基因组核糖体RNA预测，应用于真菌、细菌及线粒体，并统计rRNA类型，拷贝数，序列长度在基因组当中的占比，同时能够输出rRNA序列。

通过tRNA-SE软件预测，细菌，古菌，真菌，线粒体，叶绿体基因组中的tRNA，并输出tRNA编码的氨基酸，反密码子，tRNA序列；并统计拷贝数，基因组占比等

Savant(高通量测序数据的基因组浏览器).rar

基因组VCF到制表符分隔的值 用于将VCF数据转换为制表符分隔值（TSV）的Python脚本 一个小的脚本，它将以VCF格式编码的基因组变异数据转换为制表符分隔的值文件。 该脚本利用解析VCF文件。 默认情况下，程序会打印固定的VCF列，所有INFO标签值（在VCF标头中定义，给定记录中不存在的INFO标签都附加“。”），以及杂合子的所有基因型数据（FORMAT列）和纯合子。 如果存在基因型数据，则每个样本打印一行，而表示为VCF_SAMPLE_ID的列表示给定样本的数据。 脚本具有以下可选参数 跳过样本基因型数据（即FORMAT列） 保留拒绝的基因型（即FILTER\uff01='PASS'/ GT =='./。'） 跳过INFO数据。 压缩输出TSV 将VCF列的数据类型打印为标题行 重要信息：如果使用大型多样本VCF文件运行vcf2tsv，则输出TSV的大小将Swift增大，因为默认情

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。