二代测序数据辨(之一）：Clean Data

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#转录组分析

本文精选自一位技术大神的博文，深入探讨了信息技术领域的关键概念和技术细节，对于理解当前信息技术发展趋势及应用有着重要的参考价值。
biolxy
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2020.12.10【读书笔记】丨Survey二代数据质控
12-10 1653
为什么进行Survey 分析？ Survey方案 通过质控 、 NT 比 对，获得高质量的 clean data ，为后续分析奠定良好基础。 基因组 Survey 基于小片段文库的低深度测序数据（ 50X 左右 通过 K mer 分析，有效的评估基因组大小、 GC 含量、杂合度以及重复序列的含量等信息； 全面了解某一物种基因组特征的有效方法； 为后续的全基因组 de novo 测序的组装策略的制定提供理论依据。 基因组的复杂程度预估 1.普通基因组的定义？ 单倍
NGS数据分析实践：05. 测序数据的基本质控 [2] - MultiQC
hucy_Bioinfo
10-02 2860
MultiQC是基于Python的小工具，能很好地解决这个问题，其强大的功能主要体现在以下三个方面： (1) 能将测序数据的多个QC结果整合成一个HTLM网页交互式报告，同时也能导出pdf文件； (2) 支持多种分析类型的质控结果查看，如：RNAseq、Whole-Genome Seq、Bisulfite Seq、Hi-C和MultiQC_NGI； (3) 目前支持整合111种软件分析的结果，而且支持的软件还在持续增加，也可以自己写一个插件。
使用二代数据进行基因survey-01cleandata（持续更新中）
weixin_44616693的博客
11-24 2003
使用二代数据进行基因survey（持续更新中） 这是本人自己测序的二代数据，公司提供的是rawdata。文库350bp。测序类型PE150。二代数据特点就是：短读长，低质量。因此第一步就是过滤数据，得到cleandata。 本人的坑：不管是处理什么数据，第一步都是观察数据，了解数据的来源，构造，是否有菌污染等。通常菌污染是进行blast，与nt库进行比对（可查看本人的另一篇文章）。 第一步：过滤数据（filter） 指标：①过滤N碱基占比>10%的reads；②过滤低质量碱基（质量低于<5）占比
clean_data
08-30
clean_data用于采集来的数据进行数据清洗。。
几种clean data的软件用法
huangliangbo的专栏
12-17 1万+
#几种clean data的软件用法： ============================================================== 一、read quality control and preprocessing----FastQC、PRINSEQ 1、FastQC（输入文件可以是fastq(压缩和未压缩均可)，sam、bam文件。） fastqc *.f
干净的数据 clean data
11-11
理解数据清洗在整个数据科学过程中的作用 掌握数据清洗的基础知识，包括文件清洗、数据类型、字符编码等 发掘电子表格和文本编辑器中与数据组织和操作相关的重要功能 学会常见数据格式的相互转换，如JSON、CSV和一些特殊用途的格式 采用三种策略来解析和清洗HTML文件中的数据 揭开PDF文档的秘密，提取需要的数据 借助一系列解决方案来清洗存放在关系型数据库里的坏数据 创建自己的干净数据集，为其打包、添加授权许可并与他人共享 使用书中的工具以及Twitter和Stack Overflow数据，完成两个真实的项目
猪_RNA_seq的Clean_data上游分析&下游分析总结
最新发布
焦解糖的博客
06-13 689
STAR昨天拿到了公司测序的转录组数据，已经进行了数据清洗，可以直接比对基因组，基因组文件和注释文件之前都已经下载过了，可以直接用，参考上篇推文。
raw data/PF data/Q30 data/clean data的不同
david10251025的博客
01-07 4013
测序数据拿回来之后，会给一些数据。那么这些数据代表什么呢？ 1. 原始数据（Raw data）：一次测序产生的全部原始数据。理论上，它们应该是没有经过任何过滤的，无论好坏。 2. PF数据（PF data）：在测序过程中，Illumina内置软件根据每个测序片段（read，通常每个片段长100个碱基）前25个碱基的质量决定该read是保留还是抛弃。如果没有达到质控标准，则该read的...
纯二代测序从头组装基因组(基础版）
wangprince2017
03-26 1万+
基因组组装 基因组组装一般分为三个层次，contig, scaffold和chromosomes. contig表示从大规模测序得到的短读(reads)中找到的一致性序列。组装的第一步就是从短片段(pair-end)文库中组装出contig。进一步基于不同长度的大片段(mate-pair)文库，将原本孤立的contig按序前后连接，其中会调整contig方向以及contig可能会存在开口(gap...
CleanData:“获取和清理数据”课程的项目工作
06-23
####This README 文件描述了 run_analysis.R 脚本的工作原理。 此 repo 中有 4 个文件： CodeBook.md，tidy 数据集中变量的描述 这个 README.md run_analysis.R，一个用于生成整洁数据集的 R 脚本 subject_activity_summary.txt，一个整洁的汇总数据集 此 R 脚本要求已将用于分析的数据下载并解压缩到您的工作目录。 数据可从“ ”下载。 解压后的 UCI HAR 数据集的内容需要放在您的工作目录中。 此分析的原始数据来自使用智能手机加速度计和陀螺仪进行的人类活动识别研究。 有关研究和使用方法的细分，请参阅从上述下载中获得的 README.txt。 然后 R 脚本将： 检查是否安装了所需的软件包（dplyr 和 car），如果没有，它将安装并将它们放在库中。 读入训练和测试数据集
CleanData:获取和清理数据的项目
06-17
自述文件 该文件描述了用于清理和整理数据的脚本 (run_analysis.R) 从下载并解压缩数据集 解压后的数据文件夹和脚本（run_analysis.R）应该在同一个目录下 运行脚本 sunning RStudio -> source(“run_analysis.R) 此脚本将生成两个数据集 - Cleaned data 和 tidy data 您可以使用 read.table 命令检查数据集 outClean <- read.table("merged_clean_data.txt") head(outClean) outTidy <- read.table("clean_data_with_means.txt") head(outTidy)
cleandata:“获取和清理”数据课程的课程项目
06-29
自述：cleandata 存储库 “获取和清理”数据课程的课程项目 此 repo 包含以下文件： 运行分析.R 密码本.md 摘要_数据.txt 1. run_analysis.R 包含用于下载陀螺仪数据集、创建整洁的数据集以及生成按主题和活动分组的平均值汇总表的脚本。 该脚本完成以下任务： 下载数据文件并解压缩文件。 加载库 合并训练集和测试集以创建一个数据集。 仅提取每次测量的平均值和标准偏差的测量值。 使用描述性活动名称来命名数据集中的活动 使用描述性变量名称适当地标记数据集。 根据步骤 4 中的数据集，创建第二个独立的 tidy 数据集，其中包含每个活动和每个主题的每个变量的平均值。 将表写入名为“summary_data.txt”的 .txt 文件 2. 密码本.md 该文件包含数据集的码本。 3.summary_data.txt 整洁的数据集。
cleandata_主成分分析_
10-03
分析数据的主成分 实现多因素数据的降维 提高程序的运行能力
Datawhale 数据分析打卡2-数据清洗及特征处理
weixin_46723764的博客
08-20 551
数据清洗及特征处理一. Why clean data?二. 数据清洗三. 特征观察与处理四. 总结 一. Why clean data? 在导入数据并进行一些初始操作对数据有一个初步认识之后，需要开始数据清洗以及重构，将原始数据变为一个更好用的数据，为之后放入模型做准备。 二. 数据清洗 在原始数据集中经常会出现缺失值，异常点等，如果将这些数据直接放入模型中进行训练，肯定会影响训练效果。所以说要对raw data进行清洗将其变成可分析的数据集 常用的函数和功能: 查看缺失值 首先要查看下哪些列有较多的缺失值
二代测序下机数据的数据处理
baidu_41733076的博客
02-25 5776
本人接触过多家从事人类基因组的二代测序公司，包括肿瘤、全外遗传病和健康人全外测序体检，很多公司的数据处理和报告解读都存在一定的问题，这个系列就作为本人在人类基因组领域的解读和分享。 目前很多公司都在使用大体的流程如下： 1）原始的下机数据fastq文件；2）读长匹配参考基因组形成BAM文件；3）GATK和/或Samtools工具call出变异；4）Annovar工具对变异做出注释；5）变异进行过滤；6）过滤后的变异进行判读，医学解读等，最后出具报告。 这是一个行业内主要使用的流程，各个环节都容易出
clean_data 和 instance的区别
weixin_34389926的博客
06-23 487
clean_data 和 instance的区别 首先，clean_data和instance都是form对象调用的 语法： clean_data: form_obj.clean_data['属性值'] instance : form_obj.instance.属性值 区别： 我们可以这样理解： clean_data 是前端input(不一...
2020.08.18【转载】丨叶绿体基因组二代测序组装经验分享
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08-18 2万+
叶绿体基因组二代测序组装（个人经验分享） 前段时间，有老师咨询我关于叶绿体基因组组装的问题，虽然本人不才，但也很热心地帮了个忙。虽说中间出了一些小意外，唉唉算了还是不提了。在这里顺便就个人常用的叶绿体基因组组装思路和方法（基于二代测序），给大家作个分享。 叶绿体基因组本身不大（平均不到200kb），所以使用二代测序，在高深度测序模式下，配合一个有效的参考基因组，理论上足以组装出一条完整的环状序列出来（10个里面9个可以吧）。当然，只单纯地通过组装软件自动拼接基本上是不可能实现的（主要是IR区的问题.
转录组测序
weixin_30701575的博客
08-03 1517
数据分析与解读 1. Data Cleaning 从原始数据（Raw Data）到干净数据（Clean Data）的过程，有人翻译成“数据清洗”，实在叫不习惯 Illumina测序仪下机的数据通常为Bcl格式，是将同一个测序通道（Lane）所有样品的数据混杂在一起的，所以公司一般不会提供Bcl文件。测序公司使用Illumina官方出品的Bcl2FastQ软件，根据I...
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