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MMseqs2软件cluster(聚类)

刘树青 2023-6-10 09:43

软件安装 conda 安装 1. c onda create -n mmseqs2 2. conda activate mmseqs2 3. conda install -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ m ...

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第二代测序技术原理精讲

刘树青 2022-11-25 18:57

（一）文库(library)构建 1. 末端修复（3‘末端添加碱基A）建库第一步是使用Taq聚合酶补齐不平的断裂末端，并在两个末端添加突出的碱基A，从而产生粘性末端（若使用Taq酶扩增，则无需末端修饰），产生粘性末端的片段可以添加接头（adaptor）。 2. &n ...

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QIIME 2教程之双端序列合并

刘树青 2022-11-24 15:21

Dada2方法要求的输入测序数据必须是已经拆分样本（类似qiime1裂库）的测序数据，这个测序数据也必须是带质量信息的。对于双端测序数据，不要提前拼接，有些人可能会考虑先拼接，再把拼接好的测序数据当做单端测序数据进行分析，但是这就违背了dada2的假设，dada2假设随着测序长度的增长，测序质量会稍微增加，后急剧下降 ...

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QIIME 2教程之Barcode拆分和去除引物

刘树青 2022-11-20 10:29

在数据量比较小的情况下，dada2 （ deblur ）分析的输入数据最好提前将 barcodes 和引物这些不想要的 adapters 切除，虽然 dada2 （ deblur ）也能粗略切除 barcodes 和引物，但是做不到 cutadapt 插件那样精细。【备注】虽然可在 dada2( deblur ) 步骤时设置合适的参数去除引物 ( 论坛里建议在使用 ...

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Git简明使用教程

刘树青 2022-11-13 21:37

（一）安装 conda install git （二）配置 git config --global user.name 你的用户名 git config --global user.email 你的邮箱【补充】在上传项目到远程仓库时，对于 http 是有大小限制的，有些特别大的文件是无法上传的，因此需要设置本地缓存大小。 ...

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sam/bam格式解读之Edit Distance编辑距离（NM tag）

刘树青 2022-11-8 00:05

sam 文档中对NM tag (编辑距离: 从字符串a变到字符串b，所需要的最少的操作步骤（插入，删除，更改）为两个字符串之间的编辑距离。) 举个栗子：两个字符串“eeba”和“abca”的编辑距离是多少？根据定义，通过三个步骤：1.将e变为a 2.删除e 3.添加c，我们可以将“eeba”变为“abca”。所以，“eeba”和 ...

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QIIME 2序列处理情况汇总详解

刘树青 2022-11-7 15:29

（一）物种组成成分之参考序列提取命令：qiime feature-classifier extract-reads --help 参数解释： --p-f-primer --p-r-primer 上下游引物，提取扩增区域注意引物方向5' - 3'；下游引物不要使用反向互补引物序列 --p-trim-right 从3’端开始剪切。（Applied before ...

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QIIME 2教程之生成特征表和特征序列(案例二)

刘树青 2022-11-6 19:19

案例二（其他fastq数据格式（单端数据））（一）样本元数据在开始任何分析之前，熟悉元数据很重要。元数据 metadata.tsv 。 qiime metadata tabulate --m-input-file metadata.tsv --o-visualization metadata.qzv 【备注】＃q2_type指令可以指定分类数据类型 ...

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QIIME 2教程之生成特征表和特征序列(案例一)

刘树青 2022-11-6 08:38

案例一（地球微生组计划(EMP)单端数据）数据来源研究文章《Moving pictures of the human microbiome》在2011年发表于Genome Biology。（QIIME 2在五个时间点对来自两个人（subject-1，2）四个身体部位（gut (feces), mouth(tongue), and skin (left and right palms)）的微生物组样本进行分析，只在第1个时间点使用抗 ...

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QIIME 2教程之物种组成分析

刘树青 2022-11-5 18:42

为什么要训练分类集？因为不同实验的扩增区域不同，鉴定物种分类的精度不同，提前的训练可以让分类结果更准确。但目前ITS区域训练对结果准确性提高不大，可以不用训练。 (一)分类器（官方提供或者自己训练） 1.官方提供 https://docs.qiime2.org/2020.11/data-resources/ ，里面有Silva和G ...

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