidopsis-AGAGCC数据示例。我们先把下载下来的文件解压后拷贝A

基因表达数据分析和实验设计密不可分，总体来说，实验设计有两大类思路：一类是时间序列分析，主要思想是测定基因多个时间点的表达值，通过聚类和主成分分析等分析手段寻找调控基因，进而研究其深层机制；第二类是基因表达差异的限制性分析。         所谓GO注释，就是将表示基因或其产物的ID映射到一组GO的ID上，用这组GOterm来描述这个基因。而实际应用中，人们更关心一组基因（比如差

在植物生物胁迫研究方面，本文通过作者所精密相关课题组的研究，比较传统研究方法和高通量测序方法的优劣。 Sun X, Tan Q, Nie Z,et al. Differential Expression of Proteins in Response to MolybdenumDeficiency in Winter Wheat Leaves Under Low-Temperature

高通量测序产生的庞大数据目前主要存储在三大数据库。普通事业单位、乃至个人需要使用vpn、ssh账户才能获得差强任意的获取速度(如图，时间是周五下午5点，链接ncbi的速度大约35kb/s)。引用了两个链接介绍了如何一些合理使用互联网的方法。它们对Linux操作系统的掌握程度有一定要求。         希望对你有帮助：将go阿根廷文件完全拷贝到window,环境下，打开go阿根廷

nature protocol Differential gene and transcript expression analysis of RNA-seq experiments with TopHat and Cufflinks 从原始的数据开始，进行reads回帖，到拼接转录本，计算表达量，分析差异表达，最后可视化分析结果。   TopHat是一个把reads回帖到基因组上

欢迎关注"生信修炼手册"！ PCR-SBT方法是世界卫生组织WHO推崇的HLA 分型的金标准，其实就是指的直接测序，无论是WGS, WES, RNA_seq 数据都可以。近几年来涌现了很多的软件，支持从NGS测序数据直接确定HLA Allel, HLAminer 就是其中之一。 官网如下： https://github.com/warrenlr/HLAminer 安装过程如下： wget htt