高通量基因组测序中，什么是测序深度和覆盖度？

主要来自 :http://mp.weixin.qq.com/s/iTnsYajtHsbieGILGpUYgQ 测序的黄金标准:一代测序了,故称之为黄金测序. 高通量测序最近这几年很火越来越火,但是世界上更多的还是一帮天天做分子克隆.养细胞.养细菌.杂蛋白的生物学家,究其原因Sanger测序还是测序届的金标准,由于精确度高于2.3代测序且保持大白菜价格使之地位稳固. 应用范围:De Novo测序.重测序: 如突变检测.SNPs.插入.缺失克隆产物验证.比较基因组.分型: 如微生物和真菌鉴定.HLA

本篇文章,主要参考了阳光1986的博文(http://www.dxy.cn/bbs/topic/31324367),自己测序的分析结果作为对比,加在其中了. 1.简介 当二代测序的原始数据拿到手之后,第一步要做的就是看一看原始reads的质量.常用的工具就是fastqc (http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/). fastqc的详细使用说明:http://www.bioinformatics.babraham.ac.u

NGS基础 - 高通量测序原理 原创: 赑屃 生信宝典 2017-07-23 NGS系列文章包括NGS基础.转录组分析.ChIP-seq分析.DNA甲基化分析.重测序分析五部分内容. NGS基础系列文章包括高通量测序原理,测序数据获取和质量评估,常见文件格式解释和转换4部分. 本文 (高通量测序原理) 涉及测序文库构建原理.连特异性文库的构建方式和识别方法.测序簇生成过程.双端测序过程.测序接头产生.PCR duplicate.测序通量选择标准等. 原文地址:https://www.cnblog

Read:高通量测序平台产生的序列就称为reads. Contig:拼接软件基于reads之间的overlap区,拼接获得的序列称为Contig(重叠群). Scaffold:基因组de novo测序, 通过reads拼接获得Contigs后,往往还需要构建454 Paired-end库或Illumina Mate-pair库,以获得一定大小片段(如3Kb.6Kb.10Kb.20Kb)两端的序列.基于这些序列,可以确定一些Contig之间的顺序关 系,这些先后顺序已知的Contigs组成Scaf

Bioconductor的两个基础类:ExpressionSet类和SummarizedExpression类 ExpressionSet类和SummarizedExpression类是储存高通量数据的两个基础类.ExpressionSet主要用于基于array的研究,它的row是feature,而SummarizedExpression主要用于基于测序的研究,它的row是genomic ranges(GRanges). ExpressionSet和SummarizedExpression的操作

        别看现在智能手机市场打的这么火热,其实背后的芯片厂商竞争之激烈并不亚于小米和魅族.华为.乐视之间的撕X大战.高通和联发科绝对是一对生死冤家,此前高通将联发科打的满地找牙,后来却被联发科在中低端市场逆袭,二者之间的恩怨绝不是一朝一夕就构建起来的. 虽然此前高通凭借骁龙410等中低端处理器,抢走部分市场,但中低端手机依然是联发科在称王称霸.为了打击对手,并消除骁龙810发热带来的负面影响,同时扩大影响力,高通近日发布两款中低端处理器.作为老对手,联发科会发慌吗?  高通发狠 中低端芯

WeTest 导读 用epoll编写一个高并发网络程序是很常见的任务,但在epoll中加入ssl层的支持则是一个不常见的场景.腾讯WeTest服务器压力测产品,在用户反馈中收到了不少支持https协议的请求.基于此,本文介绍了在基于epoll的高并发机器人框架中加入openssl,实现对https支持时的基本实现思路.   一.背景 2014年,谷歌在其官方博客中发布公告称,为了打造更安全的互联网环境,谷歌搜索引擎将尝试把"是否使用安全加密"(HTTPS)作为搜索排名算法中的一个参考因

Linux中的queue_depth(队列深度),可以用lsscsi查看. 不过今天在我的vm 虚拟机环境中(无外界存储),是没有lsscsi命令. 不过,从网上,搜到了如下的信息: $ lsscsi -l [0:0:1:0]    disk    FUJITSU  MAM3184MP        0105  /dev/sda state=running queue_depth=16 scsi_level=4 type=0 device_blocked=0 timeout=30 先记录下来.

1 """ 使用Python中NetworkX包绘制深度神经网络结构图 """ 2 # 导入相应包 3 import networkx as nx 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 6 # 创建DAG 7 G = nx.DiGraph() 8 9 # 创建结构图顶点列表 10 vertex_list = ['v'+str(i) for i in range(1, 22)] 11 12 # 添加结构图顶点 13