1.snippy calling snps 群体snp分析
2.序列比对(二)
3.reactdiffï¼
4.Minimap2 用户手册
5.MAFFT:序列比对软件linux版下载安装
snippy calling snps 群体snp分析
Snippy 是双序一个用于快速单倍体变体调用和核心基因组比对的工具。它能在单倍体参考基因组和您的列比NGS序列读数之间发现SNP,包括替换(snps)和插入/删除(indels)。对优Snippy 会尽可能使用更多的化源CPU,因为它可以在一台计算机上使用多达个内核。双序它的列比狙击龙妖源码设计注重速度,并在一个文件夹中生成一组一致的对优输出文件。此外,化源它可以使用相同的双序参考获取一组Snippy结果,并生成核心SNP比对,列比最终生成系统发育树。对优
安装 Snippy 时,化源推荐使用 conda 进行依赖安装。双序源码安装时可能会因为共享库文件不匹配的列比问题导致snippy自带的一些第三方软件无法使用,如samtools、对优bcftools、freebayes等。在检查所有依赖项是否已安装并正常工作之前,请注意,由于snippy最新一次更新是//,其他软件或已更新。目前已知使用的snpeff版本不能是最新版(v5.1),需要上一个版本:snippy=4.6.0和snpeff=5.0兼容(测试时间//)。网页版CF源码如遇执行问题,可检查依赖软件版本问题,此处列出snippy=4.6.0版本的依赖软件版本。
Snippy 可以使用双端测序的reads数据,对于没有reads的细菌菌株,可以使用基因组文件或contigs.fa 文件。其原理是模拟二代测序将基因组文件拆分成生成reads的fq文件用于比对。需要注意的是,作为输入的FASTA文件夹不能存在带文件夹的相对路径,必须在当前目录。例如,/its1/GB_BT2/yzhishuang/data/tem/snippy/Yb2_genomic.fna 或者 Yb2_genomic.fna 可以,但是./Yb2_genomic.fna不行(经测试这个问题仅出现在集群服务器运行时,普通linux系统不存在此问题)。
输出文件支持TAB、CSV、HTML格式的列。如果提供Genbank文件--reference而不是FASTA文件,Snippy将使用基因组注释填写这些额外的列,以告诉您哪个功能受到变体的影响。详细查看变体可查看 snippy-vcf_report。如果您使用该--report选项运行Snippy,go-redis源码它将自动运行 snippy-vcf_report 并为每个SNP生成包含以下内容的部分snps.vcf。如果希望在运行Snippy 后生成此报告,可以直接运行它。如果要在Web浏览器中查看HTML版本,请使用以下--html选项。它适用samtools tview于每个变体的运行,如果您有个变体,这可能会非常慢。使用--cpus建议尽可能高。
Snippy 可以产生“核心SNP”的比对,可用于构建高分辨率的系统发育(忽略可能的重组)。核心位点是存在于所有样品中的基因组位置,可以是单态或多态。如果我们忽略“ins”,“del”变种类型的并发症,并且只使用变异位点,则这些是“核心SNP基因组”。为了简化针对相同引用的一组隔离序列(reads或contigs)的运行,可以使用 snippy-multi 脚本。此脚本需要一个制表符分隔的输入文件,可以处理双端测序reads,单端reads和组装的handsome主题源码下载contigs。然后就可以运行它来生成输出脚本。第一个参数应该是input.tab文件。其余参数应为任何剩余的共享snippy参数。在ID将用于每个分离的--outdir。命令:它还将snippy-core在最后运行以生成核心基因组SNP比对文件core.*。
Snippy 不能直接用于群体snp calling 分析,但是利用snippy-multi多菌株snp calling 基于生成的bam文件可以一步分析得到群体合并在一个vcf 文件里面的变异信息,用于下游的分析。重要步骤:使用freebayes-parallel并行freebayes 从全部个体的bam文件中分析变异信息。一个运行脚本全文:
序列比对(二)
生物学的基石在于同源性,正如David Wake在年《科学》杂志上所述。序列比对是探讨这一核心问题的重要手段。上一篇笔记简要概述了比对的基本原理,接下来,我将深入介绍几种常用的比对工具,并重点解析BLAST的基本理念。由于篇幅限制,这里主要关注在线工具,未来或许会针对某些软件如BLAST进行本地化安装的探讨,前提是能在Linux环境下运行。
多序列比对(MSA)是处理多个序列对齐的关键。其中,inventor作品编程源码Clustal Omega是一个系列的开源工具,由C++编撰,官网提供最新版本和源码。Clustal Omega支持蛋白质、DNA和RNA序列比对,接受多种格式输入,如NBRF/PIR、FASTA等,输出格式包括Clustal、NEXUS等。EBI推荐使用Clustal Omega进行蛋白质序列的比对,详情请访问其官网。
Muscle,另一种多序列比对程序,同样开源,适用于蛋白质和核酸序列。它也有web server版本,由EBI提供,特别推荐用于DNA序列比对,点击链接了解详情。
还有更多多序列比对软件可供选择,详情请查阅相关资料。
至于双序列比对(PSA),虽然这部分内容在某个页面已有详述,这里不再赘述。
而对于BLAST(基本局部序列比对工具),尽管其算法深入探讨可能意义不大,但这里提供参考链接。未来有机会会专门介绍BLAST的网页应用和本地化使用,但目前暂无详述。
上文所述的内容需要时间沉淀和改进,敬请期待更详尽的分析。
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Minimap2 用户手册
Minimap2是一个高效快速的序列比对工具,专门用于处理长读段数据,如PacBio或Oxford Nanopore基因组读取。它能够映射长读段或组装到参考基因组,并提供详细比对选项。Minimap2以PAF或SAM格式输出结果。主要功能包括:成对映射(默认输出格式):PAF格式,每行至少包含个字段,用于显示映射位置。
限制:在长低复杂性区域,可能产生次优比对,因种子位置可能不理想。
编译要求:需要SSE2或NEON指令集,可选不支持以减慢程序速度。
Minimap2适用于多种应用场景,如:映射长噪声读段,处理人类基因组等大型数据库。
查找读段间的重叠。
剪接感知比对,包括PacBio Iso-Seq、Nanopore cDNA或RNA数据。
比对Illumina短读段。
组装比对。
两个物种的全基因组比对,差异度低于%。
性能优势:处理噪声读取序列时,Minimap2的速度远超主流映射器。
对于kb以上序列,性能显著优于BLASR、BWA-MEM、NGMLR和GMAP。
在长读取映射上更准确,比对具有生物学意义,适合后续分析。
对于Illumina短读取,Minimap2速度更快,准确性与BWA-MEM和Bowtie2相当。
安装与使用:预编译二进制文件可从发布页面获取。
从源代码编译需安装C编译器、GNU make和zlib开发文件。
支持SIMD Everywhere (SIMDe)库实现移植,适用于不同SIMD指令集。
可无缝处理gzip压缩的FASTA和FASTQ格式输入。
构建参考数据库的最小化索引,加速映射过程。
使用选项调整参数以优化性能和准确性。
使用案例与参数调整:选择预设选项以获得最佳性能和准确性。
映射长噪声基因组读取时,调整参数以匹配数据类型。
映射长mRNA/cDNA读取时,使用特定选项加快比对速度,提高准确性。
通过基因组注释优化比对过程。
调整剪接参数以适应不同数据类型。
高级功能与限制:处理>个CIGAR操作的SAM格式,可能需要选项-L将长CIGAR移动到CG标签。
可选的cs标签编码不匹配和INDEL处的碱基信息,便于后续分析。
Minimap2附带的paftools.js脚本用于处理PAF格式比对并提供评估工具。
详细算法概览和开发者指南提供API文档,支持C和Python接口。
限制在长低复杂性区域可能产生次优比对。
总的来说,Minimap2是一个功能丰富、性能高效的序列比对工具,适用于多种大规模数据比对任务,提供灵活的参数调整以适应不同数据类型和需求。MAFFT:序列比对软件linux版下载安装
Mafft是一款用于序列比对的软件,支持MacOSX、Linux和Windows操作系统。在进行序列比对前,建议关注序列的方向,尽管Mafft软件是否具备自动反向互补功能尚不明确。
对于Linux系统的用户,Mafft提供了rpm和dpkg两种安装方式。同时,您也可以选择从源代码安装。具体步骤如下:首先,下载文件“mafft-7.-with-extensions-src.tgz”,此版本支持RNA结构比对以及protein、DNA、RNA序列比对功能。如需仅进行protein、DNA、RNA序列比对,可以选择下载“mafft-7.-without-extensions-src.tgz”。
请注意,安装Mafft时可能需要root权限,对于普通用户而言,参照相关教程进行安装。在安装过程中,需修改Makefile文件以指定安装路径。Mafft将被安装到当前目录的core下,并在您设定的路径下的bin目录中建立链接。
为了了解Mafft的使用方法及其参数,可以通过执行“./mafft --help”命令获取帮助信息。这将提供详细的使用指南,帮助您高效地进行序列比对操作。