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  • Mikado是基于Python3写的基因结构注释工具,它主要做的是从多个转录组组装工具得到的转录本里挑选出最好的结果作为基因组的结构注释。此外,它还会基于同源蛋白比对结果对转录本打分。换句话说这个软件主要是根据...

    Mikado是基于Python3写的基因组结构注释工具,它主要做的是从多个转录组组装工具得到的转录本里挑选出最好的结果作为基因组的结构注释。此外,它还会基于同源蛋白比对结果对转录本打分。换句话说这个软件主要是根据转录组数据进行注释,没有 ab inito 预测。

    软件安装比较方法,我们可以使用bioconda进行安装:

    conda create -n mikado mikado
    # 打开Python进行测试, 注意大小写
    # import Mikado
    # Mikado.test()
    

    使用Daijin准备Mikado所需文件

    第一步: 准备输入

    如下是下载参考序列和对应的GTF注释文件。

    mkdir -p Reference
    cd Reference
    wget ftp://ftp.ensembl.org/pub/release-89/gtf/drosophila_melanogaster/Drosophila_melanogaster.BDGP6.89.gtf.gz
    wget ftp://ftp.ensembl.org/pub/release-89/fasta/drosophila_melanogaster/dna/Drosophila_melanogaster.BDGP6.dna.toplevel.fa.gz
    wget "http://www.uniprot.org/uniprot/?sort=score&desc=&compress=yes&query=taxonomy:diptera%20NOT%20taxonomy:%22Drosophila%20(fruit%20flies)%20[7215]%22%20AND%20taxonomy:%22Aedes%20aegypti%22&fil=&format=fasta&force=yes" -O Aedes_aegypti.fasta.gz
    gunzip *gz
    cd ../
    

    如下代码下载转录组数据

    mkdir -p Reads
    cd Reads
    wget ftp://ftp.sra.ebi.ac.uk/vol1/fastq/ERR166/003/ERR1662533/ERR1662533_1.fastq.gz
    wget ftp://ftp.sra.ebi.ac.uk/vol1/fastq/ERR166/003/ERR1662533/ERR1662533_2.fastq.gz
    wget ftp://ftp.sra.ebi.ac.uk/vol1/fastq/ERR166/004/ERR1662534/ERR1662534_1.fastq.gz
    wget ftp://ftp.sra.ebi.ac.uk/vol1/fastq/ERR166/004/ERR1662534/ERR1662534_2.fastq.gz
    cd ../
    

    第二步:创建配置文件

    使用daijin comfigure创建配置文件, 包括如下内容

    • 配置文件名: -o OUT
    • 每个任务的线程数: --threads N
    • 物种名和参考序列:--name, --genome, --transcriptome
    • 二代测序数据: --sample-sheet
    • 比对软件: -al [{gsnap,star,hisat,tophat} [{gsnap,star,hisat,tophat} ...]]
    • 组装工具: -as [{class,cufflinks,stringtie,trinity,scallop} [{class,cufflinks,stringtie,trinity,scallop} ...]]
    • 输出文件夹: -od OUT_DIR
    • 打分文件用于Mikado: --scoring
    • 蛋白数据库: --prot-db
    • 转录本的间距: --flank
    • 集群任务投递工具: --scheduler
    • 集群任务投递配置文件:-c CLUSTER_CONFIG
    daijin configure --scheduler "" \
         --scoring dmelanogaster_scoring.yaml \
         --copy-scoring dmelanogaster_scoring.yaml \
         -m permissive --sample-sheet sample_sheet.tsv \
         --flank 500 -i 50 26000 --threads 2 \
         --genome Reference/Drosophila_melanogaster.BDGP6.dna.toplevel.fa \
         -al hisat -as class stringtie -od Dmelanogaster -name Dmelanogaster \
         -o daijin.yaml --prot-db Reference/Aedes_aegypti.fasta;
    

    这里面的samples_sheet.tsv内容如下. 第一列和第二列是双端测序的read, 第三列是样本名, 第四列表示是否为链特异性建库, 包括非链特异性(fr-unstranded), 链特异性数据且第一个reads是正向链第二个reads是反向链(fr-firststrand ), 链特异性数据且第二个reads是正向链第一个reads是反向链(fr-secondstrand), 仅正向链(f)和仅反向链(r), 最后一列表示是否非为二代测序结果(False表示为二代测序)

    Reads/ERR1662533_1.fastq.gz Reads/ERR1662533_2.fastq.gz     ERR1662533      fr-unstranded   False
    Reads/ERR1662534_1.fastq.gz Reads/ERR1662534_2.fastq.gz     ERR1662534      fr-unstranded   False
    

    第三步:运行

    执行组装步骤。

    daijin assemble --cores 20 -nd
    

    运行时出现的问题和解决方案:

    • 对于某些服务器而言,即便在参数将任务投递系统设置为空,程序依旧会投递,解决方案就是加上-nd
    • 运行过程中会用到gnuplot进行绘图,如果报错,就找到对应行将其注释, 即下面的plot-bamstats部分。
    ...
    rule bam_stats:
            input:
                    bam=rules.bam_sort.output,
                    idx=rules.bam_index.output
            output: ALIGN_DIR+"/output/{align_run}.sorted.bam.stats"
            params:
                    load=loadPre(config, "samtools"),
                    #plot_out=ALIGN_DIR+"/output/plots/{align_run}/{align_run}"
            threads: 1
            message: "Using samtools to collected stats for: {input}"
            shell: "{params.load} samtools stats {input.bam} > {output}"
                   #" && plot-bamstats -p {params.plot_out} {output}"
    ...
    

    运行结束之后得到如下文件

    Dmelanogaster/3-assemblies/output/class-0-hisat-ERR1662533-0.gtf
    Dmelanogaster/3-assemblies/output/class-0-hisat-ERR1662534-0.gtf
    Dmelanogaster/3-assemblies/output/stringtie-0-hisat-ERR1662533-0.gtf
    Dmelanogaster/3-assemblies/output/stringtie-0-hisat-ERR1662534-0.gtf
    

    同时将总的统计结果存放在了"Dmelanogaster/3-assemblies/assembly.stats"下

    第四步:运行Mikado

    上一步提供了组装得到的GTF文件就可以作为Mikado的输入进行结构注释, 其中mikado要求的输入文件在dmelanogaster_scoring.yaml, 里面的内容

    daijin mikado -nd Dmelanogaster/mikado.yaml
    

    最后的结果在Dmelanogaster/5-mikado/pick/permissive/mikado-permissive.loci.gff3

    如果组装结果的GTF文件有一个为空那么就会报错,把这个组装软件在参数中删掉

    参考资料

    展开全文
  • 与此同时,对应的基因结构注释信息文件,如GTF或GFF3文件等,也可公开下载。 对于绝大多数要使用这些公共资源的研究人员而言,有了这两个文件就足够了。但想象总是美好,现实却常常骨感。物种基因组很多,基因组序列...

    写在前面

    目前基因组测序和组装成本几乎已经到任何一个课题组都可以单独负担的价码,大量物种的基因组序列被测定和释放。与此同时,对应的基因结构注释信息文件,如GTF或GFF3文件等,也可公开下载。
    对于绝大多数要使用这些公共资源的研究人员而言,有了这两个文件就足够了。但想象总是美好,现实却常常骨感。物种基因组很多,基因组序列质量不高的同时,基因结构注释信息文件更加不规范,往往直接影响下游数据分析。我最近在看一些数据,也就遇到类似的问题。如果规范化一个GFF3文件,补充对应的信息,使得该文件能够尽可能适应各类下游数据分析,更或者方便进一步分析使用。
    做了大概检索,发现几乎没有同类功能的工具,除了一个perl脚本集合(github搜索 aget )或许可以做类似工作外,确实没发现相关功能的软件实现,尤其是…又还有界面。(Emmm,我还是会乐于承认功能已有实现的软件存在,当然可能是就算啥也没有,我还有 JIGplot 绘图引擎。不会像某两三个团队,似乎有意回避 TBtools,无视他人科研贡献。 😄 - PS: 好彩 TBtools 文稿,尤其是预印本、github和一些早期视频讲演早早放到网上去了,不然就要被“李鬼打李逵”了
    回到主题,花了点时间,写了 GXF Fix,然后放到 TBtools 主程序,主要用于修复基因结构注释文件中的缺失部分(基于文件中已有信息)。

    常见基因结构注释信息文件问题

    基因结构注释信息文件,

    1. GENE:有不少注释信息缺少 gene feature,比如一些很粗糙的,直接转录组有参考组装结果 gtf 文件
    2. mRNA:存在一些基因结构注释信息文件,缺少了mRNA feature,只有exon和cds,或者只有cds。这类文件对于一些转录组分析流程,如STAR align - stringtie这个流程来说,可能直接无法动。
    3. UTR:只有极少数物种会提供 UTR区间,一般是只给出exon和cds,甚至只有mRNA和cds,剩下的 UTR 信息其实是很可能存在的,但是得用户自己去做坐标计算。有 UTR 区间的好处就是…知道一些位点的绝对可靠序列特征信息,如 miRNA 靶位点等。
    4. 排序:存在不少基因结构注释信息文件的排序混乱
    5. …:当然,还有很多比较坑爹的情况

    所有这些,都可能影响下游分析。如果有一个方便快捷的功能就好了。

    GXF Fix 修复基因结构注释信息文件 - GTF/GFF3

    我已经很久没有写出这么符合 TBtools 开发理念的功能了。我们的口号是 -IOS~:

    • Input
    • Output
    • Start

    于是,功能界面如下,通过菜单跳转。

    使用实例之一 - 拟南芥

    Emmm,拟南芥的基因结构注释信息文件,可以说是非常全面…我们可以跑跑看。

    内容对比如下

    整体行数,完全没变化…
    因为其实就没啥好修复的,这个注释信息很好。

    使用示例之三 - 香蕉

    香蕉的基因结构注释质量有待提升,不过具体内容上都还可以。

    内容对比如下

    整体行数变化较多,毕竟 UTR 还是有不少。

    使用示例之三 - 粗糙注释

    有一些注释信息文件,还是比较粗糙的。比如缺少 gene,甚至 mRNA feature都没有。

    # stringtie --merge -G F:\RNA-seq\algnment\sme.gff3 -o merged.stringtie.gtf WT.cd1_1.fq_clean.fq.pos.sorted.assembly.gtf WT.cd2_1.fq_clean.fq.pos.sorted.assembly.gtf WT.unc1_1.fq_clean.fq.pos.sorted.assembly.gtf WT.unc2_1.fq_clean.fq.pos.sorted.assembly.gtf
    # StringTie version 2.1.4
    SMEL3Ch00.00004	StringTie	transcript	42	1079	1000	-	.	gene_id "MSTRG.1"; transcript_id "MSTRG.1.1"; 
    SMEL3Ch00.00004	StringTie	exon	42	717	1000	-	.	gene_id "MSTRG.1"; transcript_id "MSTRG.1.1"; exon_number "1"; 
    SMEL3Ch00.00004	StringTie	exon	836	1079	1000	-	.	gene_id "MSTRG.1"; transcript_id "MSTRG.1.1"; exon_number "2"; 
    SMEL3Ch00.00004	StringTie	exon	97	210	1000	-	.	gene_id "MSTRG.1"; transcript_id "SMEL_000g000120.1.01"; exon_number "1"; 
    SMEL3Ch00.00004	StringTie	exon	484	717	1000	-	.	gene_id "MSTRG.1"; transcript_id "SMEL_000g000120.1.01"; exon_number "2"; 
    SMEL3Ch00.00004	StringTie	exon	836	1079	1000	-	.	gene_id "MSTRG.1"; transcript_id "SMEL_000g000120.1.01"; exon_number "3"; 
    

    直接进行修复

    写在最后

    Emmm,功能还是很不错的。我觉得这个应该会成为一个常用功能吧。尤其是,越来越多不够规范的 GTF 或者 GFF3 文件出现之后。

    展开全文
  • 基因结构注释软件PASA安装全纪录

    千次阅读 2018-03-27 09:09:31
    PASA安装 官方网址 https://github.com/PASApipeline/PASApipeline/wiki 登录mysql,创建用户 ...create a user/password with read-only access create a user/password with all privileges ...mysq...

    PASA安装


    • 官方网址

    https://github.com/PASApipeline/PASApipeline/wiki

    登录mysql,创建用户

    • create a user/password with read-only access
    • create a user/password with all privileges
    mysql -u root
    mysql> GRANT SELECT ON *.* TO 'pasa'@'localhost' IDENTIFIED BY "123456";
    mysql> GRANT ALL ON *.* TO 'pasa_admin'@'localhost' IDENTIFIED BY "123456";
    mysql> FLUSH PRIVILEGES;

    安装perl模块

    • DBD::mysql
    cpanm --mirror http://mirrors.163.com/cpan/ DBD::mysql

    安装依赖工具,写入PATH

    • Tom Wu GMAP cdna alignment utility.
    • Jim Kent BLAT aligner
    • Bill Pearson FASTA general sequence alignment utility. Note that the fasta utility is bundled with other utilities as part of the Fasta3 suite. The fasta utility (ie. named fasta3…) should be renamed (or symlinked to) ‘fasta’. This utility is required for annotation comparisons, but not needed for alignment assembly or alt-splicing analysis.
    conda install -c bioconda gmap
    conda install blat
    conda install fasta3
    

    安装UniVec数据库并格式化

    cd /share/home/baishenglong/programs/seqclean-x86_64/
    wget ftp://ftp.ncbi.nih.gov/pub/UniVec/UniVec
    formatdb -t UniVec -i UniVec -p F 

    修改默认配置文件

    • cp pasa_conf/pasa.CONFIG.template pasa_conf/conf.txt
    MYSQL_RW_USER=baishenglong
    MYSQL_RW_PASSWORD=123456
    
    # read-only username and password
    MYSQL_RO_USER=pasa
    MYSQL_RO_PASSWORD=123456
    PASA_ADMIN_EMAIL=slbai01@foxmail.com
    VECTOR_DB=/share/home/baishenglong/programs/seqclean-x86_64/UniVec 
    • cp pasa_conf/pasa.alignAssembly.Template.txt pasa_conf/alignAssembly.config
    • 此处MYSQLDB指定的为工作数据库,可任意指定,运行完一次后需要删除该数据库drop database pasa_db;,否则下次运行会报错。
    MYSQLDB=pasa_db
    validate_alignments_in_db.dbi:--MIN_PERCENT_ALIGNED=75
    validate_alignments_in_db.dbi:--MIN_AVG_PER_ID=95
    validate_alignments_in_db.dbi:--NUM_BP_PERFECT_SPLICE_BOUNDARY=0

    解决报错

    • 报错内容
      Can’t connect to local MySQL server through socket ‘/tmp/mysql.sock’
    • 建立mysql动态文件软链接到pasa默认目录下
      ln -s /var/lib/mysql/mysql.sock /tmp/mysql.sock

    解决报错

    172 CREATE TABLE annotation_updates (
    173   update_id int(11) NOT NULL auto_increment,
    174   gene_id varchar(200) default NULL,
    175  model_id varchar(200) default NULL,
    • 修改后内容
    172 CREATE TABLE annotation_updates (
    173   update_id int(11) NOT NULL auto_increment,
    174   gene_id varchar(200) default NULL,
    175   model_id varchar(200) default NULL,

    好啦,到这儿就可以跑啦~~~

    展开全文
  • GASS:基于物种相似性的真核生物基因结构注释
  • 基因注释3.基因的功能注释Prokka

    千次阅读 2018-11-20 00:00:00
    基因组注释的前两篇为大家讲解了关于基因组组成成分分析(包括重复序列的识别、非编码基因和编码基因预测等)的内容,今天,将重点介绍如何进行基因的功能注释。基因的功能注释获得基因结构信息后,...

    基因组注释的前两篇为大家讲解了关于基因组组成成分分析(包括重复序列的识别非编码基因和编码基因预测等)的内容,今天,将重点介绍如何进行基因的功能注释。 

    基因的功能注释

    获得基因结构信息后,我们希望能够进一步获得基因的功能信息。基因的功能注释指的是根据数据库中已知编码基因的注释信息(包括motif、domain),基于同源比对,对基因中的模序和结构域、新基因编码的蛋白质功能、所参与的信号传导通路和代谢途径等的预测

    常用的数据库有NR、SWISS-PROT、InterProScan、COG、eggNOG、KEGG、GO等。在专题一:生物信息学基本概念及常用数据库介绍中,我们也介绍了其中的几个数据库,基因组注释内容还可涉及蛋白激酶、病原与宿主互作、致病毒力因子预测、抗性基因等等,这些暂不介绍,大家如有兴趣可去查阅相关文献。

    注释内容众多,实在难以一一述说。

    这里以对原核基因组进行基因预测和注释为例,推荐使用工具prokka。下面简单介绍如何使用prokka自动化注释基因组。

    Prokka的使用

    Prokka是一款简单、快速和高效的原核基因组注释工具,它产生标准兼容的输出文件以进行进一步分析或者在基因组浏览器中查看。Prokka是用Perl实现的,可从http://www.vicbioinformatics.com/software.prokka.shtml免费获得。此软件2014年发表于Bioinformatics,截止2017年11月2日Google学术统计引用1265次。

    1. 安装prokka程序

    如果使用conda可一键安装 conda install prokka

    如果你不想用conda,非想手动安装,请看下面这段废话。

    首先,下载prokka并进行安装。因为它是一个复杂的分析流程,依赖关系众多,所以安装步骤显得困难一些。

    安装prokka前,需要安装一些依赖,需要安装Perl、git。如果你们使用的是Linux操作系统,那么大部分Linux发行版都默认安装好Perl。在Linux终端中,输入命令:perl -v 可查看当前环境是否安装了Perl,如我这里安装的Perl版本为v5.27.9:

    然后安装perl模块,推荐使用cpanm进行安装。如下:

    $ cpanm Time::Piece XML::Simple Digest::MD5 Bio::Perl

    再然后安装第三方依赖工具,主要有以下工具:

    • blast+

    • hmmer3

    • parallel

    • prodigal

    • Barrnap (https://github.com/tseemann/barrnap)

    • RNAmmer

    • aragorn

    • tbl2asn

    注意,上述软件需要在系统路径可调用($PATH)。可自行Google如何安装,在此不赘述。

    接着,使用git从GitHub上下载prokka:

    $ git clone https://github.com/tseemann/prokka.git

    $ cd prokka

    如果没有git,可以从上述超链接中下载源码包,解压即可。

    将 prokka 添加到环境变量中,在$HOME/.bashrc中写入:

    export PATH=$PATH:$HOME/prokka-1.11/bin

    注意,请修改为你安装的prokka路径。

    接下来,测试是否可以使用prokka,输入命令:

    $ prokka --version

    如果显示出prokka版本信息,说明prokka安装正确。

    最后,需要进行索引数据库,如下:

    $ prokka --setupdb

    2. 程序的使用

    示例:

    prokka --force --outdir ./out_dir/ --prefix test-1122 --kingdom Bacteria --usegenus --genus Streptococcus --species pneumoniae --strain 1122 --gcode 11 --evalue 1e-5 --locustag test1122 --addgenes --rnammer your_genome.fasta

    参数说明:

    General:

      --help            This help

      --version         Print version and exit

      --docs            Show full manual/documentation

      --citation        Print citation for referencing Prokka

      --quiet           No screen output (default OFF)

      --debug           Debug mode: keep all temporary files (default OFF)

    Setup:

      --listdb          List all configured databases

      --setupdb         Index all installed databases

      --cleandb         Remove all database indices

      --depends         List all software dependencies

    Outputs:

      --outdir [X]      Output folder [auto] (default '')

      --force           Force overwriting existing output folder (default OFF)

      --prefix [X]      Filename output prefix [auto] (default '')

      --addgenes        Add 'gene' features for each 'CDS' feature (default OFF)     # 建议加上

      --locustag [X]    Locus tag prefix (default 'PROKKA')

      --increment [N]   Locus tag counter increment (default '1')

      --gffver [N]      GFF version (default '3')

      --compliant       Force Genbank/ENA/DDJB compliance: --addgenes --mincontiglen 200 --centre XXX (default OFF)

      --centre [X]      Sequencing centre ID. (default '')

    Organism details:

      --genus [X]       Genus name (default 'Genus')     # 属

      --species [X]     Species name (default 'species')    # 种

      --strain [X]      Strain name (default 'strain')      # 株系

      --plasmid [X]     Plasmid name or identifier (default '')

    Annotations:

      --kingdom [X]     Annotation mode: Archaea|Bacteria|Mitochondria|Viruses (default 'Bacteria')

      --gcode [N]       Genetic code / Translation table (set if --kingdom is set) (default '0')

      --gram [X]        Gram: -/neg +/pos (default '')

      --usegenus        Use genus-specific BLAST databases (needs --genus) (default OFF)

      --proteins [X]    Fasta file of trusted proteins to first annotate from (default '')

      --hmms [X]        Trusted HMM to first annotate from (default '')

      --metagenome      Improve gene predictions for highly fragmented genomes (default OFF)

      --rawproduct      Do not clean up /product annotation (default OFF)

    Computation:

      --fast            Fast mode - skip CDS /product searching (default OFF)

      --cpus [N]        Number of CPUs to use [0=all] (default '8')

      --mincontiglen [N] Minimum contig size [NCBI needs 200] (default '1')

      --evalue [n.n]    Similarity e-value cut-off (default '1e-06')

      --rfam            Enable searching for ncRNAs with Infernal+Rfam (SLOW!) (default '0')

      --norrna          Don't run rRNA search (default OFF)

      --notrna          Don't run tRNA search (default OFF)

      --rnammer         Prefer RNAmmer over Barrnap for rRNA prediction (default OFF)

    以上,就是本期基因组注释的全部内容。

    至此,基因注释专题的3节课程到此圆满结束啦,感谢每一位读者。开设该专题最初是为了能对在生信入门阶段学习的小伙伴有所帮助,一路走来发现这并不是一件简单轻松的事情,生信世界如同浩瀚宇宙,你知道的越多,你不知道的就越多。

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  • 基因功能注释分析的意义

    千次阅读 2021-02-05 15:05:17
    基因功能的注释依赖于基因结构或者序列,将基因序列或蛋白序列和主流数据库进行比对获取该基因的功能信息,最终对预测的编码基因进行功能注释。常见的功能注释数据库有:Nr:NCBI官方非冗余蛋白数据库; 如果涉及DNA...
  • 提取物种注释数据:~/megan/tools/rma2info -i ./diamond/C1.rma -r2c Taxonomy -n true -v > ./diamond/C1Taxonomy.txtn true 显示菌名称 paths true 显示层级菌名 —ranks: true 显示注释到那个等级,会在序列...
  • 基因注释(转载)

    2016-05-16 22:24:00
    可参考综述文章:A beginner’s guide to eukaryotic genome annotation (肖世俊添加) 基因组注释主要包括四个...基因结构预测和基因功能注释。我们将分别对这四个领域进行阐述。1:重复序列的识别。重 复...
  • 基因注释1. 重复序列repeatmasker, trf

    千次阅读 2018-11-18 00:00:00
    本文转自“美格基因”,已获授权基因注释(Genome annotation)是利用生物信息学方法和工具,对基因组所有基因和其他结构进行高通量注释基因注释主要包括:基因组组成成分分析...
  • 这一次,我们来聊聊基因注释。首先问自己一个问题,为什么要进行基因注释。 就我目前而言,它用来解决如下问题: 在mapping-by-sequencing的时候,我找到了一些可能的突变位点,我需要知道这些突变分别是那些基因...
  • 小编今天给大家介绍一款在线绘制基因结构的工具Gene Structure Dispaly Server,简单好用功能还挺强大。运用它能够绘制清晰的基因结构,清晰明了地展示外显子、内含子及UTR的位置。还可以联合其他数据绘制进化树-...
  • AUGUSTUS是一种在一个或多个基因组中查找基因及其结构的程序。 安装 视窗 Windows用户可以完全按照下面针对Linux的说明,使用Linux的Windows子系统(WSL)安装AUGUSTUS。 介绍了如何为AUGUSTUS设置WSL。 Ubuntu ...
  • 上周,在介绍了《基因注释1识别重复序列和假基因》的方法,今天为各位讲解基因组中非编码RNA和编码基因的预测。非编码RNA的预测非编码RNA是指一类本身不携带可以翻译为蛋白质的遗传信息的...
  • 参考基因组和基因注释文件获取 通常测序生成的reads要与参考基因组或参考转录组进行比对,或Pseudo-alignment。所以首先需要获取参考基因组和参考转录组信息。 Ensembl...
  • 这一次,我们来聊聊基因注释。首先问自己一个问题,为什么要进行基因注释。 就我目前而言,它用来解决如下问题: 在mapping-by-sequencing的时候,我找到了一些可能的突变位点,我需要知道这些突变分别是那些基因...
  •    假设我们想搜具有某种功能...个人理解对于本体(ontology)的解释就是最终认识,即对于以前的不明了和不方便的基因注释来联系起来,最终让生物学家方便的搞科研。下面摘抄了在生物统计学家园网站上的三个帖
  • 基因注释文件(GFF,GTF)下载的五种方法

    万次阅读 多人点赞 2019-04-17 20:16:34
    Ncbi 里包含现在最全的参考基因组数据,可以进入FTP站点查看:ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/genomes/ 这里的文件夹名为物种的拉丁名,这里以 Human(Homo_sapiens) 为例,下载方法如下: wget ftp://ftp.ncbi.nlm.nih...
  • 流程主要分析MITE和LTR,先根据其结构特征进行注释,之后根据同源信息进行注释,最后进行整合。 主要用到如下软件: MITE-Hunter genometools LTR_Finder LTR_retriever NCBI-BLAST RepeatMaske...

空空如也

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