脑肿瘤放射基因组分类的DICOM图像转换数据集，本数据集为TFRecords文件，由RSNA-MICCAI脑肿瘤放射基因组分类数据集的DICOM文件转换而来。train文件夹有465个样本，valid文件夹有117个样本。每一个都有形状(128,128,32,4)。4种模式有64个切片。

jellyfish帮助文档。在进行基因组组装之前，对基因组进行简单的评估，以获取基因组大小、杂合度、重复序列等特征有助于我们概括性的了解将要获取的基因组的大致信息，k-mer analysis是获取概括性基因组信息的常用程序。jellyfish是进行k-mer analysis的实用程序包。

phyloFlash v3.4 由Harald Gruber-Vodicka，Elmar A. Pruesse和Brandon Seah撰写。 phyloFlash是快速重建SSU rRNA并探索Illumina（元）基因组或转录组数据集系统发育组成的管道。 注意版本3更改了一些输入选项，还更改了如何处理基于映射的分类单元（NTU）。 请下载旧版本的v2.0的最新版本（ ）。 没有对数据库设置进行任何更改，因此为v2.0准备的数据库仍可用于v3.0。 请阅读上phyloFlash。 快速开始 通过Conda下载 是一个程序包管理器，如果您还没有依赖关系，它还将安装所需的依赖关系。 phyloFlash通过Conda上的渠道进行分发。 根据，建议同时安装所有软件包，以避免依赖冲突，并创建新的环境而不是安装到基本环境。 # If you haven't set up Biocon

连续器 介绍 CONTIGuator 是用于 Linux 环境的 Python 脚本，其目的是加快细菌基因组的整理过程，利用可用于对齐和解析使用最新测序技术获得的重叠群的相对位置的大量近基因组并因此设计一组 PCR 引物以填补空白并在完成过程中更进一步。 它还可以用于使用众所周知的 artemis 比较工具 (ACT) 获得对基因组结构的初步了解。 CONTIGuator 使用 megaBlast 算法创建所谓的“contig profile”，其中每个 contig 和参考基因组的区域被划分为高度相似的区域； 这导致了更多的 PCR 引物，这些引物是由 ABACAS 使用引物 3 和 Mummer 运行生成的。 程序的输出可以使用 Artemis 比较工具 (ACT) 进行可视化，用户可以在其中清楚地了解基因组草图的结构基因组特征（重叠群分析步骤的结果）并可视化位置和长度推定的 PC

基因组数据分析（GDA） 朱利奥·卡拉瓦尼亚（ ）（ ）3/5/2021 数据科学和科学计算理学硕士课程。 意大利的里雅斯特大学 3CFU-24小时，12节课，每节2小时。 50％的理论课，50％的实践课（每次40'）。 GitHub： : 讲师 Giulio Caravagna博士 特邀讲师 里雅斯特大学Riccardo Bergamin博士 CNR的Alex Graudenzi博士。 的里雅斯特大学Salvatore Milite博士 米兰比可卡大学的Daniele Ramazzotti博士。 程序 讲师 标题 什么时候 卡拉瓦尼亚 批量测序的变体调用 9/4 卡拉瓦尼亚 通过批量测序测量非整倍性 12/4 卡拉瓦尼亚 躯体电话的综合质量控制 16/4 佛手柑 癌症的人口遗传学 19/4 卡拉瓦尼亚 肿瘤亚克隆反卷积 21/4 拉马佐蒂 体细胞突变特征 23

PWMScan 用于根据基因组或通常的大量 DNA 序列扫描位置权重矩阵 (PWM)。 PWM 是描述转录因子 (TF) 的 DNA 结合特异性的最常用数学模型。 PWM 包含结合位点每个位置的每个碱基的分数。 然后通过简单地将结合位点的各个位置的碱基特异性分数相加，获得给定 k-mer 序列的 TF 结合分数。 PWMScan 将 PWM、DNA 字母表字母的背景概率以及阈值分数或 p 值作为输入。 搜索是在整个基因组序列中进行的。 它可以接受 PWM，例如 Transfac 或 Jaspar 数据库中可用的 PWM 以及纯文本 PWM。 它计算给定 p 值阈值或截止值的基因组序列中 PWM 的所有出现。 匹配列表以各种基因组注释格式提供，包括 BEDdetail、FPS 和 SGA。

chromVAR：染色质跨区域变异（基因组！）

基于叶绿体基因组序列特征的系统发生学分析，刘志华，，本文首先提出了一种基于信息论的BBC（Base-Base Correlation）序列特征，它反映了基因组的信息组织结构，将一条基因组序列归一化为唯一对

funannotate是用于基因组注释的管道（专门为真菌构建，但也可用于高级真核生物）。 有关安装，使用和更多信息，请参见 最快启动Docker： 您可以使用funannotate运行funannotate 。 需要注意的是，GeneMark不包含在Docker映像中（请参阅下面的许可，您可以向开发人员投诉，因为它难以分发/使用）。 我还编写了一个bash脚本，该脚本可以运行docker映像并自动检测/包括正确的用户/卷绑定。 该docker映像是基于master中的最新代码构建的，因此它将早于标记的发行版。 该映像还包括所需的数据库，如果您只想在没有数据库的情况下进行注解，则该映像位于nextgenusfs/funannotate-slim hub以及nextgenusfs/funannotate-slim 。 因此，可以通过以下方式实现此路线： # download/pull th

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