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在双端测序中，每个 DNA 片段的两端都会被测序，生成两个读取（Reads），分别称为 Read 1 (R1) 和 Read 2 (R2)。对于链特异性文库，这两个读取不仅包含序列信息，还携带了关于原始转录本链方向的信息。含义：表示第一个读取（Forward Read 1, R1）是从正链（+ strand）测序而来，而第二个读取（Reverse Read 2, R2）是从负链（- strand）测序而来。应用场景：当构建链特异性文库时，F1R2 是指 R1 来自正链，R2 来自负链。

每次读取被保留的概率为P，因此，使用完全相同的输入以相同的顺序和RANDOM_SEED的相同值执行的运行将产生相同的结果。其次，比较了两个重复之间的一致性，发现设置相同的随机种子和频率时，得到的两个文件完全一致，MD5检验值相同。最后，比较了时间上的差异，采用相同的计算资源，Picard要比samtools至少节约80%的时间。可以指定一个整数提取一定数目的reads，也可以指定一个小数提取一定比例的reads。–ACCURACY/-A, 算法的精度，误差尽可能保证在该精度范围，默认1e-4。

SAM 文件的第九列，即观察到的模板 LENgth （TLEN），可用作fragment 长度的近似值。这是近似值.

NGS 一般流程文章目录NGS 一般流程1、fastq 数据质控清洗2、fastq 数据比对到 bam3、bam 数据 碱基校正一、二、总结1、fastq 数据质控清洗fastp调用示例如下（示例）：tumor_fq1=$1tumor_fq2=$2tumor_fastq_r1=$3tumor_fastq_r2=$4task_cpus=$5fastp -i ${tumor_fq1} -I ${tumor_fq2} \-o ${tumor_fastq_r1} -O ${tumor_

NGS 分析流程 bam ---> vcf一、Call Somatic1.将bed分割，以提高效率2. Mutect2: Call Somatic3.整合过滤二、Call Germline一、Call Somatic1.将bed分割，以提高效率代码如下（示例）：ref_fa=$1 # b37_Homo_sapiens_assembly19.fastatarget_bed=$2 split_region_count=$3 # 5out_path=$4 # split_inter.

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档NGS 分析流程 （三）一、注释1. SnpEff 注释2. bedtools过滤一、注释1. SnpEff 注释代码如下（示例）：all_marked_vcf=$1prefix_anno_vcf=$2isoform_v1.0.txt="isoform_v1.0.txt"java -Xmx4g -jar /home/sunxj/software/SnpEff/target/SnpEff-4.4-jar-with

NGS 分析流程 （二）前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.HaplotypeCaller2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pandas是什么？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。二、使用步骤1.HaplotypeCaller代码如下