telasi2004的博客

GATK4 能够有效地识别样本基因组中的单核苷酸变异和小的插入缺失等短变异类型。该工具具有较高的准确性和可靠性，为后续的疾病研究和遗传分析提供了坚实的数据基础。同时，实验过程也表明，正确的参数设置和数据预处理对于获得高质量的结果至关重要。GATK4 能够有效地识别样本基因组中的单核苷酸变异和小的插入缺失等短变异类型。该工具具有较高的准确性和可靠性，为后续的疾病研究和遗传分析提供了坚实的数据基础。同时，实验过程也表明，正确的参数设置和数据预处理对于获得高质量的结果至关重要。

MAKER 在基因组注释方面表现出了较高的准确性和可靠性。它能够有效地识别基因、调控区域以及其他重要的基因组特征，为我们深入了解基因组的结构和功能提供了有力的支持。其次，实验结果表明，经过 MAKER 注释的基因组可以作为重要的参考资源，用于后续的比较基因组学研究、基因表达分析、进化研究以及疾病生物学等领域的探索。它为这些研究提供了基础数据和框架，有助于推动相关领域的发展。

ChIp-seq/ATAC-seq是表观基因组学(epigenomics)常用的两种测序手段，MACS2/GEM是peak calling中常用的工具。

通过对RNA-seq原始的fastq数据进行分析，然后通过R语言的DESeq2包对得到的计数矩阵进行统计分析。目的是为了能够熟悉并掌握RNA-seq的分析流程，对常用软件如fastqc，STAR进行练习，对常用的数据矩阵合成命令如paste，cut，head，tail等进行练习，对差异表达基因分析常用的DESeq进行练习和学习，从而能够理解RNA-seq分析的基本流程和原理。

《统计学习方法-基于R语言》第二章8-10题

Linux交互命令，文件/目录操作，上传/下载操作，多视窗，vim操作，bash脚本编写