01 broad institute官網(gmat送分學校代碼)

轉錄組PCR去重

原始數據查看：

比對：

比對結果：

查看sam行數：

igv:

提取mapped：

wc -l 查看mapped的sam行數：

對mapped的進行igv:

#################################

trim:

比對：

經過trim后比對情況并未改善：

網站 ： 買粉絲s://sourceforge.買粉絲/projects/fastuniq/

用法：

去重命令：

去重率：

比對：

比對結果：

查看sam：

igv:

提取mapped：

查看mapped行數：

提取mapped后不能用igv。原因是缺少header：

解決：提取mapped時加-h參數：ref： [E::sam_parse1] missing SAM header

網站 ： 買粉絲s://bioinf.shenwei.me/seqkit/

用法：

命令：

查看行數：

比對：

報錯了：雙端不對齊

seqkit去重率約 50-70% ，但是使用后雙端不齊，無法比對。但是可以保留去重掉的fastq。

官網 ： 買粉絲s://github.買粉絲/dstreett/Super-Deper

新地址 ： 買粉絲s://github.買粉絲/ibest/HTStream

用法 ：

命令：

查看行數：

修改參數：

查看again：

比對：

比對結果：

查看sam行數：

igv:

提取mapped：

查看mapped的行數

super_deper率約 3-4% ，去重去的太多。原理是什么呢？

官網 ： 買粉絲s://github.買粉絲/OpenGene/fastp

用法：

命令：

查看：

查看：

比對：

比對情況：

提取mapped：

查看行：

igv:

官網： 買粉絲://買粉絲.htslib.org/

查看行：

提取mapped：

查看mapped的行數：

igv:

官網： 買粉絲s://broadinstitute.github.io/picard/

用法 ：

直接刪除冗余：

查看行：

igv:

提取mapped：

查看行數：

igv:

# 比對效率低？

用hisat2比對看竟然比對效率提高這么多

2019意猶未盡的基因組可視化IGV（一）

做項目最后一般會得到幾個Excel表格，比如其中會有上下調基因，高表達低表達基因等，按照表格去找基因很麻煩并且不容易比較。因此，基因組瀏覽器是一個非常常用的功能，可以方便我們看看變異信息、可變剪切信息，上下游基因等等特性。目前開發了40多種瀏覽器，總體上有這么幾個特點：針對高通量數據(尤其是為分析變異而測的數據)、對大的bam文件進行可視化、自己電腦上運行保證數據私密性

我們的主要目標是學習IGV，那么 它到底能干什么？

使用IGV的 基本步驟：

就像把大象塞進冰箱需要三步一樣，使用IGV也很簡單：啟動=》選擇合適的基因組(這里一定要選合適，因為即使一個物種基因組版本不同，基因的坐標也有區別)=》加載組學數據=》可視化探索(比如找SNVs、結構變異、基因融合等)

通過這個教程，基本可以做到：

IGV官網： 買粉絲://software.broadinstitute.org/software/igv/download

比如上面輸入 chr1:10,000-11,000 ，就將這1000bp的區間顯示出來，還將序列顯示為有顏色的長條，sequence頂部一行為堿基序列，其中A為綠色，C為藍色，G是橙色，T是紅色，這樣利用顏色方便了識別重復序列；

另外它的下方幾行是翻譯的氨基酸序列，其中綠色表示蛋氨酸，紅色為終止密碼子，通過點擊頂部那一行可以選擇隱藏或顯示氨基酸序列

然后看右上角的 + ，可以縮放，讓我們看堿基看的更清楚，直到單堿基水平，它會先從基因開始顯示，當放大到一定程度時，序列信息就展示出來(看來自官網的解釋： 買粉絲s://software.broadinstitute.org/software/igv/sequence_track_options )

(只要之前添加了基因名的注釋track)，例如直接在長條框中輸入 BRCA1

另外，定位到基因后，還可以看看兩個相鄰基因有什么區別：

比如可以看到：BRCA1和NBR2兩個基因方向相反，BRCA1的第一個外顯子在最右側

橫線表示內含子區域，豎條表示外顯子區域，箭頭表示基因轉錄的方向或者說轉錄的鏈。高的豎條表示外顯子的CDS區域，矮的豎條是UTR。圖中表示的是3’=》5‘方向，基因也是在負鏈，5’UTR在左側，3‘UTR在右側

(顏色不用管，都是自己可以設置的：右鍵track=》change track 買粉絲lor)

(在biostar的解釋： 買粉絲s://買粉絲.biostars.org/p/105248/ )

(關于基因結構： 買粉絲s://買粉絲.jianshu.買粉絲/p/705a93f9db36 )

結合IGV理解這句話：

有時想保存當前的搜索區域，有點像瀏覽器的書簽功能，可以利用 Regions 的 Region Navigator 功能，當進行全局瀏覽時，可以邊看邊點擊 add 來添加

諾貝爾獎提名名單一覽表各獎項提名者完整名單

諾貝爾獎提名名單一覽表

目前諾貝爾將的各獎項的評選工作仍在進行之中，最終獲獎者名單要等到揭曉的那一天才會公布，屆時小編也將會在第一時間為大家更新獲獎者名單。在此先為大家帶來諾貝爾獎提名名單，大家也可以根據自己的了解來預測一下今年諾貝獎各獎項的得主。

生理學或醫學

James P.Allison

醫學博士，德克薩斯大學安德森癌癥中心免疫學系教授兼主任

Jeffrey A.Bluestone

美國加利福尼亞大學舊金山分校 (UCSF) 醫學院內分泌新陳代謝學 A.W.and Mary Margaret Clausen 特聘教授

Craig B.Thompson

紀念斯隆-凱特琳癌癥中心總裁兼首席執行官

入選理由：解釋 CD28 和 CTLA-4 如何成為 T 細胞活性的調節因子，調節免疫反應

Gordon J.Freeman

丹娜法伯癌癥研究院腫瘤內科學系教授，哈佛醫學院醫學教授

Tasuku Honjo

京都大學醫學研究生院免疫與基因組醫學學系教授

Arlene H.Sharpe

哈佛醫學院微生物學與免疫生物學系比較病理學 George Fabyan 教授，布萊根婦女醫院病理科成員

入選理由：闡明程序性死亡受體-1 (PD-1) 及其路徑，促進了癌癥免疫治療的發展

Michael N.Hall

巴塞爾大學教授

David M.Sabatini

麻省理工學院生物學教授;霍華德•休斯醫學研究所研究員;白頭研究所 (Whitehead Institut) 成員;布洛德研究所 (Broad Institute) 資深成員;科赫綜合癌癥研究所 (Koch Institute for Integrative Cancer Research) 成員

Stuart L.Schreiber

哈佛大學化學與化學生物系 Morris Loeb 教授;霍華德•休斯醫學研究所研究員;布洛德研究所 (Broad Institute) 化學生物科主任

入選理由：發現雷帕霉素靶蛋白 (TOR) 及雷帕霉素機能靶蛋白 (mTOR) 的生長調節因子

物理學

Marvin L.Cohen

加州大學伯克利分校物理學系校聘教授

入選理由：固體材料的理論研究及其屬性預測，尤其是經驗贗勢方法

Ronald W.P.Drever

加州理工學院物理學名譽教授

Kip S.Thorne

加州理工學院理論物理學 Feynman 教授

Rainer Weiss

麻省理工學院理論物理學名譽教授

入選理由：設立激光干涉引力波天文臺 (LIGO) 并使

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