生信分析常用脚本(一)

这篇博客介绍了生物信息学分析中常用的脚本,包括计算PE reads长度的Shell脚本Cal_PE_Depth.sh,使用R语言进行reads覆盖度计算的coverage.R,计算N50的Perl脚本Cal_N50.pl,以及绘制长度累积曲线分布图的scaf_acclen_graph.R。这些工具对于理解测序数据的质量和特性至关重要。

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1.计算reads PE长度脚本

01.Cal_PE_Depth.sh

Read_count=`gzip -dc Reads1.fq.gz |wc -l |awk '{print $1/4}'`
echo "read pair count : $Read_count"
average_depth=`expr $Read_count \* 200 / 6000000 `
echo average depth: $average_depth

2.计算reads覆盖度

02.coverage.R

depth<-(1599999*100*2/6e6)
print(depth)
coverage<-ppois(40,lambda=depth,lower=F)
print(coverage)

3. 计算N50

03.Cal_N50.pl

#!/usr/bin/perl
use strict;

my $file = shift;

open (IN,"$file") or 
### Linux 息学分析工具的操作 在息学领域,Linux 是种广泛使用的操作系统环境,因为它提供了强大的命令行界面和丰富的软件包支持。以下是几种常用息学工具及其在 Linux 下的具体操作方法: #### 1. **Biopython 的安装与使用** Biopython个功能强大且灵活的 Python 库,专为息学设计[^1]。它能够帮助研究人员完成诸如序列解析、BLAST 查询、蛋白质结构分析等任务。 - 安装 Biopython: ```bash pip install biopython ``` - 使用示例:读取 FASTA 文件并打印序列长度。 ```python from Bio import SeqIO for record in SeqIO.parse("example.fasta", "fasta"): print(f"Sequence ID: {record.id}, Length: {len(record.seq)}") ``` #### 2. **FastDNAML 的应用** FastDNAML 是款用于构建 DNA 序列系统发育树的工具[^3]。该程序通过最大似然法估计进化关系。 - 编译 FastDNAML 源码: ```bash tar -xvzf fastDNAml.tar.gz cd fastDNAml/ make all ``` - 运行 FastDNAML 构建系统发育树: ```bash ./fastdnaML < input_file.phy > output_tree.nwk ``` #### 3. **R 语言的数据可视化与统计分析** R 语言因其卓越的数据处理能力和图形绘制功能,在息学研究中占据重要地位[^2]。例如,可以利用 ggplot2 绘制高质量图表。 - R 脚本示例:加载数据集并成散点图。 ```r library(ggplot2) data <- read.csv("biological_data.csv") ggplot(data, aes(x=GeneExpression, y=DiseaseStatus)) + geom_point() + theme_minimal() ``` #### 4. **其他常用工具** 除了上述提到的工具外,还有些其他的 Linux 命令行工具也常被用来执行特定的任务,比如 SAMtools 和 BWA。 - **SAMtools** 用于操作 BAM/CRAM/SAM 格式的文件。 ```bash samtools view -bS alignment.sam > alignment.bam ``` - **BWA** 则是种快速准确的短读映射器。 ```bash bwa mem reference_genome.fa reads.fastq > aligned_reads.sam ``` 以上就是在 Linux 平台上进行息学分析些基本介绍和技术细节。这些工具有助于加速科学研究过程,并提供可靠的结果验证手段。
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