DeepVariant DeepVariant是一个分析管道,它使用深度神经网络从下一代DNA测序数据中调用遗传变异。 为什么选择DeepVariant DeepVariant是高度准确的。 在2016年DeepVariant DeepVariant DeepVariant是一个分析管道,该管道使用深度神经网络从下一代DNA测序数据中调用遗传变异。 DeepVariant依赖于Nucleus,这是一个Python和C ++代码库,用于以通用基因组文件格式(例如SAM和VCF)读写数据,旨在与TensorFlow机器学习框架轻松集成。 如何运行我们建议使用我们的Docker解决方案。 该命令将如下所示:BIN_VERSION =“ 0.10.0” sudo docker run
2021-11-08 18:22:45 31.23MB Python Deep Learning
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瓦吉诺 用于全基因组测序数据和大型SNP数据库的Fase SNP基因分型工具。 从Bioconda安装 可以使用命令conda install vargeno从Bioconda conda install vargeno 。 请转到以获取有关Bioconda的更多信息。 如果您尚未 ,则可以 。 快速使用 VarGeno作为输入: FASTA文件格式的参考基因组序列。 以VCF文件格式进行基因分型的SNP列表。 以FASTQ文件格式从供体基因组测序测序。 在对个体进行基因分型之前,必须使用以下命令为参考和SNP列表构建索引: vargeno index ref.fa snp.vc
2021-11-06 12:07:32 21.67MB bioinformatics snps algorithms computational-biology
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基因测序行业报告-开启生物大数据时代(28页),资源名称:基因测序行业报告-开启生物大数据时代(28页)基因测序-开启生物大数据时代.zip...
2021-11-05 16:06:09 3.03MB 行业报告
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测序技术推进科学研究的发展。随着第二代测序技术的迅猛发展,科学界也开始越来越多地应用第二代测序技术来解决生物学问题。比如在基因组水平上对还没有参考序列的物种进行从头测序(de novo sequencing),获得该物种的参考序列,为后续研究和分子育种奠定基础;对有参考序列的物种,进行全基因组重测序(resequencing),在全基因组水平上扫描并检测突变位点,发现个体差异的分子基础。在转录组水平上进行全转录组测序(whole transcriptome resequencing),从而开展可变剪接、编码序列单核苷酸多态性(cSNP)等研究;或者进行小分子RNA测序(small RNA sequencing),通过分离特定大小的RNA分子进行测序,从而发现新的microRNA分子。在转录组水平上,与染色质免疫共沉淀(ChIP)和甲基化DNA免疫共沉淀(MeDIP)技术相结合,从而检测出与特定转录因子结合的DNA区域和基因组上的甲基化位点。
2021-10-23 22:04:25 22.26MB 高通量测序
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黑桃跑者 spades-runner是一个命令行应用程序,用于使用SPAdes批量组装下一代测序读取。 它旨在通过最少的配置文件到无配置的文件简化批处理组装过程。 目录 快速开始 如果您的文件夹结构类似于或或者使用任一程序来清理测序读数,则可以使用自动检测命令。 该应用程序将检测您的文件夹结构。 因此,不需要使用配置文件。 spr auto -d [you-clean-read-folder] 也提供使用配置文件的选项。 您可以使用两列的csv: 样品 小路 some_species clean_reads / some_species / trimmed_reads / another_species clean_reads / another_species / trimmed_reads / 或使用ini格式: [samples] some_species:clean
2021-10-04 17:57:31 17KB Rust
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测序---分子进化.pdf
2021-10-01 09:09:00 4.45MB 重测序 进化分析
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测序技术的个体化医学检测应用技术指南.pdf
2021-09-22 17:02:01 858KB
行业分类-物理装置-一种基于二代测序数据的反转相关复杂变异检测方法.zip
医疗器械行业:基因测序+液体活检,开辟“精准医疗”新时代-20190317-方正证券-11页.pdf
2021-09-01 14:06:29 1.02MB 行业分析
NGS_DNA管道 手动的 在上找到安装和使用手册 前处理 在管道的第一个预处理步骤中,将PhiX读段插入每个样本中,以在数据集中创建控件SNP。 随后,检查Illumina编码,并使用FastQC 1计算QC度量。 与参考基因组比对 Burrows-Wheeler Aligner(BWA) 2的bwa-mem命令用于将序列数据与参考基因组进行比对,从而生成SAM(序列比对图)文件。 SAM文件中的读取内容用Sambamba 3排序,从而生成了排序的BAM文件。 在测序过程中使用多个泳道时,使用Sambamba将所有泳道BAM合并为样本BAM。 (合并的)BAM文件使用Sambamba标记为同一读取对的重复项。 变种发现 GATK 4 HaplotypeCaller使用贝叶斯可能性模型针对基因组的每个位置估算比对中最可能的基因型和等位基因频率,而与在该位点是否检测到变体无关。 以后可以
2021-08-29 22:07:10 55.21MB Shell
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